Für die automatisierte Inspektion von Bauwerken im Hoch und Tiefbau mit Digitallia
Digitallia, Pionier in der Entwicklung maßgeschneiderter künstlicher Intelligenz, hat mit einem Unternehmen zusammengearbeitet, das sich auf den Bau und die Instandhaltung von Infrastrukturen wie Brücken, Tunneln und Industriegebäuden spezialisiert hat. Unser Kunde musste den steigenden Anforderungen an die Bauwerksinspektion gerecht werden, um die Sicherheit und Konformität seiner Bauwerke zu gewährleisten und gleichzeitig die mit manuellen Inspektionen verbundenen Kosten zu senken.
Herkömmliche Inspektionen hatten mehrere Einschränkungen:
– Hoher Zeit und Kostenaufwand: Die Kontrollen erforderten spezialisierte Teams, die oft mit schwerem Gerät (Gerüste, Arbeitsbühnen) ausgestattet waren.
– Schwieriger Zugang : Bestimmte kritische Bereiche waren schwer oder riskant zu inspizieren, wie beispielsweise die Hängekabel einer Brücke oder die Decken von Tunneln.
– Zuverlässigkeit der Diagnosen: Manuelle Inspektionen waren manchmal subjektiv und hingen vom individuellen Fachwissen ab.
KI auf Basis von Computer Vision zur Verbesserung der Effizienz, Sicherheit und Genauigkeit von Strukturprüfungen stellt einen Innovationsbaustein mit hohem Mehrwert dar.
Maßgeschneidert für unsere Kunden
Entwickelte Modelle
Verfeinerte Algorithmen, trainierte KI
Durchschnittlicher Monatswert
Um einen nutzbaren ROI zu generieren
Die genaue Analyse der Mängel
Präzise Erkennung einer Vielzahl von strukturellen Mängeln, wie Risse in Beton oder Beschichtungen, Korrosion an Sicherheitsvorrichtungen, Materialverschleiß.
Komplexe Umweltbedingungen
Bearbeiten Sie Bilder, die in unterschiedlichen Umgebungen aufgenommen wurden, die manchmal schlecht beleuchtet, staubig oder Witterungseinflüssen ausgesetzt sind.
Die Anpassungsfähigkeit der Ausrüstung und die Qualität der Datensätze
Einsatz von Drohnen und montierten Kameras, um Bilder an schwer zugänglichen Orten aufzunehmen, und Verarbeitung der Daten anhand von Fotos, die vom Unternehmen gekennzeichnet wurden.
Die verwertbaren Berichte
Erstellen Sie übersichtliche und aussagekräftige Berichte für Ingenieurteams und Entscheidungsträger.
Wir haben eine maßgeschneiderte Computer-Vision-Lösung für die automatisierte Inspektion von Strukturen (R-CNN, Pytorch, TensorFlow, OpenCV und Keras) entwickelt, die mehrere wichtige Funktionen umfasst :
Entwicklung eines Modells für die Bildverarbeitung
Trainiert anhand Tausender Bilder von Strukturfehlern, um Risse, Korrosion, Verformungen und andere Anomalien zu erkennen.
Hinzufügen eines Bewertungsalgorithmus
Analyse der Abmessungen, Tiefen und Ausdehnungen von Rissen für eine genaue Bewertung der Schwere der Fehler.
Anreicherung des Datensatzes
Einsatz von Drohnen und zusätzlicher Bildgebung zur Diversifizierung und Verbesserung der Daten.
Bildverbesserung mit einem KI-Baustein
Reduzierung von Geräuschen und optischen Fehlern, die durch Witterungseinflüsse oder Staub verursacht werden, für eine höhere Präzision.
Entwicklung einer Benutzeroberfläche
Echtzeit-Abfragen zum Fuhrpark, Erstellung von Berichten auf Anfrage und Warnsystem für kritische Fälle.
Speichern und Aktualisieren der Vorlage
Punktuelle Anreicherung der Datensätze mit regelmäßigen Aktualisierungen zur Optimierung der Modellleistung.
Après 6 mois de déploiement de la solution, notre client a constaté des améliorations significatives :
Le volume et la diversité des données
Les données collectées provenaient de capteurs variés installés sur les machines (température, vibration, pression, durée d’utilisation) et étaient générées en temps réel.
La précision des prédictions
Il fallait concevoir un système capable de détecter avec précision les signes avant-coureurs des pannes pour éviter les alertes inutiles ou les interventions tardives (modèle CNN sur mesure utilisé ici, avec un dataset assez faible donc complexe, Digitallia a dû enrichir le dataset avec des données non connectées pour nourrir le modèle et les algorithmes développés)
La gestion des stocks de pièces détachées
Une meilleure anticipation des pannes devait permettre d’optimiser les commandes de pièces, évitant les surplus ou les pénuries.
L’intégration aux systèmes existants
La solution devait s’intégrer sans friction avec les logiciels d’ERP et les outils de gestion de production (API Webservices)
Die KI-Lösung von Digitallia hat es unserem Kunden ermöglicht, seine Inspektionsprozesse erheblich zu verbessern :
Deutliche Reduzierung der Inspektionskosten durch Wegfall von Gerüsten und manuellen Eingriffen in schwer zugänglichen Bereichen.
Höhere Erfolgsquote bei automatisierten Inspektionen.
Mehr Sicherheit auf den „Lebenslinien“.
Die von Digitallia entwickelte Computer-Vision-Lösung ermöglichte die Automatisierung von Strukturprüfungen, verbesserte die Genauigkeit der Diagnosen und reduzierte Kosten und Risiken erheblich. Dieses Projekt zeigt, wie KI wichtige Prozesse im Bauwesen transformieren und gleichzeitig hohe Sicherheits- und Qualitätsstandards gewährleisten kann.
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Digitallia, Experte für maßgeschneiderte Lösungen im Bereich künstliche Intelligenz, hat mit Ma prime CEE zusammengearbeitet, einem Unternehmen, das sich auf die Unterstützung von Privatpersonen und Gewerbetreibenden bei der Beantragung von Fördermitteln für energetische Sanierungen spezialisiert hat. EcoRenov Solutions verwaltet Zehntausende von Anträgen für Programme wie MaPrimeRénov’, Energieeinsparungszertifikate (CEE) und andere Subventionen im Zusammenhang mit energetischen Sanierungen.
Digitallia, Spezialist für maßgeschneiderte Lösungen im Bereich künstliche Intelligenz, wurde von einem unabhängigen Hotelbetreiber aus Südfrankreich beauftragt, einer unabhängigen Hotelkette mit rund zwanzig Häusern. Angesichts der zunehmenden Konkurrenz durch große internationale Ketten und Online-Buchungsplattformen wollte unser Kunde seine Auslastung und seine Einnahmen maximieren und gleichzeitig wettbewerbsfähig bleiben.
Digitallia, Experte für die Entwicklung maßgeschneiderter Lösungen im Bereich künstliche Intelligenz, wurde von einem Fertigungsunternehmen beauftragt, das auf die Herstellung mechanischer Teile spezialisiert ist. Das Unternehmen hatte mit häufigen Unterbrechungen seiner Produktionskette aufgrund unerwarteter Ausfälle seiner Anlagen zu kämpfen.
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