Көмеш Интерфейс · 2023
Smart Wind Turbine Prediction Прогнозлы Техник Хезмәт Күрсәтү Интерфейсы
- A' Design Award Көмеш бүләге 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 Прогнозлы Техник Хезмәт Күрсәтү Интерфейсы
Smart Wind Turbine Prediction — җил электр станцияләрен акыллы эксплуатацияләү һәм техник хезмәт күрсәтү өчен программа интерфейсы. Интерфейс турбиналарның торышын күрсәтү һәм җитешсезлекләрне тиз табу өчен өч үлчәмле визуальләштерү, виртуаль модельләштерү һәм мәгълүмат графикларын куллана. Машиналы өйрәнү модельләре мәгълүматларны һәм модель көйләүләрен сөйрәп куеп конфигурацияләнә, шуңа күрә бер яки берничә турбина төре өчен кулланырга мөмкин. Җитешсезлекләр турында кисәтүләр уртача егерме минутка иртәрәк җиткерелә, ә модель төгәллеге 81 процентка җитә. Кул белән техник хезмәт күрсәтү чыгымнары һәм куркынычсызлык рисклары кими.
About the A' Design Award Көмеш бүләге
Smart Wind Turbine Prediction Прогнозлы Техник Хезмәт Күрсәтү Интерфейсы – A' Design Award Көмеш бүләге җиңүчесе, бу гадәттән тыш абруйлы танып белү, ул югары класслы, чибәр һәм тәэсирле дизайннарга бирелә. Көмеш җиңүчеләре – үз дизайнерларының искиткеч белемен, талантын һәм үткенлеген күрсәтүче бик ялтыравыклы һәм иҗади эшләр. Smart Wind Turbine Prediction Прогнозлы Техник Хезмәт Күрсәтү Интерфейсы искиткеч, үрнәк булырлык, игътибарга лаеклы профессиональ һәм тирән яңалыклы әсәр булыр дип көтелә. A' Design Award Көмеш бүләге җиңүче бу дизайн – сәнгать, фән, дизайн һәм технология чикләрен алга җигүче файдалы, югары бәяләнгән уйлап табу. Smart Wind Turbine Prediction Прогнозлы Техник Хезмәт Күрсәтү Интерфейсы – күпләрнең көнләшкән, теләкләрне уятучы, уңай хисләр китерүче һәм хәйранлык һәм гаҗәпләнү тудыручы иҗат җимеше.
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
