Фон программы

Мультимодальные перевозки (автомобильный + железнодорожный + водный) сталкиваются с основными проблемами из-за сложности транспортных этапов и частой перегрузки:

• Высокий риск на стыковых этапах
• Пробелы в регулировании специальных грузов

Система мониторинга и предупреждения транспортировки в мультимодальных перевозках, создавая замкнутую систему "ощущение-решение-контроль", будет способствовать переходу сложной логистики от "пассивного реагирования" к "активному контролю".

Описание программы

Обзор программы

Система мониторинга и контроля безопасности мультимодальных перевозок является интеллектуальным решением на основе Интернета вещей (IoT), больших данных и технологий искусственного интеллекта (AI), обеспечивая полную визуализацию грузов, оперативное предупреждение о рисках и совместное реагирование на чрезвычайные ситуации в различных транспортных режимах, таких как автомобильный, железнодорожный и водный. Система решает проблемы стыковых точек, слепых зон регулирования и узких мест эффективности с помощью распределенной сети датчиков, вычислений на краю и облачного взаимодействия.

Сценарии применения

• Мониторинг и предупреждение при комбинированной перевозке электрического оборудования по автодорогам и водным путям
• Мониторинг и предупреждение при мультимодальных перевозках аккумуляторов нового поколения

Преимущества программы

• Легко устанавливается и снимается, удобен в использовании;
• Автономное питание и длительное время работы;
• С помощью адаптивной большой модели может применяться для мониторинга и предупреждения в различных сценариях.

Примеры применения

Размещая интеллектуальные терминалы на электрическом оборудовании, можно в реальном времени отслеживать вибрацию, положение (угол наклона), давление азота, смещение ключевых структур, температуру и влажность, статическое электричество, магнитное поле и другую информацию в процессе транспортировки, создавая многомерные модели данных и многопоточные гетерогенные базы данных, а также осуществляя предсказание и предупреждение о транспортных авариях с помощью слияния данных и многомерной визуализации.