Argentu Interfaccia · 2023
Smart Wind Turbine Prediction Interfaccia di Mantenimentu Predittivu
- A' Design Award d'Argentu 2023 in Interfaccia
- CLIENT: Jianxin Technology Co., Ltd
- Estimated Number of Design Views: 52,172
- Verification code 5059508A13 · Verify this award
Colors
About Smart Wind Turbine Prediction Interfaccia di Mantenimentu Predittivu
Smart Wind Turbine Prediction hè un'interfaccia software per l'operazione è u mantenimentu intelligente di i parchi eolichi. L'interfaccia adopra a visualizazione tridimensionale, a simulazione virtuale è i grafichi di dati per mustrà e cundizioni di e turbine è per lucalizà i difetti prestu. I mudelli di apprendimentu automaticu sò cunfigurati trascinendu è depunendu i dati è i parametri di i mudelli, cusì si ponu copre unu o parechji tipi di turbine. L'avvertimenti di difettu sò furniti circa vinti minuti prima in media, è a precisione di u mudellu ghjunghje à u 81 per centu. I costi di mantenimentu manuale è i risichi di sicurità sò ridotti.
About the A' Design Award d'Argentu
Smart Wind Turbine Prediction Interfaccia di Mantenimentu Predittivu hè un vincitore di u premiu A' Design Award d'Argentu, una ricunniscenza straordinariamente prestigiosa attribuita à i disegni di alta gamma, splendidi è impressiunanti. I vincitori d'Argentu sò opere tremendamente brillanti è estremamente creative chì illustranu l'espertisa, u talentu è l'acutezza eccezziunali di i so disegnatori. Si aspetta chì Smart Wind Turbine Prediction Interfaccia di Mantenimentu Predittivu sia una opera maravigliosa di mostra, rimarchevulemente prufessiunale è prufondamente innuvatrice. Stu disegnu vincitore di u premiu A' Design Award d'Argentu hè una invenzione assai nutevule è ammirata chì benefizia è allarga i limiti di l'arte, di a scienza, di u disegnu è di a tecnulugia. Smart Wind Turbine Prediction Interfaccia di Mantenimentu Predittivu hè una creazione assai invidiata chì evoca disideri, introduce sentimenti pusitivi è accende stupore è maraviglia.
Press Kit
- Unique Properties
- Through the visualization of wind turbine models and data graphs, we can quickly pinpoint the fault in wind turbines and efficiently safeguard the operations and maintenance process. Through the “drag and drop” data and model settings, we can meet the custom settings of “same type and same module” and “multiple types and multiple modules” from various machine learning models to hone targeted operations and maintenance trouble-shooting capabilities.
- Dimensions & Packaging
- Width 1920 Height 1080
- Tags
- AI System Design , AI , AI Applications , Machine Learning , Modeling , Big Data
- Production Technology
- Using 3D visualization modeling, virtual simulation, surveillance visualization, and other technical means, we intelligently display the physical reality space in the digital system, provide interpretable and traceable machine learning capabilities, and simulate the logic behind users’ real interactive operations in the physical world. Our solution enables enterprise customers to receive fault warnings (on average) 20 minutes earlier, and the overall model accuracy rate has reached 81%.
- Design Challenge
- It also enables more effective use of wind resources and contributes to the global governance effort to combat climate change.
- Research
- It addresses user pain points of high manual operations and maintenance costs and improves operations and maintenance personnel safety and efficiency.
- Inspiration
- The system is an intelligent operation solution for renewable energy scenarios based on the digital base of Industrial IoT and the prediction capability of machine learning models. It provides decision support for the wind farm's intelligent operation and maintenance, turbine start/stop, and fault analysis.The system provides manageability for power generation capacity and allows stable and continuous output through intelligent, decision-driven solutions.
- Project Duration
- The project was completed in Beijing in 2022
- Operation Flow
- The design language follows the principle of intelligence and efficiency, and it aims to deliver a brand-new experience to users through digital and intelligent interactions.
- Image Credits
- Design creativity：Yun Xu , Wei Wang
Interface design: Yanfen Zhang
Interaction design：Xinjie Li
Video Copyright：Shaoxiong Bai
