
물 및 폐수 산업이 계속해서 새로운 기술 및 장비 발전을 개발함에 따라 접근 방식을 변경하여 현재 프로세스를 개선 할 수있는 방법을 살펴 보는 것도 중요합니다. 효율성을 높이거나 더 큰 ROI를 창출하는 결정을 내리려면 데이터를 살펴보고 결정과 방향을 결정해야합니다.
그리고, SOLO® 로봇은 이미 하수도 평가를 변경했습니다. 자율성과 360도 비디오를 통해 유틸리티 및 시스템 소유자는 기록적인 시간 내에 시스템을 검사 할 수 있습니다. 또한 전체 시스템에 대한 이러한 기본 평가를 생성하면 이제 가장 심각한 결함이나 파이프에 대한 유지 관리의 우선 순위를 정하는 데 도움이됩니다. 충분한 양의 검사 데이터를 수집 할 수 있으며 사후 처리를 통해 QA / QC의 속도와 품질을 높일 수 있습니다. 이것은 모든 자산 관리 프로그램의 기초입니다. 하지만이 모든 데이터를 또 어떤 용도로 활용할 수 있습니까?
데이터를 사용하여 프로세스 개선
RedZone은 SOLO 검사의 역사를 살펴봄으로써이 질문에 답하고자했습니다. 현재까지 RedZone은 완료되었습니다. 75 천 XNUMX 백만 선형 피트 SOLO 자율 로봇에 의해 상당 부분이 완료되는 모든 플랫폼에 걸친 검사. 이는 위에서 언급 한 수집 속도와 많은 수집 시스템이 12 인치 미만의 파이프 대부분으로 구성되어 있기 때문입니다. 확실히이 데이터가 우리의 검사 접근 방식에 대해 알려줄 수있는 것이 있어야합니다.
RedZone은 30 년부터 8 년까지 12 천만 피트의 2010-2018 인치 검사의 하위 집합을 취하여 SOLO 장치의 결함 유형과 성공률을 분석했습니다. 여기에는 파이프 내 결함을 등급 지정하고 특성화하기위한 북미 표준 인 NASSCO 파이프 라인 평가 인증 프로그램 (PACP) 코드를 살펴 보는 것도 포함됩니다. 보다 구체적으로,이 검사는 'MSA'로 표시된 검사 (포기 된 설문 조사 코드 또는 완료 할 수없는 평가)를 식별했습니다. 이는 일반적으로 로봇을 방해하는 장애물이나 막힘 때문입니다. 이러한 결함은 수거 시스템 내에서 파이프 고장, 침투 및 오버플로와 같은 중요한 문제로 이어질 수 있습니다.

데이터는 SOLO 장치가있는 그대로의 상태에서 검사의 75 %를 성공적으로 완료 할 수 있었음을 나타냅니다. 사전 청소되지 않음. 이것은 파이프의 많은 부분이 분사없이 성공적으로 검사되고 횡단 될 수 있음을 보여줍니다. '모든 폐수 파이프는 청소가 필요하다'는 개념을 깨고 있습니다. 또한이 분석은 검사를 중단 한 결함이 사전 세척으로 수정되지 않을 가능성이 있음을 보여줍니다. 많은 장애물이 뿌리 나 도청이어서 다른 수정 방법이 필요했습니다. 초기에 CCTV 검사가 이루어지지 않았다면 이러한 결함 중 많은 부분이 발견되지 않았을 것입니다.
왜 먼저 청소해야합니까? Inspect-to-clean은 시간과 비용을 절약합니다.
그리고, 검사 후 청소 접근 방식은 시스템 소유자에게 더 큰 ROI를 제공합니다. 빠르고 효율적인 카메라를 사용하여 시스템 내에서 가장 심각한 결함과 문제를 식별 할 수 있습니다. 시스템의 ~ 75 %에 대한 사전 청소 비용을 절약하면 승무원이 가장 큰 영향을 미칠 위치에 집중할 수 있습니다. 카메라 유닛은 여전히 파이프 라인 내에서 결함과 장애물에 부딪 힐 수 있지만 검사를 통해 결함의 세부 사항을 알면 솔루션에 대한 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 이것이 자산 관리의 우선 순위가 작동하는 방식입니다!
또 무엇을 배울 수 있습니까?
데이터가 연도별로 분리되면 흥미롭지 만 논리적 인 추세를 발견하기 시작합니다. 해가 지남에 따라 실제로 청소할 필요없이 완료 할 수있는 시스템의 비율을 보여줍니다. 내려갑니다. 이것은 쉽게 설명 할 수 있습니다. 검사를 완료하거나 문제를 해결하기 위해 더 오래 기다릴수록 문제가 될 가능성이 높아집니다. 이는 문제 식별을위한 정기 검사 프로그램을 통해 예방 적 유지 보수의 필요성을 보여줍니다. 검사-청소 접근 방식에 대한 투자 수익은 여전히 실행 가능하지만 대기는 더 이상 선택 사항이 아닙니다.

RedZone은 계속해서 고급 기술 및 데이터 분석을 사용하여 유틸리티를 개선합니다. SOLO 로봇은 완벽한 예입니다. 자율성을 통해 효율적인 검사가 가능하고 방대한 검사 기록을 사용하여 고유 한 접근 방식을 식별 할 수 있습니다. 기준 검사를 작성하고 향후 수년간 자산 관리 계획을 알리는 데있어 SOLO는 이상적인 솔루션입니다.
*데이터는 검사의 메타 데이터로 구성되며 공간 또는 위치 기반 식별 정보를 포함하지 않습니다.
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