Мөнгөн Интерфейс · 2023
Smart Wind Turbine Prediction Урьдчилан таамаглах засвар үйлчилгээний интерфейс
- A' Design Award Мөнгөн шагнал 2023 in Интерфейс
- CLIENT: Jianxin Technology Co., Ltd
- Estimated Number of Design Views: 52,172
- Verification code 5059508A13 · Verify this award
Colors
About Smart Wind Turbine Prediction Урьдчилан таамаглах засвар үйлчилгээний интерфейс
Салхин турбины ухаалаг таамаглал нь салхин цахилгаан станцын ухаалаг ашиглалт, засвар үйлчилгээнд зориулсан программ хангамжийн интерфейс юм. Уг интерфейс нь гурван хэмжээст дүрслэл, виртуал симуляци болон өгөгдлийн графикуудыг ашиглан турбины нөхцөл байдлыг харуулж, гэмтлийн байршлыг хурдан тодорхойлдог. Машин сургалтын загваруудыг өгөгдөл болон загварын тохиргоог чирж тавих замаар тохируулдаг тул нэг эсвэл олон төрлийн турбиныг хамрах боломжтой. Гэмтлийн анхааруулга дунджаар хорин минутын өмнө хүргэгддэг бөгөөд загварын нарийвчлал 81 хувьд хүрдэг. Гар аргаар хийх засвар үйлчилгээний зардал болон аюулгүй байдлын эрсдэл буурдаг.
About the A' Design Award Мөнгөн шагнал
Smart Wind Turbine Prediction Урьдчилан таамаглах засвар үйлчилгээний интерфейс нь A' Design Award Мөнгөн шагналын ялагч бөгөөд дээд зэргийн, гайхамшигтай, сэтгэл хөдөлгөм загварт олгодог онцгой нэр хүндтэй хүлээн зөвшөөрөлт юм. Мөнгөн ялагчид бол маш гялалзсан, маш бүтээлч ажил бөгөөд зохион бүтээгчдийн гарамгай мэдлэг, авьяас, нарийн мэдрэмжийг харуулдаг. Smart Wind Turbine Prediction Урьдчилан таамаглах засвар үйлчилгээний интерфейс нь гайхалтай, үлгэр жишээ, маш мэргэжлийн, гүнзгий шинэлэг бүтээл болно гэж хүлээгддэг. Мөнгөн шагнал хүртсэн энэ загвар бол урлаг, шинжлэх ухаан, загвар, технологийн хил хязгаарыг тэлэхэд хувь нэмэр оруулдаг анхаарал татахуйц, биширсэн шинэ бүтээл юм. Smart Wind Turbine Prediction Урьдчилан таамаглах засвар үйлчилгээний интерфейс бол олон хүний атаархал татдаг бүтээл бөгөөд хүслийг сэргээж, эерэг мэдрэмж авчирч, гайхшрал, биширлийг төрүүлдэг.
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
