Infrastrukturinspektionen sind unerlässlich für die Sicherheit von Anlagen wie Brücken, Dämmen und Stromleitungen. Traditionelle Methoden stoßen jedoch auf zahlreiche Herausforderungen, darunter Sicherheitsrisiken, langsame Prozesse und menschliche Fehler. Mit dem technologischen Fortschritt… automatisierte Arbeitsabläufe für angedockte Drohnen bieten eine effizientere, skalierbarere und sicherere Lösung.
In unserem kürzlich abgehaltenen Platform Connect-Webinar mit Russ Ellis, Präsident von gNext, haben wir untersucht, wie die Drone-in-a-Box (DiaB)-Technologie die Überwachung und Wartung von Infrastrukturen revolutionieren wird. Dieser Ansatz ermöglicht es Unternehmen, häufige und präzise Inspektionen mit reduziertem Risiko durchzuführen. In diesem Blogbeitrag fassen wir die wichtigsten Erkenntnisse des Webinars zusammen und erörtern, wie die Automatisierung die Herausforderungen manueller Inspektionen bewältigt und warum die DiaB-Technologie eine Vorreiterrolle bei diesem Wandel einnimmt.
Herausforderungen bei manuellen Anlageninspektionen
Manuelle Inspektionen sind teuer, ineffizient und oft riskant, da sie erhebliche Ressourcen und Zeit in Anspruch nehmen. Beispielsweise kostet eine Drohneninspektion inklusive aller Ressourcen etwa 250 US-Dollar, während manuelle Inspektionen aufgrund des zusätzlichen Arbeitsaufwands und der längeren Bearbeitungszeiten bis zu 4.600 US-Dollar kosten können (siehe Abbildung oben). Inspektoren bewegen sich häufig in anspruchsvollen und gefährlichen Umgebungen, wie etwa auf Brücken oder in beengten Räumen wie Kühltürmen, was die Arbeiten zusätzlich erschwert und die Sicherheitsrisiken erhöht.
„Wie wir wissen, bringen manuelle Anlageninspektionen bekannte Herausforderungen mit sich“, bemerkte Russ, „und die Sicherheit steht dabei immer an erster Stelle und hat höchste Priorität.“
Der Mangel an zentralisierten Informationen und die Abhängigkeit von manueller Datenerfassung erschweren die Sicherstellung einer gleichbleibenden Datenqualität, was wiederum Entscheidungsfindung und Effizienz beeinträchtigt. Dadurch wird es schwieriger, ein vollständiges und genaues Bild vom Zustand einer Anlage zu erhalten, was potenziell zu kostspieligen Reparaturen führen kann, wenn kritische Probleme unentdeckt bleiben.
Die Nachteile manueller Drohnenoperationen
Drohnen haben die Infrastrukturinspektion zwar deutlich verbessert, doch manuelle Inspektionen bringen eigene Herausforderungen mit sich. Häufige Reisen zu abgelegenen Inspektionsorten erhöhen die Gesamtkosten erheblich. Viele zu inspizierende Anlagen befinden sich in schwer zugänglichen Gebieten, was für die Piloten lange Anfahrtswege und damit zusätzliche Reise- und Übernachtungskosten bedeutet.
Dieser logistische Aufwand verteuert die Datenerfassung und macht häufige Inspektionen zeitaufwendig, was letztlich die Effizienz der Inspektionsabläufe beeinträchtigt. Darüber hinaus erweist sich die Ausweitung manueller Abläufe auf mehrere Standorte als schwierig, da sie große Pilotenteams erfordert und hohe Betriebskosten verursacht.
Herausforderungen bei der Anlageninspektion mithilfe von Drohnen und KI bewältigen
Vollautonome, angedockte Drohnensysteme ermöglichen es Drohnen, zu starten, Inspektionen durchzuführen, zum Aufladen zurückzukehren, gesammelte Daten hochzuladen und zu verarbeiten - alles ohne menschliches Eingreifen. Die Drohnen sind in Dockingstationen vor Ort untergebracht und bereit für regelmäßige, geplante Inspektionen oder Einsätze bei dringenden Problemen.
Die Inspektion von Infrastrukturen mithilfe von Drohnen und KI kann wie folgt umgesetzt werden:
- Ermittlung des Anwendungsfalls
- Auswahl geeigneter Hardware und Nutzlasten
- Nutzung einer Drohnenautonomieplattform zur Datenerfassung
- Auswahl einer Datenverarbeitungsplattform
Den relevanten Anwendungsfall ermitteln
Der erste Schritt bei jedem Drohneneinsatzprojekt ist die klare Definition des Anwendungsfalls. Dazu gehört die Identifizierung der spezifischen Aufgaben oder Herausforderungen, die die Drohne bewältigen soll. Im Infrastruktursektor können Drohnen beispielsweise für folgende Zwecke eingesetzt werden:
- Stromleitungen prüfen: Potenzielle Gefahren erkennen, Schäden einschätzen und Instandhaltungsmaßnahmen planen.
