Aplicaciones

Perspectivas aplicadas a los retos de la inspección de servicios públicos

Sharper Shape en acción

Nuestra plataforma tecnológica Sharper CORE y nuestros servicios de recopilación de datos pueden aplicarse a toda una serie de aplicaciones de inspección de activos lineales. Nuestra principal base de usuarios y nuestro legado se encuentran en el ámbito de las líneas eléctricas de transmisión y distribución (T&D), pero con un poco de imaginación y una buena conversación, nuestra tecnología y nuestro enfoque pueden aplicarse a cualquier activo lineal con retos de inspección similares, como los ferrocarriles.

Resolver cualquier reto comienza con buenos datos, y nuestros clientes nos dicen que creamos los mejores. Los datos de sensores avanzados LiDAR, RGB HD, IR e hiperespectrales se combinan en Sharper CORE para crear un Living Digital Twin (LDT) rico y dinámico. A partir de esta base, los usuarios pueden inspeccionar, predecir, planificar y responder mejor a cualquier reto de aplicación.

Gestión predictiva de activos

Para las empresas de servicios públicos encargadas de mantener la luz, cada componente cuenta, y cada defecto es un peligro.

La gestión proactiva de activos le garantiza ir un paso por detrás del problema: el futuro es la gestión proactiva y preventiva de activos.

Gestión de la vegetación

La naturaleza no respeta las líneas nítidas, y la detección de la invasión de la vegetación es una valiosa medida de la salud y el riesgo de incendio forestal que suponen las líneas eléctricas.

Nuestro software proporciona detección y medición de árboles, detección de especies, detección automatizada de problemas, además de pronosticar puntos problemáticos y compilar un plan de gestión de la vegetación totalmente priorizado.

La diferencia Sharper

Incorpore la excelencia operativa y la proactividad a sus programas de gestión de activos y vegetación.

Ahorre tiempo, reduzca riesgos y controle costes conociendo mejor su realidad operativa y planificando sus programas según las mejores prácticas, no las habituales.