Серебряная Интерфейс · 2023
Smart Wind Turbine Prediction Интерфейс прогнозного технического обслуживания
- Серебряная премия A' Design Award 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 Интерфейс прогнозного технического обслуживания
Smart Wind Turbine Prediction — это программный интерфейс для интеллектуальной эксплуатации и технического обслуживания ветропарков. Интерфейс использует трёхмерную визуализацию, виртуальное моделирование и графики данных, чтобы отображать состояние турбин и быстро локализовать неисправности. Модели машинного обучения настраиваются путём перетаскивания данных и параметров моделей, благодаря чему можно охватить как один, так и несколько типов турбин. Предупреждения о неисправностях поступают в среднем на двадцать минут раньше, а точность моделей достигает 81 процента. Снижаются затраты на ручное обслуживание и риски для безопасности.
About the Серебряная премия A' Design Award
Smart Wind Turbine Prediction Интерфейс прогнозного технического обслуживания — лауреат Серебряной премии A' Design Award, чрезвычайно престижного признания, присуждаемого великолепным, впечатляющим проектам высочайшего уровня. Обладатели Серебряной премии — это в высшей степени блестящие и чрезвычайно творческие работы, демонстрирующие выдающийся опыт, талант и проницательность их авторов. Ожидается, что Smart Wind Turbine Prediction Интерфейс прогнозного технического обслуживания станет чудесной, образцовой работой, заметно профессиональной и глубоко инновационной. Этот проект, получивший Серебряную премию A' Design Award, — весьма примечательное, вызывающее восхищение изобретение, которое приносит пользу и раздвигает границы искусства, науки, дизайна и технологий. Smart Wind Turbine Prediction Интерфейс прогнозного технического обслуживания — творение, которому многие завидуют, оно пробуждает желания, дарит положительные чувства и вызывает изумление и восторг.
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
