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AR 巡检(增强现实巡检)与普通巡检(传统人工巡检)在技术应用、效率、准确性等多个维度存在显著差异,具体区别如下:

1. 巡检方式更智能

普通巡检:依赖人工现场观察,主要通过眼看、手摸、耳听等传统方式判断设备状态,记录依赖纸质表格、手机拍照或手动录入系统,流程较繁琐。

AR 巡检:通过AR眼镜设备,将虚拟信息(如设备参数、历史数据、标准操作指引)实时叠加在现实场景中,巡检人员可所见即所得,同时结合语音指令、手势交互快速操作,解放双手。

2. 信息呈现更直观

普通巡检:信息获取依赖巡检人员的经验和记忆,数据记录后需人工汇总到后台,存在现场观察 - 记录 - 回传 - 分析的时间差,且易因信息不全导致误判。

AR 巡检:通过物联网(IoT)连接设备传感器,实时获取温度、振动等数据;同时对接后台数据库,可随时调取设备历史故障、维修记录等,异常数据能即时同步至云端,支持后台团队实时分析。

3. 工资效率很高

普通巡检:

  1. 复杂设备需频繁对照图纸、手册,耗时且易遗漏细节;
  2. 大型场景(如变电站、工厂)需多人分区域巡检,协同成本高;
  3. 遇到疑难问题需等待专家到场,延误处理。

AR 巡检:

  1. AR 眼镜可自动定位设备关键部位,叠加标注重点检查区域,减少无效操作;
  2. 单人可通过 AR 导航覆盖更大范围,结合 AI 自动识别(如识别设备漏油、仪表异常),提升巡检速度;
  3. 远程专家可通过 AR 画面看到现场,进行实时标注指导,无需到场即可解决问题。

4. 管理效率更高

普通巡检:结果受人员经验、状态影响,易出现漏检、误判;纸质记录或零散电子记录难以追溯,责任界定模糊。

AR 巡检:

  1. AI 算法辅助识别异常(如红外热成像叠加显示高温点),降低人为误差;
  2. 巡检过程全程录音、录像,数据自动生成结构化报告,可追溯具体时间、地点、操作人,责任清晰。
http://www.dtcms.com/a/581719.html

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