Архив Электроэнергетика и ЖКХ · Электросетевой комплекс
TEPCO Power Grid: дроны с ИИ проверяют опоры ЛЭП, прогноз −80% времени
TEPCO Power Grid проверяет коррозию опор линий электропередачи по снимкам с дронов, которые анализирует ИИ-решение AMY компании Automagi. По словам руководителя, съёмка дроном позволит сократить время диагностики одной опоры на 80%.
/01 · ключевые результаты
-
прогноз компании
80%
сокращение времени диагностики одной опоры при съёмке дроном вместо подъёма
Impress (Drone Journal), статья, 20.01.2020
по данным на январь 2020 года · диагностика коррозии опор ЛЭП: съёмка дроном и анализ снимков ИИ AMY
слова сотрудника: Кэнсэй Ямамото, TEPCO Power Grid
- около 1 200 опор ежегодный объём диагностики износа · масштаб Impress (Drone Journal), статья, 20.01.2020
- около 45 000 опор обслуживаемый парк конструкций ЛЭП · масштаб Impress (Drone Journal), статья, 20.01.2020
оценка strategai
Оценку не приводим: 80% — ожидаемое сокращение времени, измеренного эффекта и трудозатрат в часах нет
TEPCO Power Grid проверяет коррозию опор линий электропередачи по снимкам с дронов, которые анализирует ИИ-решение AMY компании Automagi. По словам руководителя, съёмка дроном позволит сократить время диагностики одной опоры на 80%.
/02 · паспорт кейса
Бизнес
- Компания
- 東京電力パワーグリッド株式会社 (TEPCO Power Grid)
- Отрасль
- Электроэнергетика и ЖКХ · Электросетевой комплекс
- Функция
- ТОиР и управление активами
- Задача
- Предиктивное ТОиР
Технология
- Класс AI
- Компьютерное зрение
- Тип решения
- Решение вендора: Automagi
- Данные
- Снимки четырёх граней опор, сделанные дроном; для отбора решения — реальные изображения опор, переданные четырём поставщикам.
Внедрение
- Стадия
- Промышленная эксплуатация, на 20.01.2020
- География
- Япония
/03 · описание кейса
Зачем
Бизнес-задача
TEPCO Power Grid снабжает электроэнергией столичный регион Японии и обслуживает около 45 000 опор линий электропередачи. По словам Кэнсэя Ямамото, около 80% опор построены более 30 лет назад, и ежегодно опытные сотрудники проверяли состояние примерно 1200 из них. Для осмотра нужно было подниматься на опору и визуально искать ржавчину на цинковом покрытии. Оценка по пятибалльной шкале зависела от проверяющего, а для планирования ремонта требовались более точные данные. Компания также хотела снизить риск подъёмов и сократить время работ.
Что
Решение
Команда соединила съёмку дронами с анализом изображений ИИ. Дрон облетает четыре грани опоры и делает снимки. ИИ-решение AMY компании Automagi построено на методах глубокого обучения: оно находит ржавчину на снимках и для каждого участка определяет и выражает в цифрах степень коррозии. Automagi применила запатентованную логику, которая рассчитывает долю и степень износа на площади конструкции как общую оценку. Вместо пятибалльной шкалы компания получает детальную количественную оценку.
Как
Внедрение
Для выбора решения компания провела предварительное исследование рынка и конкурс среди четырёх поставщиков ИИ: каждому передали реальные снимки опор и сравнили точность обнаружения ржавчины. AMY показала высокий уровень обнаружения и была выбрана. По словам Ямамото, Automagi обеспечила сокращение трудозатрат на диагностику износа. Съёмка дроном вместо подъёма специалиста, по его оценке, сократит время работ на одной опоре на 80%. Дальнейшие планы — автономный полёт дронов и диагностика опор с антикоррозийной окраской; Automagi намерена добавить распознавание птичьих гнёзд, посторонних предметов и выпавших болтов.
/04 · источники и проверка
Что подтверждено
- TEPCO Power Grid выбрала ИИ-решение AMY компании Automagi по итогам конкурса четырёх поставщиков на реальных снимках опор.
- AMY по снимкам с дронов находит ржавчину и количественно оценивает степень коррозии вместо пятибалльной визуальной шкалы.
Ограничения
- 80% — ожидаемый эффект на одну опору, который руководитель связывает со съёмкой дроном вместо подъёма; доля ИИ в этом эффекте не выделена.
- Источник не сообщает, сколько опор уже проверено с помощью AMY, и не приводит измеренной точности или экономии.
-
[1] Impress (Drone Journal)
東京電力パワーグリッドとAutomagi、年間1,200基の送電鉄塔をドローン×AIで劣化診断し保守業務を革新
СМИ · 20.01.2020
Открыть источник
АрхИИВ /strategai · CB-001348 · Версия 1 · 18.10.2026 · /c/CB-001348/