KI-gestütztes Wiegen der nächsten Generation

Automatische
Wiegesysteme

Digitalisieren Sie Ihre Wiegeprozesse mit KI-gestützter Kennzeichenerkennung und vollautonomem Betrieb. Reduzieren Sie menschliche Fehler auf Null.

E-Lieferschein bereit SQL, IFS, SAP & Oracle 100% kompatibel

Traditionelle Wiegeprobleme

Mit alten Methoden verlieren Sie Zeit und Geld. Hier sind die Hauptherausforderungen, denen Sie gegenüberstehen:

Falsche Dateneingabe

Bedienerfehler, falsche Bestellauswahl und fehlerhafte Kennzeicheneingaben reduzieren Ihre Effizienz.

Hohe Personalkosten

Die Kosten für 3-Schicht-Bediener für eine 24/7-Waage belaufen sich jährlich auf Millionen durch Gehälter und Sozialleistungen.

Integrationsprobleme

Unregelmäßiges Datenmanagement in ERP- und B2B-Prozessen und Nichtübereinstimmung manueller Prozesse mit Waagendaten.

Warum Automatische Waage?

Wir führen Wiegungen komplett ohne Bediener mit KI-gestützter Kennzeichenerkennung, Stabilisierungs- und Positionsverifizierungsalgorithmen durch. Wir archivieren Ihre Daten sicher durch die vollständige Integration in ERP und Bestellanforderungsmanagement.

  • KI-gestützte Kennzeichenerkennung

    Sie liest selbst verblasste, verschmutzte oder mit Kabeln verbundene Kennzeichen fehlerfrei mit einer Genauigkeit von 99,999%.

  • Positionsverifizierung

    Verifiziert die Position des Fahrzeugs auf der Waage mit KI und verhindert Manipulationen.

  • Umfassende ERP-Integration

    Vollautomatisches Bestell- und E-Lieferschein-Management, 100% kompatibel mit SQL, IFS, SAP und Oracle Datenbanken.

  • Multi-Waagen-Synchronisation

    Verwalten Sie mehrere Waagenpunkte an verschiedenen Standorten oder in derselben Anlage gleichzeitig und verlustfrei von einem einzigen Zentrum aus.

3D Montage

Wie es funktioniert?

Unser Betriebsprozess ist vollautomatisch und prüfbar.

1

Planung

Die Bestellung wird über ERP/B2B mit Kennzeichendaten geplant.

2

Erkennung

Das Fahrzeug nähert sich der Waage, Kameras erkennen die Einfahrt sofort.

3

Verifizierung

Position und Kennzeichen werden mit KI verifiziert, die Wiegung wird vorgenommen.

4

Abschluss

Daten werden in die Cloud geschrieben, der Beleg wird gedruckt und das grüne Licht leuchtet auf.

Fahrzeuganalyse mit Deep Learning

Unser System führt mithilfe fortschrittlicher Deep Learning Algorithmen eine sofortige visuelle Analyse der Fahrzeuge auf der Waage durch. Es verhindert sofort menschliche Fehler und Wiegetricks (z.B. nicht ganz auf der Waage stehen), dank seiner Positionsverifizierung, die die Position des Fahrzeugs auf der Waage mit hoher Präzision verifiziert, und der Ladungserkennung, die den Status des Anhängers analysiert.

Deep Learning Fahrzeuganalyse 1 Deep Learning Fahrzeuganalyse 2
Web Portal Interface 1 Web Portal Interface 2

Cloud- und Web-Integration

Zusätzlich zum vollautonomen Betrieb können Sie über die für Manager und autorisiertes Personal entwickelte Web Portal Schnittstelle alle Wiegeprozesse, Fahrzeug-Ein- und Ausfahrten sowie detaillierte Berichte von überall aus und mit jedem internetfähigen Gerät in Echtzeit kontrollieren.

Beispiel: 100% Leseerfolg selbst bei verschmutzten und kabelgebundenen Kennzeichen.

AI OCR Erfolg 1.1 AI OCR Erfolg 1.2 AI OCR Erfolg 2 AI OCR Erfolg 3

85% Einsparung bei den Betriebskosten

Der menschliche Faktor in traditionellen Wiegeprozessen verursacht nicht nur Gehaltskosten, sondern auch versteckte Kosten wie falsche Dateneingaben, Zeitverlust und mangelnde Kontrolle. Mit der Automatischen Waage minimieren wir diese Kostenbelastung.

Betriebliche Effizienz
+100%
Reduzierung der Fehlerquote
100%
Zeitersparnis
100%
Cloud-Backup und sichere Daten
100%

Kostenvergleich

Aktuelle Situation 100%
Volle Kostenbelastung
Automatische Waage 15%
Betriebsausgaben
Branchenvergleich
6,5 MAL ÖKONOMISCHER

Die Amortisationszeit der Investition beträgt durchschnittlich 7 Monate.

Unsere Referenzen und Feld

Çelikler Holding, Vezirhan Zement und mehr...

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Videogalerie

Çelikler Holding - Eingangsszenario

Vollautonome Fahrzeugerkennung und Wiegeprozess.

Çelikler Holding - Ausgangsszenario

Datensynchronisation und Wiegebelegdruck.