META-aiviFallstudie
Überprüfung der Einrichtung eines Energiespeichersystems mittels AR + KI
Kunde
Der Kunde ist Etica Battery Inc., ein taiwanesischer Hersteller von Energie Speicher Systemen (ESS), Handheld-Gerätespeichern und LEV (Light Electric Vehicle)-Batterien.
Fall
ESS-Setup-Inspektion
Energiespeichersysteme bestehen normalerweise aus Batteriezellen, Modulen sowie Umwandlungs- und Managementsystemen für Energie. Sie helfen bei der Spitzenlastreduzierung, der Integration erneuerbarer Energien, der Steigerung der Energieeffizienz, der Kostensenkung, der Reduzierung von Kohlenstoffemissionen und der Verbesserung der ESG-Leistung (Umwelt, Soziales und Governance). Ein Energiespeichersystem (ESS) in einem Park, umgeben von Bäumen, Solarpanels und einer Windturbine.
Herausforderung
Einschränkungen der manuellen Inspektion
Die aktuelle ESS-Installation umfasst hauptsächlich eine manuelle Überprüfung mithilfe von Papierchecklisten, um fehlende Teile zu erkennen oder die Genauigkeit von Knöpfen und Schaltern zu bestätigen. Menschliche Fehler sind jedoch unvermeidlich, was zusätzliche administrative Schritte für die Verifizierung erforderlich macht, was arbeits- und ressourcenintensiver ist. Die Verwaltung einer großen Menge an Papierchecklisten stellt weitere Herausforderungen dar, und die manuelle Dateneingabe kann zu Fehlern bei der Aufzeichnung führen.
Lösung
Optimierte Setup-Verifizierung mit META-aivi SOP-Validierung
META-aivi, unterstützt durch Deep Learning KI, erstellt schnell Modelle der Setup-Komponenten zur Inspektion. Mit AR-Brillen können Arbeiter die Verifizierung in Echtzeit durchführen, um während der Installation eine korrekte Verkabelung, Schalter und Knöpfe sicherzustellen, mit neuer Leichtigkeit und Effizienz. Die AR-Technologie von META-aivi führt die Arbeiter durch die richtigen Setup-Verfahren, um Fehler zu verhindern. Die Inspektionsergebnisse können auf einen zentralen Server hochgeladen werden, wodurch eine digitale Aufzeichnung aller Inspektionen für größere Sorgfalt erstellt wird.