Sáng kiến DX nội bộ
Ví dụ về sáng kiến DX
Trường hợp 1: Digital Twin
nỗ lực
Digital Twin là một công nghệ tái tạo tài sản vật lý thực trong không gian kỹ thuật số, mô phỏng và giám sát chúng Công ty chúng tôi đang làm việc trên các cặp song sinh kỹ thuật số với mục đích kiểm tra từ xa trạng thái thời gian thực của các nhà máy điện và trạm biến áp, và cải thiện hiệu quả trong bảo trì và vận hànhHiện tại, chúng tôi đang tạo ra các mô hình 3D của các nhà máy điện thủy điện, đập, nhà máy nhiệt điện, vv, và có thể kiểm tra từ xa trạng thái thiết bị tại thời điểm quay phim Trong tương lai, chúng tôi sẽ làm việc trên các bản cập nhật thời gian thực cho các mô hình 3DTrong tương lai, chúng tôi sẽ sử dụng công nghệ AR/MR để liên kết không gian thực và ảo để cải thiện sự an toàn và hiệu quả, và nhận ra các phong cách làm việc không có vị trí
Trường hợp 2: Hướng tới giảm tai nạn công nghiệp
nỗ lực
Là một nỗ lực để giảm tai nạn công nghiệp, chúng tôi đang làm việc để phát triển các hệ thống AI phát hiện hành vi không an toàn trên mặt đất Ngoài việc có được các cảnh quay từ máy ảnh mạng được cài đặt tại các trang web và cảnh báo khi các điều kiện không an toàn tiếp tục, công ty nhằm mục đích sử dụng điều này để phản ánh về công việc và cho các hoạt động dự đoán rủi ro bằng cách phân tích các xu hướng gần như bị bỏ lỡ từ các cảnh quay trong quá khứHiện tại, chúng tôi đang làm việc để cải thiện các mô hình phát hiện và cải thiện các chức năng trong khi thử nghiệm hệ thống sử dụng các cảnh quay từ camera mạng được cài đặt để giám sát công việc trong quá trình tái tạo nhà máy thủy điện Hơn nữa, có những trường hợp các công ty khác phải đối mặt với các vấn đề liên quan đến tai nạn công nghiệp, vì vậy chúng tôi cũng đang tiến hành tham vấn với các công ty khác và xem xét bán hàng bên ngoài của hệ thống
Trường hợp 3: Phát hiện/quyết định bất thường AI
(năng lượng gió, truyền tải điện, vv)
Chúng tôi đang phát triển một hệ thống phát hiện bất thường bằng cách sử dụng học tập sâu, góp phần bảo trì và kiểm tra thiết bị điện Khi kiểm tra các cơ sở phát điện gió, chúng tôi thu thập dữ liệu hình ảnh thiết bị bằng máy bay không người lái có thể tự động chụp ảnh dọc theo lưỡi dao và chúng tôi đã xây dựng một hệ thống tự động phát hiện các khu vực bất thường bằng thuật toán AI của chúng tôi Điều này cho phép thời gian kiểm tra giảm đáng kể khoảng một phần mười của mô hình trước đó, trong khi vẫn duy trì chất lượng tương tự như công việc kiểm tra cấp cao thông thường15849_15928
Trường hợp 4: Khu vực đặc biệt kỹ thuật số Shimogo
nỗ lực
Chúng tôi đang chỉ định nhà máy điện Shimogo (công suất thủy lực) là một khu vực đặc biệt của Chiến lược tích hợp kỹ thuật số (Khu vực đặc biệt kỹ thuật số) và bằng cách chủ động giới thiệu các công nghệ kỹ thuật số tiên tiến, chúng tôi mong muốn tạo ra một mô hình hoạt động bảo trì mớiNhững nỗ lực của khu vực kỹ thuật số đang được thực hiện trong hai giai đoạn và trong Giai đoạn 1, chúng tôi đã đạt được kết quả như hỗ trợ từ xa cho nhân viên bảo trì sử dụng máy ảnh và máy tính bảng có thể đeo, kiểm tra hiện trường và kiểm tra tuần tra hiệu quả hơn bằng cách sử dụng robotTrong Giai đoạn 2 bắt đầu từ năm 2022, ngoài việc xác minh thêm và tiếp tục cải tiến các công cụ kỹ thuật số, chúng tôi cũng đang làm việc để tiếp tục thúc đẩy công việc bảo trì của mình bằng cách tổng hợp và sử dụng lượng dữ liệu khổng lồ mà chúng tôi đã tích lũy cho đến nay, bao gồm cả phát hiện bất thường bằng cách sử dụng phân tích dữ liệu lớnBằng cách triển khai các kết quả thu được từ các biện pháp này đối với các nhà máy thủy điện trên toàn quốc, chúng tôi hướng đến việc giải quyết các vấn đề khác nhau như lão hóa của các cơ sở và các thảm họa tự nhiên ngày càng nghiêm trọng, cũng như giảm nguy cơ gây ra tai nạn công nghiệp