Переосмысление содержания дорог в наше время в эпоху искусственного интеллекта с помощью Maintenance-AI
Введение
Дорожная инфраструктура составляет основу любой динамично развивающейся экономики, обеспечивая транспортное сообщение и способствуя экономическому росту. Поскольку мир сталкивается с быстро меняющимися климатическими условиями, расширением городов и увеличением объемов дорожного движения, дороги и инфраструктура сталкиваются с беспрецедентными нагрузками. Несмотря на эти проблемы, важность содержания автомагистралей, содержания и ремонта дорог невозможно переоценить.
Традиционные системы управления дорожным покрытием (PMS), которые были надежными в прошлом, теперь требуют расширения для удовлетворения динамичных потребностей сегодняшнего дня. Такие технологии, как Maintain-AI, с их автоматизированными методологиями оценки дорог, обещают инновационное, масштабируемое и дальновидное решение. В этой статье подробно рассматриваются возможности системы Maintenance-AI, подчеркивая ее потенциал стать пионером в управлении дорогами активов на основе искусственного интеллекта следующего поколения, который взаимодействует с традиционными моделями PMS.
Основные выводы статьи:
- Современные вызовы, современные решения. Традиционные системы управления дорожным покрытием (PMS) были надежными в прошлом, но сегодняшние динамичные проблемы дорожной инфраструктуры требуют инновационных решений на основе искусственного интеллекта, таких как Maintenance-AI, чтобы сделать шаг к изменению более активные и эффективные стратегии содержания дорог.
- Эксплуатационная эффективность с помощью искусственного интеллекта: расширенные возможности искусственного интеллекта и автоматизации Maintenance-AI обеспечивают быстрое и последовательное обследование состояния дорожного покрытия, гарантируя беспристрастное обнаружение дефектов, повышенную безопасность и существенную экономию средств для дорожных агентств.
- Будущее содержания дорог. Помимо текущих возможностей, Maintenance-AI предвидит будущее, в котором ИИ интегрируется с различными источниками данных, предлагая прогнозное моделирование, информационные панели в реальном времени и целостные стратегии управления дорожными активами на основе данных. .
Эволюция дорожного ландшафта и ПМС
Обзор существующих систем PMS
Появившиеся в 1970-х годах системы управления дорожным покрытием предоставили структурированную основу для оптимизации распределения бюджета на содержание дорог. Эти системы позволили сетевым менеджерам определять приоритетность содержания дорог, анализировать баланс между бюджетными ограничениями и состоянием сети, а также разрабатывать как краткосрочные, так и долгосрочные планы действий.
Несколько заметных достижений ПМС включают в себя:
- Переход от спорадического планирования технического обслуживания к структурированному бюджетированию и систематическим программам.
- Установление стандартизированных методов оценки для последовательной оценки состояния дорог.
- Разработка моделей прогнозирования эффективности и формулирование критериев выбора лечения.
- Пропаганда философии «Устойчивое развитие через сохранение».
Однако, хотя PMS и представила революционные улучшения, они не лишены недостатков:
- Они часто полагаются на ограниченные данные о дорогах, полученные вручную при проверке, что приводит к неравномерному покрытию сети.
- Качество проверки может варьироваться в зависимости от отдельных инспекторов или отдельных подрядчиков, что приводит к несоответствию данных.
- Рекомендации по лечению не учитывают изменения в реальном времени или близкое к текущему состояние состояния дорожного покрытия.
- Модели прогнозирования производительности требуют регулярных обновлений, которые не всегда доступны на основе нечасто собираемых полевых данных.
Учитывая динамичный характер дорожной инфраструктуры сегодня, усовершенствованная стратегия является насущной необходимостью.
Проблемы современного технического обслуживания
Неблагоприятные последствия изменения климата, такие как наводнения, лесные пожары и экстремальные погодные условия, имеют серьезные последствия для дорожной инфраструктуры, вызывая такие проблемы, как эрозия и повреждения, вызванные жарой. Исследования в области безопасности дорожного движения указывают на необходимость более разумных, основанных на технологиях решений для прогнозирования и упреждающего устранения этих последствий.
