このテクノロジーは、インフラそのものの状態を監視するためにビジュアル・データを活用するだけでなく、このデータの処理・分析方法も強化する。実際、人間と同じように、物理的資産にも寿命がある。継続的な監視はその機能を長持ちさせるが、放置はその衰退と最終的な故障を加速させる。
インフラの状態は不可欠であるため、厳格な予知保全は望まれるものではなく、要求されるものである。どの組織も、経済的・財政的影響や人命への潜在的リスクを考えると、欠陥のある建物や欠陥のある設備に責任を負いたくありません。
すべての組織がこのことを認識しており、このニーズに応えるためにVisual AIを導入することを選択した組織もある。 彼らは、物理的資産の運用状況、健全性、パフォーマンスを監視するために、体系的な観察と記録を実施している。
ある種のインフラ企業では、メンテナンスの必要性はいまだに、無作為に組織された現場での手作業による監査によって発見されている。明らかに効率が悪いだけでなく、この方法では、メンテナンス作業の優先順位が定まらない。
ここ数年、AIはこの特殊なビジネス分野にも革新をもたらした。ビジュアルAI ビジュアルAIにより、企業はインフラの健全性をより迅速かつ確実に診断できるようになり、物理的資産の寿命を最大限に延ばすことができる。
エンジニアが物理的な資産で作業し、スマートフォンで写真を撮るたびに、アプリのビジュアルAIは機械学習モデルと組み合わせた物体検出アルゴリズムを採用し、あらゆる欠陥を正確に特定する。
そして リアルタイム・フィードバック損傷箇所を強調表示し、さらなる劣化を防ぐための早急な是正措置を推奨します。また、資産検査の自動化と精度向上も実現します。
ビジュアルAIにより、組織は資産ライフサイクル管理により強固で厳格なアプローチを享受することができる。従来のどのような方法よりも簡単、迅速、正確です。シームレスなプロセスにより、コスト削減、安全性の向上、業務効率の最大化が実現し、これらすべてが成長につながります。
下の表を見れば、ビジュアルAIを使用する場合と従来の方法を使用する場合とで、効率と効果に格差があることに気づくだろう：
積極性
効率と精度
スケーラビリティ
費用対効果
その多くの利点の中で、おそらく最も変革的なものは、ビジュアルAIが持つ、リアクティブなメンテナンス戦略をプロアクティブなものに変える能力だろう。この極めて重要な変化により、組織は問題を先取りし、受動的な管理アプローチから能動的な管理アプローチへと移行することができる。
フランスのインフラ運営会社 ルミエールは、光ファイバー資産のインフラ保守を強化する方法を模索していた。AIを利用する以前、ルミエールは光ファイバー網の接続品質に課題を抱えており、顧客満足度や規制遵守に影響を及ぼしていた。従来の品質チェックは手作業で散発的だったため、効果的な品質管理が困難でした。
ソリューション
ルミエール実装 Deepomatic Lensを導入し、高度なコンピュータ・ビジョン技術を駆使して、同社のネットワークで稼働するコントラクターから提供される稼働報告写真を体系的に分析した。このソリューションにより、各設備の品質チェックが自動化された。
実施
ビジュアルAIプラットフォームは、さまざまな主要機能を提供した：
結果
導入以来 Deepomatic Lensを導入して以来、Lumiere はパフォーマンスから効率、コストに至るまで、すべてを刷新するさまざまなメリットを享受している。 まず、業務報告書を体系的に分析することで品質管理を改善し、完全性と全体的な品質を向上させた。
ルミエールは効率も向上させ、作業の合理化によって欠陥の特定と解決が加速し、大規模な修理が不要になった。さらに、診断と状態監視が改善されたことで、予防的・是正的メンテナンス費用が削減され、メンテナンス・コストが削減された。
紛れもなく、AI技術は予知保全の新しい方法への扉を開いた。すべてがより速く、より信頼性が高く、より正確で、より自動化されている。 これは何をもたらすのか？最大限の業務効率、最小限の混乱、財務の健全性向上で報われる、強力なインフラの健全性だ。
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