Kontinuierliche Verbesserung mit kollaborativer KI
<p>Effizienz & Sicherheit steigern durch Drohnen für virtuelle Inspektionen und KI für die Analyse der Stromleitungswartung</p>
Drohnen in der Luft!
Ein deutscher Stromversorger muss lange Kontrollprozesse bei der Prüfung und Wartung der Stromleitungen durchlaufen. Die meiste Arbeit erfolgte manuell und mit hohem Aufwand. Mit neuen digitalen Lösungen will der Versorger Effizienz und Sicherheit erhöhen. Drohnen fotografieren die Masten, und KI-basierte Inspektionswerkzeuge analysieren die Bilder.
<h5>Mit bloßem Auge beobachten</h5><h2>Langer Bewertungsprozess</h2><p>Die Organisation ist verantwortlich für die Stromversorgung eines Teils der deutschen Haushalte. Früher erfolgte die Prüfung der Stromleitung auf rund 700.000 km manuell – durch Erklettern der Masten oder mit Hubschrauber, basierend auf subjektiver Bewertung und manueller Dateneingabe. Die Erkennung von Defekten war gering, daher gab es keine verlässlichen Vorhersagen.</p>
<h5>Neue Lösung</h5><h2>Virtuelle Analyse mit KI</h2><p>Die Organisation suchte eine Prozessverbesserung und wählte Drohnenaufnahmen kombiniert mit KI-gestützter virtueller Bildanalyse über Microsoft Azure. Kein Erklettern der Masten mehr! Techniker steuern die Drohnen und erfassen Fotos kritischer Stellen. Die KI analysiert, sortiert und bewertet anschließend die Bilder.</p>
Effizienter Azure-Bildworkflow
<p>Die von den Drohnen aufgenommenen Bilder werden in SharePoint hochgeladen und in <strong>Azure Data Lake Gen2</strong> übertragen. <strong>Azure Logic Apps</strong> ordnet die Bilder den jeweiligen Stromleitungen und Masten zu. Anschließend werden die Bilder mittels <strong>Azure Functions</strong> verfeinert und über <strong>Azure Event Hubs</strong> als Instanzen in das Cloud-basierte SaaS Grid Vision® importiert.</p>
Smart! Von KI erkannte Probleme
<p>Verschiedene Azure-Dienste sind beteiligt, wobei <strong>Azure Kubernetes Service, Azure-Datenbank</strong> für <strong>PostgreSQL</strong> und <strong>Cosmos DB</strong> wichtige Rollen spielen. Anschließend untersucht die KI die Bilder und <strong>erkennt potenzielle Probleme</strong> wie Komponentenfehler oder Schäden an Strommasten. Ein Fachanwender bestätigt dann die KI-Ergebnisse, bevor diese <strong>in die Cloud exportiert</strong> und dort in eine Checkliste umgewandelt werden.</p>
Microsoft KI-Fallstudien | Nr. 2 | Effizienzsteigerung
<p>Die gesammelten Daten verbessern die Prüfungen bei Verteilnetzbetreibern und ermöglichen den Übergang von periodischer zu <strong>vorausschauender Wartung</strong>, indem Defektmuster erkannt und <strong>Prognosen genauer</strong> gemacht werden. Grid Vision®, eine weit verbreitete Versorgungssoftware, nutzt KI-Modelle, die durch Expertenfeedback stetig trainiert und durch einen globalen Rückkopplungsmechanismus, genannt kollaborative KI, verbessert werden.</p>
KI-Inhaltscoach
Die Integration von ChatGPT in den Azure OpenAI-Dienst ebnete den Weg für Innovationen wie den KI-Inhaltscoach. Der interaktive Assistent, trainiert mit DAM-Textinhalten, unterstützt bei Ideenfindung und Erstellung von Inhalten im Einklang mit der Markenstimme des Kunden und fördert die Vision von umfassenden Inhaltsprozessen und skalierbarer Omnichannel-Personalisierung.
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