Большие автомобили также больше не являются уделом немногих. Тенденция предпочтения более крупных автомобилей, таких как внедорожники, и последующее увеличение количества электромобилей (EV) является еще одной сферой беспокойства. Эти транспортные средства оказывают большее давление на дорожное покрытие, тем самым быстрее разрушая его. Также необходимо учитывать, что электромобили обычно тяжелее обычных автомобилей из-за веса их аккумуляторов. Увеличение веса транспортных средств в сочетании с увеличением объема этих транспортных средств приводит к более быстрому износу дорожного покрытия, что приводит к необходимости более частого технического обслуживания и, возможно, реконструкции.
Более того, хотя потребность в содержании дорог растет, ведомства часто сталкиваются с бюджетными и кадровыми ограничениями. Суть задачи заключается в достижении большего с меньшими затратами, повышении рентабельности инвестиций в техническое обслуживание и минимизации незапланированных ремонтов. Полагаться исключительно на ручные проверки нецелесообразно из-за временных, финансовых последствий и проблем с безопасностью. Кроме того, ограничения редких методов проверки на основе LiDAR часто оставляют пробелы в знаниях об истинном состоянии дорог, не говоря уже о проблемах, связанных со значительными затратами на их использование.
Текущая ситуация подчеркивает важность сочетания человеческого опыта с технологическими инновациями, чтобы вступить в эпоху умного, автоматизированного и превентивного содержания дорог, что возможно благодаря возможностям, предоставляемым автоматизированной оценкой состояния дорог.
Преимущества внедрения Maintenance-AI в структуру PMS
Генезис Maintenance-AI
Компания Maintenance-AI была создана с целью максимизировать полезность каждого доллара, потраченного на техническое обслуживание, посредством управления дорожными активами с помощью искусственного интеллекта. Опираясь на многолетний опыт в области инженерии и цифровых инноваций, основатели выявили несколько пробелов:
- Существующие системы испытывали трудности с масштабируемостью, часто не обеспечивая полного покрытия сети.
- Качество объективности проверок сильно различалось, что влияло на легитимность данных.
- Ограниченные бюджеты часто приводили к отложенному обслуживанию, увеличению затрат на жизненный цикл и снижению стоимости.
- Хотя недавно разработанные системы на основе LiDAR являются точными, их высокая стоимость, сложность и нечастое использование ограничивают их способность принимать своевременные решения на основе данных.
Для решения этих проблем компания Maintain-AI использовала передовые методы искусственного интеллекта и компьютерного зрения для разработки автоматизированной системы исследования состояния дорожного покрытия. Эта система, характеризующаяся частыми, объективными и действенными данными, сигнализирует о переходе от реактивных к проактивным стратегиям управления дорожными активами.
Последние достижения, такие как системы на основе LiDAR, несомненно, точны, но их значительная стоимость и ограниченное использование приводят к нечастому сбору данных и препятствуют их преобразующему влиянию на процессы принятия решений. Реальный прогресс в улучшении содержания дорог заключается в последовательной оценке текущего состояния дорог для применения наиболее экономически эффективных мер в наиболее подходящее время. Этот стратегический подход произведет революцию в будущем ремонте дорог, что приведет к значительному повышению производительности и более эффективному использованию финансирования. Вот почему был задуман Maintenance-AI.
В соответствии с идеалом нашей компании, Maintenance-AI стремится предоставить практически полностью автоматизированный процесс оценки дорожного покрытия, чтобы обеспечить последовательный, объективный и масштабируемый сбор и анализ данных. Это полностью согласуется с нашей миссией по максимизации ценности каждого доллара, вложенного в дорожную инфраструктуру, и с тем, почему хорошие дороги должны стоить дешевле.
Технологическая основа
По своей сути, Maintenance-AI использует автоматизированную систему проверки дорог на основе искусственного интеллекта, которая использует изображения с высоким разрешением с мобильных телефонов, установленных на лобовом стекле автомобиля, для исследования дорожных условий. К основным особенностям автоматизированной системы обследования дорог относятся:
- Простое в использовании приложение, которое записывает видеоданные о поверхности тротуара даже на скоростях шоссе.
- Собственные алгоритмы искусственного интеллекта, основанные на методах глубокого обучения и машинного зрения, обнаруживают дефекты дорожного покрытия, такие как трещины и выбоины.
- Облачный конвейер предоставления данных для получения действенной информации.
