ケーブルの欠陥検出時における運用停止時間の短縮―Zetane社事例

ケーブルの欠陥検出時における運用停止時間の短縮

ワイヤライン企業は、地下の地層や流体に関するデータを収集するために、坑井に下ろしたケーブル（ワイヤライン）を使用します。ワイヤライン作業におけるケーブルの保管や使用中に、ワイヤラインケーブルが損傷や劣化を起こし、現場での危険な動作不良につながることがあります。

高速検出を実現するZetaneプラットフォーム

Zetaneのエンドツーエンドソリューションは、カメラ、センサーおよびZetaneの目視検査プラットフォームを使用して、超人的な速度でケーブルの欠陥を検出します。ケーブルの保管場所では、Zetane Alを使用してケーブルを検査およびカタログ化し、現場に戻す前にケーブルの品質について関する詳細なレポートを提供します。現場での稼働中、高速の坑井挿入と回収中に自動検査が行われ、Zetaneは、検査用のエッジAlを使用するオペレーターに対し、オペレーターの指標となる赤-黄-緑のアラートおよび検査後の分析のためのデータを取得する早期警告システムを提供します。このエンドツーエンドのプラットフォームを通じて、ワイヤライン企業はAlの力を活用して、運用中の分析を大幅に改善し、コストのかかる危険な故障を回避できます。

リスクが高いシナリオでも信頼できるAIを構築するZetane

ProtectorやInsight Engineを含むZetaneのプラットフォームは、信頼できるAlモデルの開発を可能にします。Zetane Protectorは、コンピュータービジョンモデルで徹底的なテストを実行して、誤検出をするケースを特定し、モデル全体のパフォーマンスを向上させます。Insight Engine を使用すると、ユーザーはAIモデルの内部を検査して、パフォーマンスに影響を与える可能性のある問題を特定して対処できます。これらの機能は、安全性を確保し、コストのかかる故障を回避するためにモデルの精度、信頼性、信頼性が重要である、石油とガス、製造、インフラストラクチャ、航空宇宙、防衛など、現実世界のリスクの高いシナリオにモデルを展開する場合に特に役立ちます。

AIの挙動を把握

状況変化に強い、信頼できるAiモデルの開発

より少ないデータでより優れたAIモデル

大規模なデータ収集なしに、モデルの性能をシミュレーション、補強、改善が可能

モデルの精度を高め、ROIまでの時間を短縮

Zetaneのプラットフォームは、限られたデータセットでAlモデルのトレーニングを可能にし、データ収集時間を大幅に短縮してモデルの品質を向上させます。データやシナリオをシミュレーションすることで、ユーザーは大規模なデータ収集の必要なく、より正確で信頼性の高いモデルを作成することができます。さらに、Zetaneプラットフォームは、既存のデータセットに対してデータ拡張するとともに、モデルの品質をさらに向上させ、トレーニングに必要な時間を短縮することができます。

Zetaneのユーザーは、Zetaneのエンドツーエンドプラットフォームを使用することで、信頼できるAlソリューションを迅速に展開して、運用障害を防ぎ、価値の高い分析を提供し、過酷な現実世界の条件で人間の能力を強化することができました。

採用製品：

ZETANE