- Baustellen überwachen: Fortschritte verfolgen, Probleme identifizieren und die Einhaltung der Sicherheitsbestimmungen sicherstellen.
- Brücken und Staudämme inspizieren: Strukturelle Schäden, Korrosion und Erosion erkennen.
- Erkundung von Katastrophengebieten: Schäden einschätzen, Überlebende ausfindig machen und Hilfsmaßnahmen planen.
Auswahl geeigneter Hardware und Nutzlasten
Bei der großen Auswahl an Optionen ist die Wahl kompatibler Hardware entscheidend. Beispielsweise bietet die Heisha Dockingstation zuverlässige Ladeunterstützung für Drohnen der Modelle M300 und M30. Für Nutzer in den USA, die eine Anzu Raptor verwenden, bietet Hextronics Partner-Dockingstationen wie die Hextronics Universal an, die speziell für Anzu-Drohnen entwickelt wurde. Die Hextronics Atlas, kompatibel mit den Drohnen M300 und M350, ermöglicht sogar den Akkuwechsel, um Ausfallzeiten zu minimieren. DJI-Dockingstationen, die von Unternehmen für verschiedene Anwendungsfälle weit verbreitet eingesetzt werden, unterstützen ebenfalls die M30-Serie und erweitern so die Einsatzmöglichkeiten von Drohnen.
Datenerfassung leicht gemacht mit FlytBase
Infrastrukturmanager, die Drone-in-a-Box-Systeme (DiaB) nutzen, können Inspektionen mithilfe von Missionsplanern und -terminierern effizient automatisieren. Drohnen starten autonom, erfassen Daten und laden diese zur Analyse hoch. FlytBase ermöglicht zudem die Live-Aufzeichnung von Missionen, sodass Benutzer Drohnen manuell steuern und Wegpunkte für zukünftige Inspektionen speichern können.
„Jeden Tag um 9 Uhr startet die Drohne autonom, sammelt alle notwendigen Daten und Medien und lädt sie direkt zur weiteren Analyse über FlytBase auf die Verarbeitungsplattform hoch“, sagte Ajinkya, Business Development Lead FlytBase.
Diese Automatisierung des Inspektionsworkflows gewährleistet eine konsistente und qualitativ hochwertige Datenerfassung entlang der vorprogrammierten Flugrouten. Dabei werden stets dieselben Bilder für präzise Vergleiche aufgenommen. So lassen sich selbst subtile Veränderungen, die bei manuellen Inspektionen möglicherweise übersehen werden, im Laufe der Zeit leicht erkennen. Nach dem Flug vereinfacht die Plattform die Datenverwaltung und den Export und ermöglicht so die einfache Analyse der Inspektionsergebnisse auf Datenverarbeitungsplattformen wie gNext etc. mithilfe von FlytBase Flinks.
Russ erklärt: „Wir überwachen derzeit 42 Anlagentypen, darunter verschiedene Brückentypen, Staudämme, Umspannwerke, Kernkraftwerke und Kühltürme. Von Gebäuden und Dächern bis hin zu Mobilfunkmasten - alles im bebauten Umfeld - haben wir entweder bereits abgedeckt oder werden es in Kürze sein.“
Effiziente Datenverarbeitung ist für Anlageninspektionen unerlässlich, und KI spielt eine Schlüsselrolle bei der Vereinfachung und Verbesserung dieses Prozesses. Software wie gNext ermöglicht es Anwendern, aus über 42 vordefinierten Anlagentypen auszuwählen und mithilfe von KI-gestütztem InspectAssist™ Mängel in Betonkonstruktionen zu erkennen und zu quantifizieren.
Dieser optimierte Ansatz ermöglicht fundierte Entscheidungen über eine einzige Benutzeroberfläche und beschleunigt so den Inspektionsprozess erheblich. Gleichzeitig werden die Genauigkeit erhöht und das Risiko menschlicher Fehler reduziert. Mit Funktionen wie PlanView, Elevation, 2D/3D, Contour, Point Cloud und DTM-Modellen bietet gNext eine umfassende Inspektionslösung, die sich flexibel an die Anforderungen jedes Projekts anpasst.
Abschluss
Die Integration der Drone-in-a-Box (DiaB)-Technologie und Datenverarbeitungssoftware wie gNext in FlytBase -Plattform setzt neue Maßstäbe für Infrastrukturinspektionen. Durch die Beseitigung der Ineffizienzen manueller Methoden und die Nutzung der Vorteile der Automatisierung können Unternehmen Inspektionen schneller, sicherer und präziser als je zuvor durchführen.
Um mehr zu erfahren, sehen Sie sich unser neuestes Webinar zum Thema „Optimierung von Infrastrukturinspektionen durch Drohneneinsätze und KI-gestützte Fehlererkennung“ mit gNext an. HierDie