Этот революционный подход позволяет быстро собирать данные за небольшую часть затрат на исследования, проводимые вручную или с помощью LiDAR, с более последовательным уровнем объективности, чем у инспекторов-людей. Платформа автономно генерирует отчеты с подробным описанием типов дефектов и оценок состояния, а также другую информацию на основе собранного набора данных.
Преобразуя необработанные данные о дорожном покрытии в полезную информацию, Maintenance-AI снабжает дорожные органы инструментами для принятия более обоснованных решений. Некоторые из выдающихся преимуществ включают в себя:
- Охват значительно большей площади ручных проверок при сниженных затратах.
- Проведение опросов так часто, как этого требуют пользователи, что позволяет заблаговременно выявлять потенциальные дефекты.
- Достижение последовательных наблюдений за обнаружением поверхностных дефектов, которые продолжают совершенствоваться по мере дальнейшего внедрения и анализа.
- Предоставление объективных данных, на которые не влияет человеческий фактор.
- Предоставление настраиваемой информации о планировании технического обслуживания, которая может поддерживать доступные бюджеты.
Дополнение PMS с помощью Maintenance-AI
Несмотря на очевидные ограничения существующих систем PMS, многие дорожные агентства не решаются полностью отказаться от них. В этом и состоит преимущество Maintenance-AI — он предназначен для улучшения и дополнения существующих инфраструктур, обеспечивая плавную интеграцию.
Например, данные о состоянии от Maintain-AI могут быть включены в модели прогнозирования производительности PMS, уточняя актуальность доступных данных о состоянии дорог. Более того, детальная аналитика дефектов Maintenance-AI может использоваться модулями выбора лечения для предоставления более последовательных и частых рекомендаций по техническому обслуживанию.
Кроме того, панели управления Maintenance-AI предназначены для легкой интеграции с существующими платформами PMS через конечные точки API. Это обеспечивает единое представление как ручного, так и автоматического сбора данных, предоставляя комплексный обзор состояния сети. Благодаря открытой архитектуре обработанные данные из Maintenance-AI можно экспортировать в нужные форматы, что делает их совместимыми с рядом аналитических инструментов.
Такая интеграция на основе API позволяет дорожным властям сохранять и использовать свои инвестиции в устаревшие системы PMS, одновременно получая выгоду от самых современных функций, предлагаемых Maintenance-AI. Благодаря эффективному выработке стратегии и планированию PMS и Maintenance-AI могут работать в гармонии, объединяя сильные стороны обеих систем. Конечная цель основателей Maintenance-AI — развиваться вместе со своими партнерами посредством совместного подхода, отдавая приоритет решениям, основанным на данных, чтобы максимизировать рентабельность инвестиций в обслуживание.
Ценностное предложение: баланс рентабельности инвестиций и безопасности дорожного движения
Финансовая эффективность с Maintenance-AI
Дорожные агентства инвестируют значительные суммы в деятельность по техническому обслуживанию, начиная от обследования состояния поверхности дорожного покрытия и заканчивая ремонтом и восстановлением. Оптимизируя эти расходы, решение Maintenance-AI на основе искусственного интеллекта обещает убедительную окупаемость инвестиций в нескольких областях:
- Сокращение затрат на проверки. Автоматические исследования, проводимые Maintenance-AI, собирают данные о дорожном покрытии за небольшую часть затрат на проверки вручную.
- Расширенное планирование технического обслуживания. Возможность быстрого обнаружения дефектов системы позволяет более своевременно обнаруживать мелкие ремонтные работы, устраняя необходимость в более масштабном ремонте в дальнейшем. Исследования показывают, что профилактическое обслуживание может быть в 10 и более раз экономичнее, чем замена изношенных дорожных покрытий, если дефекты можно выявить достаточно рано в цикле разрушения дорожного покрытия.
- Приоритизация распределения бюджета. Комплексная аналитика на уровне сети обеспечивает оптимальное распределение бюджета, гарантируя максимальные результаты обслуживания. Достижение дополнительных ремонтных работ по полосам-километрам, несмотря на бюджетные ограничения, станет возможным после принятия философии автоматической оценки дорог.
Хотя точная рентабельность инвестиций может варьироваться, клиенты обычно сообщают о значительном повышении эффективности на этапах проверки, планирования и восстановления. В эпоху ограниченных бюджетов эта экономия может значительно повысить производительность дорожной сети при имеющихся средствах — повышение безопасности, устойчивости, удобства пользователей и восприятия пользователей.
