항구 계량대의 효율적인 운영: 다양한 차량 유형 및 빈번한 계량의 문제점 해결

I. 사례 배경: 항만 계량의 문제점 및 지능적 요구
물류거점항으로서 컨테이너트럭, 벌크트럭, 유해화학물질차량 등 하루 20여종 이상의 차량을 처리해야 한다. 기존의 수동 계량은 여러 차량 식별의 낮은 효율성, 잦은 계량으로 인한 혼잡, 데이터 추적의 어려움이라는 세 가지 주요 과제에 직면해 있습니다. 특정 국제 항구를 예로 들어 보겠습니다.

2024년 데이터에 따르면 수동 계량을 하려면 운전자가 하차하여 등록해야 하며 계량자가 수동으로 데이터를 입력해야 합니다. 한 번의 이동에 소요되는 시간이 12분을 초과합니다. 피크시간대에는 항만지역 5㎞ 이상 정체로 연간 1200만 위안 이상의 손실이 발생한다.

"항만 지능형 건설 사양"의 구현으로 기업에는 "다양한 차량 유형의 자동 인식 + 고주파-빈도의 신속한 계량"을 지원하는 항구 계근대 솔루션이 시급히 필요합니다.

WEIGHTWORTH 트럭 스케일"무인 번호판 인식 + 자동 계량 + 게이트 연동" 기술로 산업 장비의 운영 및 유지 관리는 물론 조달에도 최고의 선택이 되었습니다.

III. 구현 프로세스: 단계적 배포 및 신속한 구현
요구 사항 분석 단계에서 WEIGHTWORTH 팀은 -2주 이내에 항구 지역에 대한 현장 조사를 완료하고, 다중{1}} 차량 식별 솔루션과 부정 행위 방지 전략을 맞춤화했으며, 차량이 저울에 완전히 적재되지 않고 계량이 반복되는 등 빈도가 높은 위험 시나리오를 식별했습니다.-
 

1.하드웨어 개조 단계:모듈식 설계를 채택하여 5일 이내에 계량대 센서 업그레이드와 게이트 시스템 설치를 완료하여 운영에 영향을 미칠 수 있는 생산 중단을 방지합니다.
2.소프트웨어 디버깅 단계:압력 테스트를 통해 하루 5,000대 차량의 계량 시나리오를 시뮬레이션하고 번호판 인식 알고리즘을 최적화하여 정확도를 99.9%로 높입니다. 동시에 자동 데이터 동기화를 달성하기 위해 포트 관리 시스템에 연결됩니다.
3.훈련 단계:운영 및 유지보수 인력에 대한 계층화된 교육을 실시합니다. 평가에서 100% 합격률로 2주 이내에 모든 직원의 독립적인 운영을 달성합니다.

IV. 구현 결과: 효율성과 규정 준수의 이중 개선
효율성 향상:차량 한 대당 단일 계량 시간이 12분에서 8초로 단축되었으며, 차량의 일일 처리 용량이 300대에서 2,500대로 늘어났습니다. 계량 효율이 60% 향상되었습니다(3개월 이내 달성).
 

비용 최적화:15명의 계량대 운영자가 제거되어 연간 인건비 200만 위안이 절약되었습니다. 자동 청소 시스템으로 유지 관리 비용이 40% 절감되었습니다.
 

위험 관리:부정행위 방지 시스템은-이상 데이터를 89회 차단하여 연간 500만 위안 이상의 손실을 복구했습니다. 데이터 지연 문제가 완전히 해결되었으며, 정산주기가 3일로 단축되었습니다.
 

관리 업그레이드:여러 대의 차량 데이터를-실시간으로 집계하여-본부 보고서 생성 시간을 3일에서 1시간으로 단축하고 의사 결정 효율성을 {{4}80% 높였습니다.