Smart Wind Turbine Prediction प्रेडिक्टिव मेंटेनेंस इंटरफेस by 4Paradigm UED is a highly esteemed winner of the very prestigious 2023 A' Design Award रजत पुरस्कार in इंटरफेस, अन्तःक्रिया आ उपयोगकर्ता अनुभव डिजाइन Competition Category.
रजतइंटरफेस· 2023
Smart Wind Turbine Prediction प्रेडिक्टिव मेंटेनेंस इंटरफेस
Client: Jianxin Technology Co., Ltd
A' Design Award रजत पुरस्कार Winner in इंटरफेस Category
Verified Award Winner
Verify Award Status for #141912The Design
About Smart Wind Turbine Prediction प्रेडिक्टिव मेंटेनेंस इंटरफेस
स्मार्ट विंड टर्बाइन प्रेडिक्शन पवन फार्मक बुद्धिमान संचालन आ रखरखाव लेल एकटा सॉफ्टवेयर इंटरफेस अछि। ई इंटरफेस त्रि-आयामी विज़ुअलाइज़ेशन, वर्चुअल सिमुलेशन आ डेटा ग्राफक उपयोग कऽ टर्बाइनक स्थिति देखबैत अछि आ खराबीक स्थान जल्दी पता लगबैत अछि। मशीन लर्निंग मॉडल डेटा आ मॉडल सेटिंग्स केँ ड्रैग आ ड्रॉप कऽ कऽ कॉन्फ़िगर कएल जाइत अछि, जाहिसँ एकल वा कतेको प्रकारक टर्बाइन कवर कएल जा सकैत अछि। खराबीक चेतावनी औसतन लगभग बीस मिनट पहिने भेटैत अछि, आ मॉडलक सटीकता 81 प्रतिशत धरि पहुँचैत अछि। मैनुअल रखरखावक लागत आ सुरक्षा जोखिम कम भऽ जाइत अछि।
The Recognition
About the A' Design Award रजत पुरस्कार
Smart Wind Turbine Prediction प्रेडिक्टिव मेंटेनेंस इंटरफेस A' Design Award रजत पुरस्कारक विजेता अछि, जे सर्वोच्च श्रेणीक, सुन्दर आ प्रभावशाली डिजाइनकेँ देल जाए बला असाधारण रूपेँ प्रतिष्ठित मान्यता अछि। रजत विजेता अत्यन्त प्रतिभाशाली आ बड़ सृजनशील कृति अछि, जे अपन डिजाइनरक उत्कृष्ट विशेषज्ञता, प्रतिभा आ सूक्ष्मदृष्टि देखबैत अछि। Smart Wind Turbine Prediction प्रेडिक्टिव मेंटेनेंस इंटरफेस सँ अपेक्षा अछि जे ओ अद्भुत, आदर्श, अत्यन्त व्यावसायिक आ गहराइसँ नवाचारी कृति होएत। ई रजत पुरस्कार जीतल डिजाइन उल्लेखनीय, प्रशंसित आविष्कार अछि जे कला, विज्ञान, डिजाइन आ प्रौद्योगिकीक सीमा बढ़ेबामे योगदान दैत अछि। Smart Wind Turbine Prediction प्रेडिक्टिव मेंटेनेंस इंटरफेस एहन रचना अछि जकरा सँ बहुतो लोक ईर्ष्या करैत अछि, जे इच्छा जगबैत अछि, सकारात्मक भावना अनैत अछि आ विस्मय उत्पन्न करैत अछि।
Behind the Design
Press Kit
Credits, team members and technical details provided by the designer.
- 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.
- Team Members
- Design Director：Yun Xu
Design Manager：Wei Wang
Designer：Shaoxiong Bai
Designer：Xinjie Li
Designer：Yanfen Zhang - Image Credits
- Design creativity：Yun Xu , Wei Wang
Interface design: Yanfen Zhang
Interaction design：Xinjie Li
Video Copyright：Shaoxiong Bai
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