aws Digitalisierung - AI Adoption | Kärnten | 2023

Sie wurde entwickelt, um Solarparkbetreibern die Möglichkeit zu geben, bis zu 100 % aller potenziellen Fehler in Solarmodulen mithilfe einer Kombination aus Sensoren, Elektrolumineszenz (EL) und KI-gestützter Erkennung und Klassifizierung zu identifizieren.
Bei der Datenerfassung geht DrSOLAR weit über die herkömmliche Tageslichtthermografie hinaus, die oft zufällige Ergebnisse mit einem hohen Anteil an Falschmeldungen und einer geringen Genauigkeit in der Fehlerbestimmung liefert. Im Gegensatz dazu nutzt DrSOLAR innovative Sensoren und Techniken, darunter SWIR-Sensoren kombiniert mit Elektrolumineszenz (EL), um eine nahezu vollständige Fehlererkennung zu gewährleisten. Zudem kommen proprietäre KI-Algorithmen zur Erkennung und Klassifizierung zum Einsatz, die die Inspektionsprozesse optimieren.
DrSOLAR kann nach der Installation der Anlage, in regelmäßigen Abständen während ihrer gesamten Lebensdauer sowie nach oder vor besonderen Ereignissen (wie Sturm oder Hagel, Kauf oder Verkauf der Anlage) eingesetzt werden. Anstelle zeitaufwändiger manueller Inspektionsverfahren vom Boden aus, die Tausende unsegmentierter Bilder erzeugen, bietet DrSOLAR effiziente und umsetzbare Ergebnisse mit klarer Struktur und Detailtiefe, wobei der Grad der menschlichen Einbindung flexibel angepasst werden kann.