4Paradigm UED ၏ Smart Wind Turbine Prediction ကြိုတင်ခန့်မှန်း ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှု အင်တာဖေ့စ် သည် အင်တာဖေ့စ်၊ အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်မှုနှင့် အသုံးပြုသူအတွေ့အကြုံ ဒီဇိုင်း ပြိုင်ပွဲအမျိုးအစားတွင် အလွန်ဂုဏ်သိက္ခာမြင့်မားသော 2023 A' Design Award ငွေအဆင့် ဆုရရှိသူဖြစ်သည်။
ငွေအင်တာဖေ့စ်· 2023
Smart Wind Turbine Prediction ကြိုတင်ခန့်မှန်း ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှု အင်တာဖေ့စ်
ဒီဇိုင်နာ 4Paradigm UED
ဖောက်သည်: Jianxin Technology Co., Ltd
အင်တာဖေ့စ် အမျိုးအစားတွင် A' Design Award ငွေအဆင့် ဆုရှင်
အတည်ပြုပြီး ဆုရှင်
#141912 အတွက် ဆုအခြေအနေ အတည်ပြုရန်ဒီဇိုင်း
Smart Wind Turbine Prediction ကြိုတင်ခန့်မှန်း ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှု အင်တာဖေ့စ် အကြောင်း
Smart Wind Turbine Prediction သည် လေအားလျှပ်စစ်စက်ရုံများ၏ ဉာဏ်ရည်တု လည်ပတ်မှုနှင့် ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှုအတွက် ဆော့ဖ်ဝဲအင်တာဖေ့စ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤအင်တာဖေ့စ်သည် သုံးဖက်မြင် ပုံဖော်ပြသမှု၊ virtual simulation နှင့် ဒေတာဂရပ်များကို အသုံးပြု၍ တာဘိုင်အခြေအနေများကို ပြသကာ ချို့ယွင်းမှုများကို လျင်မြန်စွာ ရှာဖွေဖော်ထုတ်နိုင်သည်။ Machine learning မော်ဒယ်များကို ဒေတာနှင့် မော်ဒယ်ဆက်တင်များအား ဆွဲယူချထားခြင်း (drag and drop) ဖြင့် ပြင်ဆင်သတ်မှတ်နိုင်သောကြောင့် တာဘိုင်အမျိုးအစား တစ်မျိုးတည်း သို့မဟုတ် အမျိုးအစားများစွာကို လွှမ်းခြုံနိုင်သည်။ ချို့ယွင်းမှု သတိပေးချက်များကို ပျမ်းမျှအားဖြင့် မိနစ်နှစ်ဆယ်ခန့် စောစီးစွာ ပေးပို့နိုင်ပြီး မော်ဒယ်၏ တိကျမှုနှုန်းသည် ၈၁ ရာခိုင်နှုန်းအထိ ရောက်ရှိသည်။ လူအင်အားဖြင့် ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှု ကုန်ကျစရိတ်များနှင့် ဘေးအန္တရာယ်ဆိုင်ရာ စွန့်စားရမှုများကို လျှော့ချပေးနိုင်သည်။
အသိအမှတ်ပြုချက်
A' Design Award ငွေအဆင့် အကြောင်း
Smart Wind Turbine Prediction ကြိုတင်ခန့်မှန်း ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှု အင်တာဖေ့စ် သည် ခမ်းနားလှပပြီး အထင်ကြီးဖွယ်ကောင်းသော ထိပ်တန်းအဆင့် ဒီဇိုင်းများအား ချီးမြှင့်သည့် ထူးကဲစွာ ဂုဏ်သိက္ခာရှိသော အသိအမှတ်ပြုမှုဖြစ်သည့် A' Design Award ငွေအဆင့်ဆု အနိုင်ရသူ ဖြစ်သည်။ ငွေအဆင့် အနိုင်ရသူများသည် ၎င်းတို့၏ ဒီဇိုင်နာများ၏ ထူးချွန်သော ကျွမ်းကျင်မှု၊ ပါရမီနှင့် ထက်မြက်သော ဉာဏ်ရည်ကို သရုပ်ဖော်ပြသည့် အလွန်တောက်ပပြီး အလွန်ဖန်တီးမှုရှိသော လက်ရာများ ဖြစ်ကြသည်။ Smart Wind Turbine Prediction ကြိုတင်ခန့်မှန်း ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှု အင်တာဖေ့စ် သည် ထူးခြားစွာ ကျွမ်းကျင်ပညာရှင်ဆန်ပြီး နက်ရှိုင်းစွာ ဆန်းသစ်တီထွင်မှုရှိသော အံ့ဖွယ်ကောင်းသည့် ပြသလက်ရာ ဖြစ်လိမ့်မည်ဟု မျှော်လင့်ကြသည်။ A' Design Award ငွေအဆင့်ဆုကို အနိုင်ရသော ဤဒီဇိုင်းသည် အလွန်ထင်ရှားသော၊ ချီးကျူးခံရသော တီထွင်မှုတစ်ရပ်ဖြစ်ပြီး အနုပညာ၊ သိပ္ပံ၊ ဒီဇိုင်းနှင့် နည်းပညာ၏ နယ်နိမိတ်များကို အကျိုးပြုကာ တိုးချဲ့ပေးသည်။ Smart Wind Turbine Prediction ကြိုတင်ခန့်မှန်း ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှု အင်တာဖေ့စ် သည် လူများစွာ ရှုံ့ချွတ်မနာလိုဖြစ်ရသည့် ဖန်တီးမှုတစ်ရပ်ဖြစ်ပြီး ဆန္ဒများကို နှိုးဆွကာ အပြုသဘောခံစားချက်များ ယူဆောင်လာကာ အံ့သြမှုနှင့် အံ့ဖွယ်ကောင်းမှုကို မီးထွန်းပေးသည်။
ဒီဇိုင်း၏နောက်ကွယ်
သတင်းထုတ်ပြန်ရေးအစုံ
ဒီဇိုင်နာမှပေးပို့သော ခရက်ဒစ်များ၊ အဖွဲ့ဝင်များနှင့် နည်းပညာအသေးစိတ်များ။
- ထူးခြားသောဂုဏ်သတ္တိများ
- 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.
- အတိုင်းအတာများနှင့် ထုပ်ပိုးမှု
- Width 1920 Height 1080
- တဂ်များ
- AI System Design , AI , AI Applications , Machine Learning , Modeling , Big Data
- ထုတ်လုပ်ရေးနည်းပညာ
- 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%.
- ဒီဇိုင်းစိန်ခေါ်မှု
- It also enables more effective use of wind resources and contributes to the global governance effort to combat climate change.
- သုတေသန
- It addresses user pain points of high manual operations and maintenance costs and improves operations and maintenance personnel safety and efficiency.
- စိတ်ကူးရရှိမှု
- 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.
- ပရောဂျက်ကြာချိန်
- The project was completed in Beijing in 2022
- လုပ်ငန်းစဉ်စီးဆင်းမှု
- 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.
- အဖွဲ့ဝင်များ
- Design Director：Yun Xu
Design Manager：Wei Wang
Designer：Shaoxiong Bai
Designer：Xinjie Li
Designer：Yanfen Zhang - ပုံအကြွေးများ
- Design creativity：Yun Xu , Wei Wang
Interface design: Yanfen Zhang
Interaction design：Xinjie Li
Video Copyright：Shaoxiong Bai
စပွန်ဆာ
Designers.org ထက်ကျော်လွန်၍ လေ့လာပါ
ကျွန်ုပ်တို့၏ ကြော်ငြာမိတ်ဖက်များထံမှ ထုတ်ကုန်များ၊ ဝန်ဆောင်မှုများနှင့် အခွင့်အလမ်းများကို ရှာဖွေပါ။
နောက်ထပ်လေ့လာရန်
ဆက်စပ်ဒီဇိုင်းများ
တူညီသောအမျိုးအစားမှ အရည်အချင်းအလိုက်ရွေးချယ်ထားသော ဆုရဒီဇိုင်းများကိုလေ့လာပါ။
