GMV wspiera inteligentne monitorowanie podstacji za pomocą widzenia komputerowego i autonomicznej robotyki mobilnej
Hiszpańskie stowarzyszenie AMETIC zorganizowało kolejną konferencję, pt. „Generatywna sztuczna inteligencja i widzenie komputerowe w zasięgu Twojej firmy – spotkanie mające na celu odkrywanie praktycznych zastosowań”. Skierowana ona jest do firm, organizacji i instytucji zainteresowanych odkrywaniem potencjału tych przełomowych technologii oraz ich wdrażaniem w różnych sektorach.
Podczas tego spotkania Robert Farzan, data scientist w GMV specjalizujący się w widzeniu komputerowym, przedstawił projekt o nazwie ASUMO (Advanced Substation Monitoring) – pionierską inicjatywę z zakresu zautomatyzowanego monitorowania podstacji elektrycznych, opracowaną przez Elewit i Red Eléctrica – spółki z grupy Redeia.
W ramach ASUMO firma GMV opracowała autonomiczne rozwiązanie z zakresu robotyki mobilnej oparte na widzeniu komputerowym, które umożliwia zaawansowaną kontrolę zasobów w podstacjach elektrycznych. Projekt ten opiera się na zlokalizowanym w obiektach autonomicznym robocie czworonożnym, który prowadzi ciągły monitoring aktywów poprzez przetwarzanie obrazów rejestrowanych przez specjalistyczne kamery i analizowanych z wykorzystaniem sztucznej inteligencji.
Ta innowacyjna technologia obejmuje platformę uPathWay autorstwa firmy GMV, która koordynuje zadania autonomicznych robotów mobilnych i zarządza nimi, umożliwiając wykonywanie takich operacji jak odczytywanie wskaźników analogowych na wysokości, sporządzanie raportów termograficznych transformatorów czy wczesne wykrywanie anomalii. Wszystko to przekłada się na znaczną poprawę procesu monitorowania i konserwacji tej krytycznej infrastruktury.
Dzięki wdrożeniu systemu ASUMO klient nie tylko optymalizuje swoje procedury i działania, ale także zwiększa dostępność aktywów, ułatwia zdalną konserwację oraz podnosi poziom bezpieczeństwa fizycznego w obiektach, przyczyniając się w ten sposób do bardziej wydajnego i zrównoważonego zarządzania cyklem życia aktywów.