Операционный блеск
Автоматизированные исследования состояния дорожного покрытия, например, предлагаемые Maintain-AI, устраняют несколько недостатков, связанных с ручными проверками и проверками на основе LiDAR:
- Устранение разногласий между различными инспекционными группами.
- Устранение необходимости закрытия полос движения, повышение безопасности рабочих и водителей.
- Полное покрытие сети, исключающее необходимость экстраполяции выборочных данных.
- Более высокая частота обследований, обеспечивающая превентивное выявление дефектов.
Такая автоматизация дает множество эксплуатационных преимуществ:
- Усовершенствованное планирование на основе комплексных данных о состоянии.
- Беспристрастное и объективное обнаружение дефектов, не зависящее от человеческой субъективности или надзора.
- Повышение безопасности дорожного движения за счет превентивного технического обслуживания, предотвращающего непредвиденные сбои.
- Возможность выполнять более частый сбор данных при меньших затратах на данные.
- Эффективное распределение ресурсов, оптимизация рабочей силы, материалов и оборудования.
- Политические решения основаны на точной и актуальной аналитике на уровне сети.
- Общая экономическая эффективность по сравнению с прибылью от улучшения дорожных характеристик
Обеспечение безопасности и устойчивого развития
Последствия неудовлетворительных дорожных условий выходят за рамки простого бюджета на техническое обслуживание. Участники дорожного движения ежегодно несут миллиарды долларов на ремонт транспортных средств и медицинские расходы из-за аварий, вызванных изношенным дорожным покрытием. Дороги в хорошем состоянии потенциально могут снизить количество аварий, связанных с плохими дорогами, более чем на 50% (по данным различных исследовательских статей).
Ключевые области, в которых технология Maintenance-AI повышает безопасность, включают в себя:
- Содействие снижению количества аварий, связанных с дорожным покрытием, за счет упреждающего обнаружения опасностей.
- Минимизация рисков несчастных случаев для работников за счет устранения необходимости проведения дорожных проверок.
- Быстрое реагирование на инциденты благодаря быстрому выявлению проблем после стихийного бедствия.
Хорошо обслуживаемые дороги также соответствуют целям охраны окружающей среды и устойчивого развития:
- Более гладкие покрытия повышают топливную экономичность и сокращают выбросы.
- Предотвращение полной реконструкции уменьшает использование материалов и сводит к минимуму строительные отходы, выбросы парниковых газов и общий углеродный след.
- Повышение устойчивости к экстремальным погодным явлениям.
Поговорка Профилактика лучше, чем лечение прекрасно отражает безопасность и преимущества устойчивого развития, предлагаемые решением для анализа дорог от компании Maintenance-AI.
Беспрепятственное внедрение и интеграция
Несмотря на свое технологическое мастерство, решения Maintenance-AI предназначены для преобразования сложного ИИ в простые и удобные для пользователя приложения. Дорожные органы могут внедрить решение Maintenance-AI с минимальными сбоями:
- Комплексные исследования на уровне сети могут установить исходные условия и уточнить существующие данные PMS.
- Подход Maintenance-AI к адаптации поддерживает плавную интеграцию API, схем данных и ролей.
- Постоянная поддержка со стороны команды поддержки клиентов Maintenance-AI обеспечивает плавное внедрение в организациях.
- Возможности настройки соответствуют конкретным требованиям корпоративных реализаций.
Компания Maintenance-AI воспринимает успешное внедрение как результат совместных усилий своей команды и партнеров. Этот синергетический подход обеспечивает максимальное извлечение ценности при минимальных нарушениях существующих процессов и систем.
Согласно идеалу компании, Maintain-AI предоставляет гибкие модели взаимодействия, обеспечивающие плавную интеграцию с существующими рабочими процессами. Наш упор делается на совместную работу, чтобы максимально увеличить ценность каждого доллара, потраченного на деятельность по управлению активами, снизить стоимость жизненного цикла владения нашими дорожными сетями и, что более важно, повысить безопасность пользователей.
