你好,给我来一套装载机电子秤!
老板,不用花那个冤枉钱,我们用大数据算法就能实现自动称重!
那玩意儿能准吗?我可不信!
老板,我们有的,不信的话您可以对比一下试试效果!
行!
客户案例 工况:商砼站上料(砂、石按比例),铲运路径总长度30米;
装备:长城重工GW58E,额定载重5.5t/282kWh电量/3.6方斗
续航表现:8~9h
客户诉求:监测每班产量(客户提出安装电子秤),
解决方案
为了解决此类客户诉求,长城重工数智化团队24年行业首推电动装载机作业量监测0成本解决方案——打破传统燃油装载机仅通过液压压力信号进行经验判断的认知局限,通过分析电动装载机在不同工况下的三电总线数据,深度学习电动装载机作业特性,输出大数据模型,再通过模型自动计算每台车的铲装次数、行走距离、负载重量等数据,从而实现电动装载机作业量的准确监测。
(20万小时装载机大数据工况识别模型)
简单来说就是,通过大数据分析精准识别装载机什么时候在铲装,什么时候在转运,什么时候在上料,在一段时间内一共进行了多少斗作业循环,并且相对精准的计算出每一斗的装载量有多少。
那么该方案实际应用效果如何?对于本案例,我们实际对比了客户连续7天电子称重设备数据如下:
通过以上数据我们可以发现,大模型统计斗数平均误差在2.2%左右,统计重量误差在±4.5%以内。其中斗数差异均存在大模型计数略多、电子秤计数略少现象,这是因为驾驶员还未适应称重设备的操作流程,存在举升高度不到位导致斗数统计遗漏现象(电子称重设备弊端)。由此可见,长城重工电动装载机作业量监测0成本解决方案很好的解决了客户管理诉求,完全可以帮助客户减少成本投入。
方案解读
大数据分析就像烹饪,首先挑选新鲜丰富的数据“食材”,经过清洗和预处理,去除杂质。接着,通过数据建模和算法的“烹饪技巧”,提炼出数据的精华。最后,将分析结果以直观的方式“上桌”,满足客户的“口味”。整个过程,从选材到呈现,都需精心策划和细致操作。对于本案例,电动装载机作业量监测0成本解决方案实现路径如下:
数据收集:车端三电数据导入数智化原始数据库
数据抽样:抽取关键变量,数据量降低80%
数据清洗:各关键变量按1秒进行同频清洗
数据集成:集成所有车辆关键数据
数据仓库:形成数智化集成数据库
数据变换:提炼作业动作(铲/运/举)状态数据及其他关键信息
数据集市:形成每台车全时间段动作数据及其他关键信息数据中台
数据规约:装载机铲装场景工况特征提炼
数据产品:为个体客户推送作业量监测等不同维度数据,并积累样本,形成相关预测模型
作为长城控股集团旗下子公司,长城重工充分利用集团内部的大数据和人工智能资源,结合多年的实践经验,致力于推动工程机械行业的发展。我们的目标是利用先进的数字技术和智能科技,提升工程机械的生产力,持续为客户提供高价值的产品和定制化解决方案!
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