- Ha obtenido el primer premio del Civildron2020, el mayor congreso español de la industria de drones y aplicaciones con drones
- La aplicación premiada mejora los procesos de inspección actuales y reduce el riesgo o exposición de los trabajadores de mantenimiento
Ferrovial Power Infrastructure, en colaboración con el Digital Hub de Ferrovial, ha desarrollado una plataforma de inspección de líneas de transmisión con el uso de drones e inteligencia artificial que ya está implantada en sus activos de Chile.
La plataforma supone una mejora significativa en los procesos de inspección actuales, reduciendo el riesgo o exposición al mismo de los trabajadores de mantenimiento, así como la reducción del tiempo y coste de las inspecciones.
Civildron2020, el mayor congreso español de la industria de drones y aplicaciones con drones, ha otorgado a Ferrovial el primer premio del concurso anual que organiza. Este reconocimiento pone de manifiesto la relevancia de la solución desarrollada por Ferrovial en la que se combinan dos tecnologías punteras como son los drones y la inteligencia artificial. Supone además un reconocimiento al esfuerzo de Ferrovial Power Infrastructure por buscar soluciones innovadoras y comprometidas con la seguridad de sus empleados.
La plataforma se ha desarrollado para ser ejecutada en la nube. Esto permite que sea escalable y abierta a la incorporación de otras infraestructuras, drones, sensores y modelos de inteligencia artificial propios o de terceros cubriendo todas las etapas del ciclo de vida de una inspección:
- Planificación, registro y evaluación de los trabajos de inspección (calendario, zona a inspeccionar, documentación requerida sobre pilotos y drones…)
- Evaluación de la misión, definición del proceso y aprobación
- Ejecución del vuelo y registro en plataforma de todos los datos e imágenes capturados
- Identificación automática de anomalías o puntos potenciales de fallo mediante el empleo de modelos de inteligencia artificial integrados
- Generación y envío automático de informe de incidencias
- Gestión de la información y accesos a la misma desde múltiples plataformas y dispositivos
El proyecto ha supuesto las siguientes mejoras respecto del modelo actual:
- Identificación y cuantificación de anomalías de forma automática gracias a los algoritmos de inteligencia artificial
- Aumento significativo en la precisión de detección de anomalías gracias al uso de diferentes sensores
- Digitalización de toda la información capturada para poder realizar comparativas en el tiempo
- Reducción significativa del riesgo de accidentes por parte de los trabajadores de mantenimiento
- Optimización de tiempo y recursos destinados a las labores de mantenimiento de los activos
- Ahorro en coste superior al 40%
Con este nuevo desarrollo, Ferrovial ha mejorado la seguridad de los trabajadores e incrementado la calidad del mantenimiento de sus activos, lo que supone una ventaja competitiva para la compañía.
