Vaikutus
Millaisia hyötyjä Pipelytica voi tuoda putkistotarkastustyöhön. Numerot ovat malliskenaarioita — omat tuloksesi riippuvat videoiden laadusta ja prosessista.
Manuaalinen videokatselu ja raportointi: tyypillisesti 4–6 tuntia per kohde
AI-analyysi + automaattinen raportti: malliskenaariossa alle 1 tunti per kohde
Tarkastajan aikaa vapautuu kentälle. AI katsoo videon, tunnistaa viat ja luo raporttiehdotelman, jonka tarkastaja vahvistaa.
Ihminen tunnistaa 80–90% vioista (väsymys ja kokemus vaikuttavat)
Multi-model ensemble yltää yli 93% tarkkuuteen (validointitulos, katso luokkakohtainen taulukko sivulla Ominaisuudet)
AI löytää vikoja, joita ihmissilmä ohittaa väsymyksestä johtuen. Jatkuva oppiminen tarkoittaa että malli voi silti erehtyä — tarkastaja vahvistaa jokaisen löydöksen ennen raporttia.
Epäselvät löydökset johtavat uusintakäynteihin ja ylimääräiseen dokumentointiin
Tarkempi kuvadokumentointi ja värikoodattu kuntokartta vähentävät uusintakäyntejä
Konkreettinen säästö riippuu yrityksen kohdemäärästä ja palkkarakenteesta — laske oma arviosi ROI-laskurilla.
Raportit eivät aina täytä standardivaatimuksia
Automaattinen EN 13508-2 -yhteensopivuus jokaisessa raportissa
DXF-vienti AutoCAD-yhteensopivasti. Standardinmukaiset PDF-raportit yhdellä klikkauksella.
Raportin laatu vaihtelee tarkastajan kokemuksen ja vireystilan mukaan
AI-pohja + mallipohjat antavat jokaiselle raportille saman rakenteen
AI-analyysi + 26 arkkitehtuuritarkistusta + mallipohjat → tasalaatuinen lähtökohta, jonka tarkastaja viimeistelee.
Tarkastaja ehtii tyypillisesti 2–3 raporttia päivässä
AI-avusteisesti malliskenaariossa 6–10 raporttia päivässä
Sama tiimi voi hoitaa moninkertaisen projektimäärän ilman lisärekrytointeja. Luvut ovat esimerkkejä — oma tulos riippuu prosessistasi.
Mitä AI-mallimme tunnistaa
Todelliset validointitulokset, ei markkinointilupauksia. Jokainen numero mitattu pidetystä validointijoukosta.
Vikatyyppien tunnistustarkkuus
Luokkakohtainen tarkkuus · 37 luokkaa · validoitu 14 706 kuvalla
Jatkuvasti oppiva — Mallimme oppivat jokaisesta tarkastuksesta — jokainen hyväksyntä tai hylkäys parantaa tarkkuutta automaattisesti.
Tekoäly voi erehtyä — Koska mallit oppivat jatkuvasti, ne voivat tehdä virheitä. Varmenna aina löydökset ennen raportin luovuttamista asiakkaalle.
27
Luokkaa ≥ 90%
3
Luokkaa 80–90%
7
Luokkaa < 80% (tarvitsevat lisää dataa)
Mallin tarkkuus paranee korkeammalla videoresoluutiolla. 720p+ suositeltu; alle 480p videot voivat johtaa vääriin positiivisiin tuloksiin.
Validointi: 25.4.2026 · 14 706 kuvaa