Важность упреждающего обслуживания дорожного покрытия в оптимизации вашей стратегии управления дорожными активами и, следовательно, вашего доступного бюджета
Автоматизированные проверки дорожного покрытия с использованием машинного обучения изменили правила игры для владельцев дорожных активов, которым необходимо управлять своими сетями с ограниченными ресурсами. Этот новый подход заменяет традиционные методы проверки дорог, которые являются трудоемкими, отнимающими много времени и часто неэффективными. Владельцы дорожных активов, использующие эту технологию, могут оптимизировать свои ресурсы, повысить безопасность, продлить срок службы дорожного покрытия и значительно снизить общую стоимость владения дорогой в течение жизненного цикла.
При работе с ограниченным бюджетом на обслуживание активов цель состоит в том, чтобы максимизировать ценность каждого доллара. Вот как Maintenance-AI стремится поддерживать владельцев дорожных активов.
Maintain-AI — инновационная компания, предлагающая автоматизированную систему контроля дорожного покрытия, использующую машинное обучение для быстрого осмотра дорожного покрытия. Наше решение на основе искусственного интеллекта обеспечивает многочисленные преимущества, в том числе согласованность обнаружения дефектов и объектов, надежность с высокой степенью повторяемости, эффективность в повышении производительности оценок дорожного покрытия на уровне сети, экономичность по сравнению с другими альтернативами и масштабируемость при регистрации состояния дорожного покрытия. другие атрибуты дорожной сети.
Шаг 1: Понимание того, где вы находитесь сегодня, с помощью автоматизированных проверок дорожного покрытия
Чтобы оптимизировать дорожную сеть, владельцы дорожных активов должны иметь доступ к нужной информации в нужное время, что требует знания текущего состояния их дорог в качестве отправной точки. Использование длительных и трудоемких традиционных методов, которые ежегодно обследуют определенный процент дорог или оценивают общую выборку их сети, все еще распространено, но они значительно недооценивают истинное состояние текущих дорожных условий.
Однако автоматизированные проверки дорожного покрытия с использованием машинного обучения могут обеспечить более последовательную и широкую оценку состояния дорожного покрытия и существующего износа, что позволяет лучше прогнозировать и измерять прогресс состояния сети. С помощью этой технологии владельцы дорожных активов могут, не опасаясь за безопасность своих транспортных средств, чаще проверять свои дороги при значительно меньших затратах, чем традиционные методы, а также собирать и классифицировать больше данных о:
- Поверхностные повреждения (например, кровотечение),
- Поверхностные деформации (например, колейность),
- Трещины (например, аллигатор),
- Структурные проблемы (например, выбоины) и
- Другие проблемы, связанные с сетью (например, разметка линий, дорожные знаки, комфорт водителя и т. д.).
Таким образом, используя технологию машинного обучения, которая использует компьютерное зрение, владельцы дорожных активов могут более последовательно определять состояние своей дорожной сети, находить более подходящие методы лечения в нужное время и поддерживать надежную стратегию управления дорожным покрытием, которая интегрируется с возможностями прогнозирования, позволяя лицам, принимающим решения. чтобы понять влияние их выбора сегодня на сеть завтра.
Чтобы помочь владельцам дорожных активов принимать более обоснованные решения о том, как лучше всего распределить средства на техническое обслуживание, Maintenance-AI предлагает наиболее экономичное решение для проверки дорог, которое может быстро и последовательно предоставлять результаты в отношении состояния дорог, а также определять тенденции по мере их развития. Тип дистресса определяет тип развившегося повреждения, серьезность описывает степень серьезности повреждения, а количество описывает степень типа и серьезности существующего повреждения. Все три из этих факторов необходимы, по крайней мере, в некоторой степени, чтобы получить более полное представление о повреждении, которое образовалось на поверхности дорожного покрытия, и, таким образом, могут быть использованы для определения и оптимизации типа и сроков технического обслуживания, восстановления и/или реконструкции.
Сбор данных стал проще
Процесс сбора данных с помощью Maintenance-AI — это простой и интуитивно понятный подход, для которого требуется только смартфон [1] и минимальное оборудование. Цель сбора данных — собрать фотографии состояния дорожного покрытия и другие данные со смартфона для всей дорожной сети и окружающей инфраструктуры.
Maintain предлагает надежные результаты для поддержки решений сети дорожного покрытия, основанных на фактических данных, и помогает сообществу сделать дороги более безопасными.
Применяя методологию Maintenance-AI, нет необходимости дополнительно делать заметки о дорожных условиях во время вождения или выходить из автомобиля, чтобы осмотреть большинство аварий. Полученные в результате видеоматериалы (полученные через приложение Maintenance-AI) анализируются нашими алгоритмами искусственного интеллекта машинного обучения и представляются на очень интуитивно понятной и удобной панели инструментов на основе веб-браузера. Данные, собранные с помощью Maintenance-AI, также доступны в стандартных отраслевых форматах.
[1] Maintain-AI потенциально может анализировать изображения и данные с других устройств при условии, что качество исходного изображения является подходящим и имеется точно зарегистрированная информация GPS, связанная с собранными данными.
Шаг 2: Разработка стратегии «Поддержание хороших дорог в хорошем состоянии»
Как только владельцы дорожных активов поймут текущее состояние своей сети, следующим шагом будет разработка стратегии «поддержание хороших дорог в хорошем состоянии». Стратегия должна быть направлена на упреждающее техническое обслуживание, которое необходимо для продления срока службы дорожного покрытия и сведения к минимуму более дорогостоящих отложенных ремонтов.
