利用航空数据做出更明智的决策

无人机洞察被证明是商业领袖的有力工具

DroneDeploy
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2018年2月7日 · 6分钟阅读

作为一个商业领袖,你的一整天都是由一系列的决定组成的。你的选择会对你的工作、同事和底线产生重大影响。但如果没有数据来帮助指导你的决定,你可能会走向错误的方向。

遗憾的是,世界上没有水晶球这种东西。但无人机技术可以帮助你更好地了解你的农场、工作地点、财产或我的。无人机洞察正迅速成为几乎每个行业不可或缺的工具——帮助领导者通过丰富的航空数据集做出明智的决定。

工作现场的实时信息

虽然有些决定需要时间和认真的分析,但许多决定你工作日的选择是在工作场所做出的,而不是在办公室。由于DroneDeploy的数据位于云端,因此很容易将智能手机或平板电脑带入该领域进行实时分析和决策。

麦卡锡建筑公司的现场解决方案经理Ry万博全站端app1.27an Moret使用Drone Deploy的一套内置测量工具通知他的日常工作

“我可以告诉你我们已经盖了多少平方英尺的屋顶,还有多少平方英尺的混凝土需要浇筑。如果我们想弄清楚卡车的进出口,我们可以测量道路或大门的宽度,或者我们需要清理多少空间来获得材料,以使现场干净有序。”-现场解决方案经理Ryan Moret,麦卡锡建筑公司万博全站端app1.27

为了在工作现场进行实时决策,请使用Drone Deploy的工具套件进行即时面积、长度和体积测量。

乔特建筑公司(Choate Construction)的项目工程师马修·福斯特(Matthew Forster)对此表示赞同。他绘制了一个55万平方英尺的制造工厂在施工期间每周进行一次现场检查,利用这些信息使其团队跟上进度,管理分包商,并确保持续向外部利益相关者通报现场进度。

无人机将人为错误排除在高风险决策之外

实时无人机地图创建了一个在地面上无法获得的快照。但这只是开始。当无人机数据与强大的分析工具(如Roof Report、Agremo和Skymatics)结合使用时,真的会大放异彩。

正如玉米种植者和无人机服务提供商科里·诺尔(Corey Nohl)指出的那样,人工分析比机器学习和人工智能引导的软件更容易出错。

“让我的作物飞起来比让它们走起来有好处,并且基于计算机分析做出决策,而不仅仅是观点……无人机消除了人为错误。”-玉米种植者和无人机服务提供商Corey Nohl

科里最近帮助了一位客户利用无人机数据评估林分损失的程度经过不合季节的寒冷的春天。

无人机数据分析工具有助于指导人类直觉。这个 Agremo Insights应用程序 现在可以在 部署应用程序市场

种植者需要决定损失是否严重到需要重新种植,但他知道地面侦察是一门不完美的科学,有很高的误差幅度。

为什么要在一组不完美的数据下做出如此重要的决定呢?

使用无人机地图,结合格瑞莫的林分统计分析功能,种植者可以更准确地了解损失情况。当他最终决定不重新种植时,他确信这对他的农场和他的底线来说都是正确的决定。

无人机数据与工业软件配对,用于高级分析

无人机洞察有助于您快速做出决策,但它们对于分析趋势和进行全局分析也非常宝贵。不仅是无人机生成的调查速度可达20倍与基于地面的方法相比,它们还提供了丰富的数据集,可以输入BIM、ArcGIS和CAD等其他软件工具,用于高层决策。

Brasfield和Gorrie的虚拟设计和施工团队在展开中生成点云,然后将数据导入Autodesk Revit,他们将其与3D场地规划模型和其他数据叠加,以监测土方工程,简化场地规划,并验证混凝土和管道工程,以及整体设计的遵从性。

“我可以在3D模型上叠加点云,准确地排列它,并看到,第一次,已经建立了什么与设计意图,”-亨特科尔,布拉斯菲尔德和Gorrie VDC协调员。

能源行业巨头SunPower利用无人机数据帮助太阳能农场开发商迅速了解数量惊人的太阳能阵列选择。

无人机地图和模型驯服了大数据

有时候,太多的信息更多的是一种负担而不是帮助。无人机地图和模型有助于理解大量数据,从而简化决策过程。太阳能技术公司SunPower采用这种方法来帮助太阳能农场开发商决定大型项目的最佳太阳能阵列。

一个典型的太阳能发电厂有超过1000种可能的布局选择。网站开发商需要一种方法来快速配置和优化可能的布局,以计算哪种设计将最大限度地发电,同时最小化成本。

SunPower使用DroneDeploy的地图软件生成站点的高分辨率3D点云,然后将点云上传到专有软件中,以比较能源产量估算值对于大量的潜在布局。在高风险的能源农场勘探领域,这种时效性决定了一切。

无人机数据和分析的未来

如果你觉得这一切听起来都很不错,那就等着吧。无人机和无人机数据软件的发展非常迅速。现在采用无人机的商业领袖将充分利用下一代无人机技术。以下是未来几年无人机的一些进步:

  • 预定的自动无人机部署:随着越来越多的大公司将无人机投入使用,我们可以预计,对自动飞行和工作流程的需求将会更大。这种需求将最终导致新的法规和完全自主的无人机操作在未来几年。
  • 实时数据:最新的移动和无人机硬件使边缘计算成为可能,使实时无人机数据分析成为现实。在2017年,我们看到了这种技术的引入,并将在2018年继续扩大能力。
  • 机器学习辅助分析:随着飞行和分析自动化的高速发展,数据收集的频率将会增加,这就需要利用机器学习和人工智能的解决方案来提供更智能的分析。万博全站端app1.27

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