Gümüş Arayüz · 2023
Smart Wind Turbine Prediction Kestirimci Bakım Arayüzü
- A' Design Award Gümüş Ödülü 2023 in Arayüz
- CLIENT: Jianxin Technology Co., Ltd
- Estimated Number of Design Views: 52,172
- Verification code 5059508A13 · Verify this award
Colors
About Smart Wind Turbine Prediction Kestirimci Bakım Arayüzü
Smart Wind Turbine Prediction, rüzgâr santrallerinin akıllı işletme ve bakımı için geliştirilmiş bir yazılım arayüzüdür. Arayüz; üç boyutlu görselleştirme, sanal simülasyon ve veri grafikleri kullanarak türbin durumlarını gösterir ve arızaların hızla konumlandırılmasını sağlar. Makine öğrenimi modelleri, veri ve model ayarlarının sürükle bırak yöntemiyle yapılandırılır; böylece tek bir türbin tipi ya da birden fazla türbin tipi kapsanabilir. Arıza uyarıları ortalama yaklaşık yirmi dakika daha erken iletilmekte, model doğruluğu ise yüzde 81'e ulaşmaktadır. Manuel bakım maliyetleri ve güvenlik riskleri azaltılmaktadır.
About the A' Design Award Gümüş Ödülü
Smart Wind Turbine Prediction Kestirimci Bakım Arayüzü, A' Design Award Gümüş Ödülü kazananıdır; bu, göz alıcı, yüce ve etkileyici birinci sınıf tasarımlara verilen olağanüstü prestijli bir tanınırlıktır. Gümüş kazananlar, tasarımcılarının olağanüstü uzmanlığını, yeteneğini ve keskin zekasını gösteren son derece parlak ve çok yaratıcı eserlerdir. Smart Wind Turbine Prediction Kestirimci Bakım Arayüzü, harika, örnek gösterilen, dikkat çekici derecede profesyonel ve derinlemesine yenilikçi bir eser olması beklenir. A' Design Award Gümüş Ödülü kazanan bu tasarım, sanat, bilim, tasarım ve teknolojinin sınırlarına fayda sağlayan ve onları ilerleten oldukça dikkat çekici, beğenilen bir buluştur. Smart Wind Turbine Prediction Kestirimci Bakım Arayüzü, büyük kıskançlıkla bakılan, arzuları uyandıran, olumlu duygular getiren ve şaşkınlık ve hayranlık uyandıran bir yaratımdır.
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