В итоге
Компания Maintenance-AI стоит на пороге трансформации управления дорожными активами в эпоху цифровых технологий. Внедряя передовой искусственный интеллект в проверки дорожного покрытия и планирование технического обслуживания, он может устранить многие ограничения, присущие традиционным PMS. Его предложения в области экономии затрат, безопасности, устойчивости и общей производительности делают Maintenance-AI краеугольным камнем систем управления дорожными активами следующего поколения.
Заглядывая в будущее, компания Maintenance-AI намерена развивать свою новаторскую работу, чтобы обеспечить более комплексный, ориентированный на будущее и основанный на данных подход к обслуживанию дорожной инфраструктуры. Поскольку технологические возможности развиваются быстрыми темпами, команда Maintenance-AI рассматривает нынешнюю ситуацию как только начало захватывающего пути к созданию более безопасной, умной и устойчивой дорожной инфраструктуры. Компания Maintenance-AI с нетерпением ожидает тесного партнерства с дорожными агентствами и владельцами дорог по всему миру для реализации этой концепции и продвижения хороших дорог с меньшими затратами.
Словарь терминов:
Maintain-AI: предлагает передовое решение, использующее компьютерное зрение и модели машинного обучения для автоматизации проверок дорожного покрытия, что позволяет специалистам по дорожным активам принимать более обоснованные и своевременные решения.
Системы управления дорожным покрытием (PMS): традиционные системы, используемые дорожными властями для управления и обслуживания дорожных активов на основе ручных или полуручных проверок и оценок.
Компьютерное зрение. Область искусственного интеллекта (ИИ), которая учит машины интерпретировать и принимать решения на основе визуальных данных, таких как изображения или видео.
Машинное обучение: подмножество искусственного интеллекта, в котором компьютеры учатся на данных без явного программирования, делая прогнозы или решения без специального кодирования для выполнения задачи.
Обнаружение дефектов. Процесс, при котором система выявляет аномалии или повреждения на дорожном покрытии.
Серьезность бедствия. Масштаб или степень повреждения, выявленного на дороге.
Элементы инфраструктуры. Компоненты дорожной инфраструктуры, такие как указатели, барьеры или разметка, которые можно оценить с помощью Maintain-AI.
Автоматическая оценка поверхности дорожного покрытия. Современные методы, основанные на искусственном интеллекте, для проверки дорожного состояния в отличие от традиционных ручных обследований.
Сохранение дорожного покрытия. Проактивный подход к содержанию дорог, при котором своевременно принимаются меры для продления срока службы дороги.
Объективные проверки: объективные оценки на основе данных, выполняемые машинами, обеспечивающие согласованность и повторяемость.
Профилактическое обслуживание. Регулярные проверки и мелкие исправления позволяют предотвратить серьезный ущерб активу в будущем.
Изображения дорожной сети. Визуальные данные, снятые с дорог и обработанные с помощью Maintenance-AI для проверки.
Сетевая визуализация. Графическое и пространственное представление дорожных условий и других связанных данных, способствующее лучшему пониманию и принятию решений.
Время сбора данных. Частота и продолжительность, необходимые для сбора достаточного количества данных для анализа.
Субъективность. Человеческие предубеждения, которые могут повлиять на принятие решений или оценки.
ROI (рентабельность инвестиций): показатель рентабельности инвестиций, показывающий полученную выгоду по сравнению с понесенными затратами.
Проверка сохранности. Регулярная оценка состояния дороги с целью сохранить и продлить срок ее службы.
Стратегии оценки. Запланированные подходы к оценке дорожных условий и определению необходимых мер.
Реабилитация дорожного покрытия. Процесс восстановления поврежденных дорог до оптимального состояния.
Панели мониторинга. Пользовательские интерфейсы, которые визуально представляют данные, аналитику и другие ключевые показатели, облегчая их интерпретацию и принятие решений.
Часто задаваемые вопросы
Что такое Maintenance-AI и как он вписывается в современное управление дорожными активами?
Maintenance-AI — инновационная компания, которая использует передовые модели компьютерного зрения и машинного обучения для автоматизации проверок дорожного покрытия. Он обнаруживает дефекты поверхности и оценивает серьезность (включая рейтинг) аварий, позволяя дорожным властям активно управлять своими активами в более короткие сроки. По сути, он предлагает современный, основанный на данных подход в дополнение к традиционным системам управления дорожным покрытием (PMS).
