29.02.2016
Курс Доллара к рублю на сегодня USD 00.0000 0.000
Курс Евро к рублю на сегодня EUR 00.0000 0.000

Дворкович не считает критическими ограничения Турции на экспорт

Вице-премьер заявил, что российское правительство проводит конультации с Анкарой

Вы здесь

Компания из России создала «умную» систему контроля за уборкой зерна

Одна из крупнейших в России компаний по разработке и внедрению решений для управления предприятиями и электронной торговли, Cognitive Technologies, разработала систему автоматического контроля по уборке и сохранению урожая зерна. Она позволит полностью проследить путь урожая от поля до элеватора и пресечь нарушения, которые могут привести к потере зерна, сообщили в пресс-службе компании.

Система позволяет в режиме реального времени обмениваться данными о ходе уборке зерна и передавать их на главный сервер. Информация передается с помощью RFID-меток, датчиков и считывателей, которые установлены на жатки и другие видимые рабочие элементы комбайнов и грузовиков, а также в пунктах отгрузки зерновых. Комплекс за счет информации распознает оборудование, с которым работает машина, определяет ее путь, параметры жатки и с абсолютной точностью подсчитывает обработанную площадь.

Читайте также:

CLAAS внедрила приложение, повышающее эффективность уборки

Также система помогает узнать массу груза. Для этого считыватель  распознает RFDI-метки машин, отгружающих зерно,  помощью их индивидуального идентификационного номера, и указывает информацию на датчике на бункере машины. При этом система позволяет сравнить вес самого грузовика или комбайна с массой отгруженного. