Smart Wind Turbine Prediction Prediktivt underhållsgränssnitt av 4Paradigm UED

Designen Smart Wind Turbine Prediction Prediktivt underhållsgränssnitt av 4Paradigm UED är en högt ansedd vinnare av den mycket prestigefyllda 2023 A' Design Award i Silver i tävlingskategorin Gränssnitts-, Interaktions- och Användarupplevelsedesign.

SilverGränssnitt· 2023

Smart Wind Turbine Prediction Prediktivt underhållsgränssnitt

av 4Paradigm UED

Klient: Jianxin Technology Co., Ltd

Vinnare av A' Design Award i Silver i kategorin Gränssnitt

53,044

Verifierad prisvinnare

Verifiera prisstatus för #141912

Besök webbplats Visa hos A' Design Award Pressmeddelande Utmärkelsemärke

Färger

Designen

Om Smart Wind Turbine Prediction Prediktivt underhållsgränssnitt

Smart Wind Turbine Prediction är ett mjukvarugränssnitt för intelligent drift och underhåll av vindkraftsparker. Gränssnittet använder tredimensionell visualisering, virtuell simulering och datagrafer för att visa turbinernas tillstånd och snabbt lokalisera fel. Maskininlärningsmodeller konfigureras genom att dra och släppa data och modellinställningar, vilket gör att en eller flera turbintyper kan täckas. Felvarningar levereras i genomsnitt cirka tjugo minuter tidigare, och modellens träffsäkerhet når 81 procent. Kostnader för manuellt underhåll och säkerhetsrisker minskas.

Erkännandet

Om A' Design Award i Silver

Smart Wind Turbine Prediction Prediktivt underhållsgränssnitt är vinnare av A' Design Award i Silver, ett utomordentligt prestigefyllt erkännande som tilldelas förstklassiga, hänförande och imponerande designverk i toppskiktet. Silvervinnare är oerhört briljanta och utomordentligt kreativa verk som illustrerar sina formgivares enastående expertis, talang och skarpsinne. Smart Wind Turbine Prediction Prediktivt underhållsgränssnitt förväntas vara ett underbart paradexempel som är anmärkningsvärt professionellt och djupt innovativt. Detta vinnande verk i A' Design Award i Silver är en mycket uppmärksammad, beundrad uppfinning som gagnar och flyttar fram gränserna för konst, vetenskap, design och teknik. Smart Wind Turbine Prediction Prediktivt underhållsgränssnitt är en skapelse som avundas starkt, som väcker längtan, förmedlar positiva känslor och väcker förundran och häpnad.

Bakom designen

Presskit

Erkännanden, teammedlemmar och tekniska detaljer tillhandahållna av designern.

Unika egenskaper: 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.
Dimensioner & förpackning: Width 1920 Height 1080
Taggar: AI System Design , AI , AI Applications , Machine Learning , Modeling , Big Data
Produktionsteknik: 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%.
Designutmaning: It also enables more effective use of wind resources and contributes to the global governance effort to combat climate change.
Forskning: 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.
Projektlängd: The project was completed in Beijing in 2022
Arbetsflöde: 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.
Teammedlemmar: Design Director：Yun Xu
Design Manager：Wei Wang
Designer：Shaoxiong Bai
Designer：Xinjie Li
Designer：Yanfen Zhang
Bildkrediteringar: Design creativity：Yun Xu , Wei Wang
Interface design: Yanfen Zhang
Interaction design：Xinjie Li
Video Copyright：Shaoxiong Bai