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AR如何助力工厂的数字化运维?

AR工业应用 来源:未知 作者:胡薇 2018-07-07 10:25 次阅读
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本案例是由深圳增强现实技术有限公司(0glass)于2015年调研,2016年成功实施国家电网AR+AI变电站智能巡检项目。0glass是国内第一家将AR智能眼镜结合AI应用于电网巡检维修的公司,先后与国家电网的湖北电力、上海电力、福建电力等省公司成功合作;同时与南方电网的广东电网、深圳供电局等省公司也成功达成合作,将AR+AI成功应用于电网和电厂的巡检、维修、培训、基建等场景和领域。

对于电力企业而言,确保设备的安全、可靠、稳定、经济运行是其赖以生存和发展之本的基础。生产系统中任意设备的缺陷故障,都有可能影响安全生产。

因此,设备和线路巡检管理在企业管理中占有非常重要的地位。 目前,少数企业仍停留在以人工的方式方法登记、统计设备信息来进行管理工作的状态,部分企业正在使用较高级电子PDA手持设备进行巡检,这就会造成以下几个问题:

▲高空作业双手解放显得尤为重要

解放不了双手,双手无法得到解放,无法集中精力专心工作,导致工作效率低下。

出现漏检,巡检过程工作量非常巨大,设备漏检及数据管理差错缺失不可避免。

数据实时性差,巡检人员无法实时获得巡检标准信息,更难定位缺陷,管理部门无法及时得到巡检的统计分析结果,不能保证管理的准确性和连贯性。

评估不准确,对巡检整个过程缺乏科学的监督,对巡检人员的考核方法不够客观,管理成本过高。

数据孤立,缺乏关联,巡检过程中产生大量数据,但是巡检数据孤立,没有智能化关联分析,不能有效的预防式管理安全隐患。

增强现实技术在电力行业应用

国家电网某部门与0glass进行联合研发电力行业的AR智能眼镜工作辅助与培训系统(PSS),将增强现实、人工智能、头戴设备等新技术结合企业实际需要可以很好的改变目前的巡检状况,应用PSS系统之后无疑会提高巡检的效率,避免了巡检人员的缺口 ,确保电力系统更加稳定运行,并且更加进一步得推动了巡检工作标准化、管理的科学智能化、监督的自动化。

PSS系统包含实时指导、透明管理、个人教练、知识沉淀四大功能模块与智慧数据库形成智能电力巡检系统,系统中四大功能模块数据信息互通互联,互动互融形成智能化大数据电力巡检,下面将会讲述PSS系统如何在电力企业应用。

▲PSS系统将巡检数据打通形成智慧生态电力巡检

巡检过程实时指导

解放双手,智能眼镜完全解放了巡检人员的双手,特别是高空作业时,使其集中精力完成任务,根据巡检人员需求随时将信息推送到眼前,从而提高工作效率。

操作手册可视化,通过PSS系统将现有的巡检内容(如文字、图片、视频、3D动画)进行编辑,排序形成标准化的巡检流程,转化成可视化巡检资料,可快速更新迭代巡检资料,传输给智能眼镜终端,实时指引巡检人员如何完成标准规范的完成巡检工作。

▲通过智能眼镜将操作资料可视化

设备识别,将设备、工具、环境数据通过PSS后台系统导入数据库,智能眼镜通过摄像头进行三维图像识别巡检对象,触发对应的巡检信息,可准确判断巡检人员有无准时到达准确地点并实际完成巡检项目。当环境和设备模糊导致三维图像识别失去作用时,还可识别铭牌来获取铭牌对应设备的巡检内容。而当极端的环境下,摄像头是失去识别能力时,通过智能眼镜内置Rift电子标签与巡检对象内置电子标签进行互动,实时获取相关巡检信息。

▲现场智能眼镜设备识别测试

远程AR协助,当巡检人员遇到难以作出决策的巡检项目或者遭遇紧急事故需要处理,而以其自身的知识经验和现有的数据信息无法解决现场问题时,巡检人员可以通过智能眼镜摄像头以其第一视角将现场复杂的情景直接传送到远程专家处,专家可通过平板、手机、PC等设备随时随地进行援助,由于获得是巡检人员第一视角就如亲临现场进行观察,远程专家通过语音,增强现实电子白板,直观的将数字信息远程直接叠加在巡检人员的视野中的操作对象上,现场巡检人员犹如获得现场专家的指导一样处理棘手问题,极大的减少了沟通和交流成本。

工作透明管理

实时监督,管理人员可以随时随地使用移动设备、PC、平板等设备观察巡检人员的工作状态,如其工作轨迹,或者远程查看以巡检人员第一视角的工作状况。

紧急任务推送,当有紧急任务需要优先执行或者突发事件需要进行快速响应支援时,管理人员可以通过PSS系统将信息推送给附近最适宜进行援助或者执行紧急任务的巡检人员,巡检人员第一时间做出回应,管理人员能快速反应和了解现场状况并进行协调,作出最优化的决策。

▲通过智能眼镜获得远程指导

数据结果信息化,在电力巡检过程中遇到设备、环境或者参数存在异常状况时,以智能眼镜为数据采集入口,PSS系统软件定义输入方式,结合多种灵活的手段如语音、视频、图片、文字等形式记录下现场异常状况,真实还原异常场景和环境,并实时传输回后台管理系统,对数据进行实时分析,维修部门快速作出响应解决隐患,缩短隐患存在的时间,减少危险发生的可能性。

