O&M-Anbieter

mit Solar Spy

O&M-Teams sind ständig mit manueller Überwachung und Diagnose gefordert, was häufig zu einer ineffizienten Nutzung von Zeit und Ressourcen führt. Außerdem ist es schwierig, die Auswirkungen von Defekten auf die Produktion genau einzuschätzen, was für die Priorisierung von Wartungsaufgaben und die Optimierung der Energieerzeugung von großer Bedeutung ist.

Der PV Copilot unterstützt Sie dabei, den Betrieb zu optimieren. Mithilfe von KI werden Erkennung und Diagnose automatisiert, die Effizienz des Außendiensts verbessert und die Teams proaktiv informiert. Dadurch sind Sie potenziellen Problemen immer einen Schritt voraus.

Zeit und Mannstunden sparen

Entlasten Sie die manuelle Kontrollraumüberwachung und verkürzen Sie die Reaktionszeiten, indem Sie die Problemerkennung mit den KI-Analysen von PV Copliot automatisieren.

Die Effizienz des Außendienstes steigern

Reduzieren Sie unnötige Besuche, indem Sie sich auf eine kontinuierliche Standortüberwachung und Problemdiagnose verlassen, damit Ihre Techniker nur dann ausrücken, wenn Probleme behoben werden müssen, und mit genauer Standortbestimmung und Verständnis dafür vorbereitet sind, was zu tun ist.

KI-gestützte Wärmebild-analyse nutzen

Ersparen Sie sich die manuelle Wärmebildanalyse durch präzise künstliche Intelligenz. Erhalten Sie eine Identifizierung, Klassifizierung und Lokalisierung von Defekten auf Zellebene sowie eine Schätzung der Auswirkungen auf die Produktion.

Proaktiv informiert bleiben

Vermeiden Sie Fehlalarme und erhalten Sie rechtzeitige Warnungen bei echten Problemen, die menschliches Eingreifen erfordern.

Zeit und Mannstunden sparen

Die Effizienz des Außendienstes steigern

KI-gestützte Wärmebild-analyse nutzen

Proaktiv informiert bleiben

Was unsere O&M-Kunden sagen

Häufig gestellte Fragen

Welche Herausforderungen löst Solar Spy für O&M-Teams?

Teams, die für die technische Wartung von PV-Anlagen zuständig sind, stehen vor ständigen Herausforderungen bei der manuellen Überwachung und Diagnostik, was ihre Zeit und Ressourcen oft ineffizient bindet. Eine zentrale Schwierigkeit ist die präzise Bestimmung, wie stark sich ein Problem auf die endgültige Energieproduktion auswirkt – entscheidend für die Priorisierung von Wartungsmaßnahmen und die Optimierung der Leistung.

Copilot PV nutzt künstliche Intelligenz, um die Erkennung und Diagnose von Problemen zu automatisieren, die Effizienz der Arbeit vor Ort zu steigern und das technische Personal proaktiv zu informieren, bevor ernsthafte Probleme auftreten.

Die automatisierte Problemerkennung auf Basis der in Copilot PV verfügbaren KI-Analytik reduziert die Arbeitsbelastung des technischen Personals und verkürzt die Reaktionszeit auf erkannte Mängel.

Durch die kontinuierliche Standortüberwachung und Problemdiagnostik fahren Techniker nur zu Mängeln, die tatsächlich eine Reparatur erfordern, an einem konkreten Standort und mit vollem Verständnis der Aufgabe – was die Anzahl unnötiger Einsätze reduziert.

Künstliche Intelligenz reduziert den Bedarf an manueller Analyse von Thermografiebildern und liefert Identifikation, Klassifizierung, Lokalisierung sowie eine Einschätzung der Auswirkung auf die endgültige Energieproduktion auf Ebene einer einzelnen Zelle.

Das System filtert Ereignisse so, dass das Team rechtzeitig nur Benachrichtigungen zu Problemen erhält, die tatsächlich menschliches Eingreifen erfordern, und eliminiert so Fehlalarme, die das Personal sonst unnötig binden würden.

Solar Spy führte für PST 54 Drohneninspektionen durch, und die gelieferten Berichte zeigten die genauen Standorte der Mängel und halfen den Technikern, die Reihenfolge der Reparaturen zu planen – was, wie Adam Wołoszyn, Director of Commissioning/Service and Warranty bei PST betont, eine unschätzbare Hilfe bei der Optimierung von Kosten und Arbeitsstunden war.

Kunden wie PST zufolge zeichnet Solar Spy nicht nur die detaillierte Analyse aus, sondern auch die einfache Bedienung des Berichtssystems, die den Arbeitsablauf erheblich vereinfacht, hilft, den Dokumentenfluss aufrechtzuerhalten, und den Austausch wichtiger Daten im Team erleichtert.

Weil genau diese Information nötig ist, um Wartungsprioritäten festzulegen – statt auf jedes gemeldete Problem der Reihe nach zu reagieren, kann sich das Team zuerst auf die Mängel konzentrieren, die den größten Einfluss auf die Energieleistung der Anlage haben.