4Paradigm UED દ્વારા Smart Wind Turbine Prediction પ્રિડિક્ટિવ મેન્ટેનન્સ ઇન્ટરફેસ એ ઇન્ટરફેસ, ક્રિયાપ્રતિક્રિયા અને વપરાશકર્તા અનુભવ ડિઝાઇન સ્પર્ધા કેટેગરીમાં અત્યંત પ્રતિષ્ઠિત 2023 A' Design Award રજત પુરસ્કાર ના ખૂબ જ સન્માનિત વિજેતા છે.
રજતઇન્ટરફેસ· 2023
Smart Wind Turbine Prediction પ્રિડિક્ટિવ મેન્ટેનન્સ ઇન્ટરફેસ
4Paradigm UED દ્વારા
ક્લાયન્ટ: Jianxin Technology Co., Ltd
ઇન્ટરફેસ કેટેગરીમાં A' Design Award રજત પુરસ્કાર વિજેતા
ચકાસાયેલ એવોર્ડ વિજેતા
#141912 માટે એવોર્ડ સ્થિતિ ચકાસોડિઝાઇન
Smart Wind Turbine Prediction પ્રિડિક્ટિવ મેન્ટેનન્સ ઇન્ટરફેસ વિશે
સ્માર્ટ વિન્ડ ટર્બાઇન પ્રિડિક્શન એ પવન ફાર્મના બુદ્ધિશાળી સંચાલન અને જાળવણી માટેનું સોફ્ટવેર ઇન્ટરફેસ છે. આ ઇન્ટરફેસ ટર્બાઇનની સ્થિતિ દર્શાવવા અને ખામીઓને ઝડપથી શોધવા માટે ત્રિ-પરિમાણીય વિઝ્યુલાઇઝેશન, વર્ચ્યુઅલ સિમ્યુલેશન અને ડેટા ગ્રાફનો ઉપયોગ કરે છે. મશીન લર્નિંગ મોડેલ્સને ડેટા અને મોડેલ સેટિંગ્સને ડ્રેગ અને ડ્રોપ કરીને કોન્ફિગર કરવામાં આવે છે, જેથી એક અથવા અનેક પ્રકારના ટર્બાઇનને આવરી શકાય છે. ખામીની ચેતવણીઓ સરેરાશ લગભગ વીસ મિનિટ વહેલી પહોંચાડવામાં આવે છે, અને મોડેલની ચોકસાઈ 81 ટકા સુધી પહોંચે છે. મેન્યુઅલ જાળવણી ખર્ચ અને સલામતીના જોખમો ઘટે છે.
માન્યતા
A' Design Award રજત પુરસ્કાર વિશે
Smart Wind Turbine Prediction પ્રિડિક્ટિવ મેન્ટેનન્સ ઇન્ટરફેસ A' Design Award રજત પુરસ્કારના વિજેતા છે, સર્વોચ્ચ કક્ષાની, સુંદર અને પ્રભાવશાળી ડિઝાઇનને અપાતું અસાધારણ રીતે પ્રતિષ્ઠિત સન્માન. રજત વિજેતાઓ અત્યંત તેજસ્વી અને ખૂબ સર્જનાત્મક કૃતિઓ છે, જે ડિઝાઇનરોની ઉત્કૃષ્ટ નિપુણતા, પ્રતિભા અને સૂક્ષ્મ દૃષ્ટિ દર્શાવે છે. Smart Wind Turbine Prediction પ્રિડિક્ટિવ મેન્ટેનન્સ ઇન્ટરફેસ અદ્ભુત, આદર્શ, અત્યંત વ્યાવસાયિક અને ઊંડી રીતે નવીન કૃતિ બનશે એવી અપેક્ષા છે. Smart Wind Turbine Prediction પ્રિડિક્ટિવ મેન્ટેનન્સ ઇન્ટરફેસ એવી રચના છે જેની ઘણાને ઈર્ષ્યા થાય; તે ઇચ્છાઓ જગાડે છે, સકારાત્મક લાગણીઓ લાવે છે અને આશ્ચર્ય તથા વિસ્મય પેદા કરે છે.
ડિઝાઇનની પાછળ
પ્રેસ કિટ
ડિઝાઇનર દ્વારા પ્રદાન કરેલ ક્રેડિટ્સ, ટીમ સભ્યો અને ટેકનિકલ વિગતો.
- અનન્ય વિશેષતાઓ
- 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.
- પરિમાણ અને પેકેજિંગ
- Width 1920 Height 1080
- ટેગ્સ
- AI System Design , AI , AI Applications , Machine Learning , Modeling , Big Data
- ઉત્પાદન ટેક્નોલોજી
- 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%.
- ડિઝાઇન પડકાર
- It also enables more effective use of wind resources and contributes to the global governance effort to combat climate change.
- સંશોધન
- It addresses user pain points of high manual operations and maintenance costs and improves operations and maintenance personnel safety and efficiency.
- પ્રેરણા
- 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.
- પ્રોજેક્ટ અવધિ
- The project was completed in Beijing in 2022
- ઓપરેશન ફ્લો
- 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.
- ટીમ સભ્યો
- Design Director：Yun Xu
Design Manager：Wei Wang
Designer：Shaoxiong Bai
Designer：Xinjie Li
Designer：Yanfen Zhang - ઇમેજ ક્રેડિટ્સ
- Design creativity：Yun Xu , Wei Wang
Interface design: Yanfen Zhang
Interaction design：Xinjie Li
Video Copyright：Shaoxiong Bai
પ્રાયોજિત
Designers.org ની પેલે પાર અન્વેષણ કરો
અમારા જાહેરાત ભાગીદારો પાસેથી ઉત્પાદનો, સેવાઓ અને તકો શોધો.
વધુ અન્વેષણ કરો
સંબંધિત ડિઝાઇન
યોગ્યતા અનુસાર પસંદ કરેલી સમાન કેટેગરીની વધુ એવોર્ડ-વિજેતા ડિઝાઇન અન્વેષણ કરો.