Регулярные обследования дорог позволяют своевременно отслеживать изменения в состоянии, позволяют вмешаться на раннем этапе и предотвращают дорогостоящие ремонтные работы в будущем.
Чтобы разработать успешную стратегию управления дорожным покрытием, владельцам дорожных активов необходимо использовать более часто собираемые данные, которые могут быть полезны при принятии решений, такие как стратегии, поддерживающие эквивалентную годовую стоимость (EAC), оставшийся срок службы (RSL) и затраты. Оценки ценности выгоды (CBV). Интеграция этих концепций с прогнозирующей способностью обосновывать потребности в финансировании для лиц, принимающих решения, и распределение бюджетов там, где это наиболее важно, приведет к значительному повышению доли затрат на жизненный цикл дорожной инфраструктуры и — сохранению хороших дорог в хорошем состоянии.
Благодаря автоматизированной технологии осмотра дорожного покрытия, предлагаемой Maintain-AI, владельцы дорожных активов могут собирать более частые данные, что позволяет им оптимизировать план обработки и разрабатывать показатели, которые могут быть более полезными при принятии решений.
Шаг 3+: постоянное совершенствование и использование машинного обучения для достижения еще лучших результатов
Автоматизированные проверки дорожного покрытия с использованием машинного обучения также способствуют постоянному совершенствованию, позволяя владельцам дорожных активов измерять свой прогресс. Анализируя данные, собранные с течением времени, владельцы дорожных активов могут понять, насколько их планы обработки соответствуют ожиданиям, определить области улучшения и разработать дополнительные стратегии для еще большей выгоды.
Подобно тому, как приборная панель автомобиля предоставляет водителю информацию о состоянии автомобиля в режиме реального времени, автоматические проверки дорожного покрытия с использованием машинного обучения предоставляют владельцам дорожных активов данные практически в режиме реального времени, что позволяет им применять упреждающий подход к техническое обслуживание, понять влияние своего выбора сегодня на сеть завтра и сделать наиболее экономичный и надежный выбор для краткосрочного и долгосрочного воздействия.
Машинное обучение также обеспечивает владельцам дорожных активов лучшие результаты за счет выявления аномалий и прогнозирования дорожных условий, что позволяет им применять упреждающий подход к техническому обслуживанию. С помощью прогнозной аналитики владельцы дорожных активов могут выявлять потенциальные проблемы до их возникновения, что приводит к повышению безопасности, снижению затрат и увеличению срока службы дорожного покрытия.
В итоге
Автоматизированные проверки дорожного покрытия с использованием машинного обучения, предлагаемые Maintain-AI, революционизируют способы управления своими сетями владельцами дорожных активов.
Инспекции ИИ обеспечивают простой и эффективный подход к оптимизации сети, позволяя владельцам дорожных активов делать разумный выбор для краткосрочного и долгосрочного воздействия.
Используя автоматизированные проверки дорожного покрытия, владельцы дорожных активов могут понять, где они находятся сегодня, разработать стратегии для поддержания хороших дорог в хорошем состоянии и постоянно улучшать свои результаты.
Решение, предлагаемое Maintenance-AI:
- Эффективен в своем решении ИИ для обнаружения объектов по сравнению с эталонным базовым уровнем, который является высоким,
- Масштабируемость при сохранении фиксирует состояние повреждений дорожного покрытия, а также другие атрибуты дорожной сети из того же набора собранных данных изображений,
- Надежность в качественном выявлении дефектов с высокой степенью повторяемости,
- Эффективность в повышении производительности и оценке дорожного покрытия на уровне сети; и
- Экономичный по сравнению с другими альтернативами.
Эта технология также позволяет более часто собирать данные, что приводит к более последовательной и экономичной оценке состояния дорожного покрытия. У технического обслуживания AI также есть потенциал для облегчения прогнозной аналитики, выявления потенциальных проблем до их возникновения и обеспечения упреждающего обслуживания, что в конечном итоге приводит к повышению безопасности, снижению затрат и увеличению срока службы дорожного покрытия.
Если денег не хватает — а так обычно и бывает — есть только один рациональный способ действий:
— обслуживать существующие дороги, прежде чем финансировать новые.
— чаще проверяйте свои дороги, чтобы принимать более обоснованные решения.
— убедитесь, что это делается сегодня и даже каждый день.
Потому что завтра это будет намного дороже.
(Пиарк — Всемирная дорожная ассоциация)
Чтобы максимально эффективно использовать свои ресурсы и улучшить общее состояние своих дорожных сетей, владельцам дорожных активов крайне важно внедрить автоматизированные проверки дорожного покрытия с использованием машинного обучения, даже если это означает использование этой технологии в рамках «гибридной» стратегии с традиционной. методы осмотра дорог. Конечным пользователям должна быть предоставлена лучшая дорожная инфраструктура по самой доступной цене. Они заслужили это.
Maintain-AI находится в пути, чтобы помочь дорожным властям принимать более обоснованные решения, но у нас есть только некоторые решения. Давайте работать вместе.
Помните, хорошие дороги должны стоить меньше.
Дайте нам знать ваши мысли?
Аккуратно водить;
