Deteksi Anomali Thermal Sebelum Menjadi Kegagalan

Platform analisis thermography berbasis AI untuk industri & kelistrikan Indonesia.

Akurasi 94%Analisis <3 detikStandar NETA · PLN · ESDM

Mengapa ThermoVision AI?

Cara Lama
Cara ThermoVision AI

Analisis manual 2-4 jam per gambar thermal

AI analisis < 3 detik per gambar

Klasifikasi severity subjektif & inkonsisten

Klasifikasi NETA, PLN & ESDM otomatis & konsisten

Laporan Word manual 3-5 jam per inspeksi

Laporan NETA/ISO auto-generate 1 menit

Gagal prediksi kegagalan → downtime tak terduga

Prediksi 90 hari + estimasi sisa umur

Data tersebar, sulit dilacak

Semua data terpusat, searchable, exportable

Upload manual dari lapangan, sering tertunda atau terlewat

Streaming otomatis dari Edge App — offline-ready, auto-sync

Fitur Unggulan

Deteksi Anomali AI

EfficientNet-B4 mendeteksi hotspot abnormal dengan akurasi F1 > 94%

Pelajari →

Deteksi Komponen Otomatis

YOLOv8 mengenali 15+ komponen kelistrikan secara otomatis di gambar thermal

Pelajari →

Predictive Analytics

LSTM + Prophet forecast tren suhu 90 hari ke depan dengan estimasi RUL, penjadwalan maintenance, dan analisis cost-of-delay

Pelajari →

Streaming Real-Time dari Edge

Data thermal dikirim otomatis dari lokasi via Edge App — tanpa upload manual. Bekerja offline, auto-sync saat terhubung

Pelajari →

Laporan Otomatis

Generate laporan standar NETA, PLN, ESDM & ISO 18434 dalam hitungan menit

AI Assistant

Tanya AI soal hasil analisis, rekomendasi, standar NETA/PLN/ESDM

Cara Kerja

Langkah 01

Upload Manual

Upload gambar thermal dari kamera atau HP. Drag & drop, capture langsung, atau import file R-JPEG.

Streaming Real-Time

Data thermal dikirim otomatis dari lokasi via Edge App. Bekerja offline, auto-sync saat terhubung.

Langkah 02

AI Analisis

AI analisis dalam < 3 detik: deteksi anomali, identifikasi komponen, ukur severity sesuai standar NETA, PLN & ESDM.

Langkah 03

Laporan & Aksi

Laporan standar NETA/PLN/ESDM/ISO auto-generate. Review, approve, distribusi ke stakeholder.

Teknologi AI di Balik Layar

Anomaly Detection

EfficientNet-B4

F1: 94.2%

Latency: 145ms

Object Detection

YOLOv8-m

mAP: 84.7%

Latency: 187ms

Time-Series Forecasting

LSTM + Prophet

MAPE: 12.3%

Horizon: 90 hari

Claude AI Reasoning · Whisper Voice · Vision OCR

AI Pipeline Architecture

Input Termal
Preprocessing
Model Inference
Prediksi
Pipeline Active

Predictive Analytics

AI memprediksi kegagalan sebelum terjadi — sehingga Anda bisa menjadwalkan perbaikan, bukan merespons darurat

Forecast Suhu 90 Hari

LSTM + Prophet menganalisis tren historis dan memprediksi suhu hingga 90 hari ke depan. Deteksi dini kapan komponen mendekati batas kegagalan.

Akurasi MAPE: 12.3%

Estimasi Sisa Umur Pakai

Hitung Remaining Useful Life (RUL) setiap aset berdasarkan pola degradasi suhu. Tahu kapan komponen perlu diganti sebelum gagal total.

Prediksi hingga 365 hari ke depan

Jadwal Pemeliharaan Otomatis

AI merekomendasikan jadwal maintenance optimal berdasarkan skor risiko, tingkat urgency, dan ketersediaan window pemeliharaan.

Skor risiko real-time per aset

Analisis Cost of Delay

Hitung biaya keterlambatan perbaikan — termasuk biaya kerusakan, downtime produksi, dan offset asuransi. Data konkret untuk pengambilan keputusan.

Estimasi biaya kerusakan + downtime

Lihat AI Beraksi

0%

Akurasi AI Deteksi

< 0s

Waktu Analisis

0%

Hemat Waktu Inspeksi

0/7

Monitoring Prediktif

Digunakan di Berbagai Industri

Kelistrikan

Panel distribusi, trafo, switchgear, busbar, MCB, fuse

“Deteksi hotspot sebelum terjadi kebakaran panel”

Manufaktur

Motor, bearing, conveyor, boiler, heat exchanger

“Prediksi kerusakan bearing 30 hari sebelum gagal”

Oil & Gas

Pipeline, valve, flare, heat exchanger, pump

“Monitor thermal pipeline tanpa downtime”

Konstruksi

Building envelope, roof inspection, insulation check

“Audit energi gedung dengan thermal imaging”

Pertanyaan Umum

Siap Mengubah Cara Anda Melakukan Inspeksi Thermal?

Lihat langsung bagaimana AI menganalisis gambar thermal Anda dalam hitungan detik.