预防报警,通过软件逻辑定义、计算机视觉、人工智能的结合对已发生的错误进行报警,报警级别可进行设定,如对于高危错误智能眼镜会立即停止其巡检工作并通知其直接上级进行处理,对于中级错误可进行报警并形成记录影响其绩效影响,对于普通操作失误会进行提醒并提供其修正措施,修改完毕即可继续工作,或者通过智能眼镜体感识别、三维图像识别以及云计算得到的数据结果智能的提前显示可能会发生的危险。

优化流程,利用人机交互、体感识别、软件定义等方法记录巡检人员的每个工作细节,可通过时间维度、操作姿势、空间维度等多维度分析其每个工作细节产生的结果,通过大数据智能化分析,对巡检人员进行智能化评价,并优化其巡检流程,提高其巡检效率。

▲智能眼镜现场收集巡视流程自动优化工作流程

随时随地个人教练

内容点播,员工可以随时随地在巡检过程中遇到难解决的问题或者阻碍时利用智能眼镜调取相关巡检的详细巡检内容实时解决问题,将学习场景与工作场景实现融合,打破空间和时间的限制,在三维立体互动中进行实践,加深巡检人员对错误操作的记忆,避免错误习惯的形成,提高其技能水平的同时,提高工作效率。

▲通过智能眼镜即需即学即用

课程自动推送,通过眼镜端数据采集、过滤、后台系统进行清洗、分析得到巡检人员某个模块甚至细化到每个步骤的表现与预期的差距或者巡检业务中某个巡检点存在严重缺陷,强制推送某个巡检点的培训内容给巡检人员,强化培训重点,有针对性的培训,改变对培训效果的评估模式,解决传统在线学习理论和实际脱节“学时不能用,用时不能学”和“遗忘曲线”的困境,实现智能化培训。

数据分析知识沉淀

通过系统内的大数据算法对透明管理中得到的数据进行分析,沉淀经验和教训,实现四化:“隐性知识显性化,显性知识结构化,结构知识可视化,可视知识行为化”,让大数据真正成为可以使用在工作中的智慧数据。

采集数据,通过智能眼镜上的传感器采集人的工作数据、环境的特性参数、设备各项运行参数,以及通过网络采集当天天气等可变化数据进行分析得到其设备运行规律,经过统计分析运算实现人工智能化的预防潜在危险和错误的发生。

▲通过智能眼镜采集现场仪表数据

内容生成,利用PSS的中间件,可半自动生成实战型指引内容或课件(与传统的课件制作过程包含建模、动画渲染、输出等多个过程不同),只需将图片或者视频进行简单编辑(拖动、旋转、标记一些简单工具或者符号),按照快速简单的就制作好了实用的课件,帮助企业节省成本的同时降低了使用门槛。

优化巡检流程,根据企业制度编辑软件定义,采集巡检过程中巡检人员的所有工作过程中的标准步骤节点数据,通过大数据分析巡检流程,智能化自动生成标准化巡检流程。

效益

应用PSS新系统之后无疑会提高巡检的效率,避免了巡检人员的缺口,确保电力系统更加稳定运行,并且更加进一步得推动了巡检工作标准化、管理的科学智能化、监督的自动化。

系统不仅提供了规范的数据采集接口,而且有利于减轻巡检人员和设备管理人员的工作量,完全解放了巡检人员的双手,特别是高空作业时,使其集中精力完成任务,根据巡检人员需求随时将信息推送到眼前,从而提高工作效率,同时对加强巡查人员的监管、加强巡查与检修工作的衔接力度,起到了非常好的促进作用。

最后通过对系统内累积的大量的巡检数据进行跟踪分析可以得到故障出现的各种规律,形成电力巡检智慧引擎,有效的预防和迅速排除故障。最终为保证电网安全运行、提高供电、用电管理自动化水平和工作效率,提高经济效益和社会效益提供了有效的手段。

0glass业界首次实现电力二次设备多目标实时识别和AR巡检自动化

为了更大程度的满足AR在工业上的需求,0glass一直在不断的精进技术,据悉,0glass工业级AR眼镜及AR识别算法又实现了一个新的突破——0glass业界首次实现电力二次设备多目标实时识别和AR巡检自动化。

为保证电力设备的稳定、可靠运行,变电站电力二次设备的开关、指示灯的状态每月至少需要巡检一次,目前“纸质+人工核对”的巡检方式存在易疲劳、易出错、耗工时、效率低等问题。

0glass基于深度学习算法实现了电力二次设备开关、指示灯状态的多目标实时识别,巡检工人对识别结果以增强现实方式进行确认,实现了状态巡检工作的自动化。

多目标实时识别,识别率达到98%以上,可实现多目标实时AR叠加、追踪、定位等功能,去年已在国网湖北电力巡检中落地应用。这是0glass完成的从0到1的突破,据保守估计,今年0glass的客户将几十倍的扩大使用规模和范围。

通过0glass团队的不断尝试与努力后,成功利用AR、人工智能、大数据等前沿科学技术解决了变电站室内压板和转换开关巡检的关键痛点,为变电站智慧巡维迈出了坚实的一步。

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原文标题:用未来定义未来:国网AR眼镜+AI智能巡检|0glass低调原创

文章出处:【微信号:KingseeAR,微信公众号:AR工业应用】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

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