Чем подход Maintenance-AI отличается от традиционного PMS?
Традиционная PMS часто опирается на ручные проверки и оценки. С другой стороны, Maintenance-AI использует автоматизированные решения для обследования дорог, обеспечивая более частые, объективные и последовательные проверки. Такой подход, основанный на данных, позволяет дорожным специалистам принимать более обоснованные и своевременные решения, последовательно контролировать дорожные услуги и оптимизировать бюджеты на содержание дорог.
Как подход Maintenance-AI к автоматизированной оценке дорог может улучшить существующую систему управления дорожным движением, не заменяя ее полностью?
Maintenance-AI предназначен для дополнения, а не замены. Предоставляя объективные и часто собираемые высококачественные данные о дорогах ГИС с помощью инновационных алгоритмов машинного обучения, они дополняют существующие системы PMS, предоставляя более полную картину дорожных условий и обеспечивая стратегии упреждающего технического обслуживания.
Какие типы дорожных дефектов может обнаружить Maintenance-AI?
Наша интеллектуальная технология способна выявлять различные типы дефектов и степень серьезности неисправностей на протяжении всего жизненного цикла дороги. Кроме того, он может оценивать многочисленные связанные элементы инфраструктуры на основе собранных изображений дорожной сети, обеспечивая всесторонний охват.
Как Maintenance-AI поддерживает философию «Хорошие дороги должны стоить меньше»?
Мы убеждены, что профилактика лучше, чем лечение. Компания Maintenance-AI делает упор на последовательных объективных проверках и регулярном профилактическом обслуживании. Такой подход не только поддерживает хорошие дороги, но и обеспечивает максимальную отдачу от бюджета на содержание дорог, что делает хорошие дороги экономически эффективными.
Какую пользу дорожные органы получают от более частых и последовательных дорожных проверок?
Частые проверки позволяют на ранней стадии выявлять и измерять потенциальные проблемы, обеспечивая своевременное вмешательство. Последовательные проверки для оценки дорог, проводимые с помощью решения машинного обучения Maintenance-AI, обеспечивают объективность, позволяя дорожным властям более эффективно использовать ресурсы с целью максимизировать срок службы дорог.
Как Maintenance-AI помогает лучше сообщать о потребностях в финансировании?
Имея под рукой объективные данные, дорожные власти могут более убедительно представить свои аргументы в пользу выделения финансирования. Визуальные информационные панели и аналитика, предоставляемые Maintenance-AI, дают четкое представление о дорожных условиях и требованиях к техническому обслуживанию, способствуя улучшению взаимодействия с заинтересованными сторонами.
Может ли Maintenance-AI интегрироваться с нашим текущим программным обеспечением для управления дорогами?
Maintenance-AI создан с учетом гибкости. Хотя конкретные интеграции могут потребовать индивидуального подхода или настройки, наша цель — обеспечить, чтобы наше решение могло дополнять и улучшать ваши существующие системы управления дорогами, обеспечивая беспрепятственный доступ к согласованным дорожным данным.
Как Maintenance-AI способствует устойчивому содержанию дорог?
Продвигая концепцию сохранения дорожного покрытия и уделяя особое внимание регулярному профилактическому обслуживанию, Maintenance-AI обеспечивает эффективное обслуживание хороших дорог и автомагистралей. Такой упреждающий подход сокращает объем чрезмерных ремонтных работ, что в конечном итоге приводит к меньшему использованию ресурсов и воздействию на окружающую среду.
Какую поддержку и обучение предлагает Maintenance-AI новым пользователям?
Мы стремимся обеспечить плавный переход для новых пользователей. Мы предоставляем специальную структуру поддержки, которая поможет вам на каждом этапе пути. Наша цель — помочь дорожным властям и специалистам по обслуживанию объектов беспрепятственно оптимизировать свои стратегии технического обслуживания с помощью Maintenance-AI.
Дайте нам знать ваши мысли?
Аккуратно водить;
Эта статья была первоначально опубликована в Центре знаний Maintenance-AI: https://www.maintain-ai.com/blog
#АвтоматизированныеДорожныеОценки
#АвтоматизированныеДорожныеОценки
"#Машинное обучение"
"#Компьютерное зрение"
#ДорожныеИнспекционныеТехнологии
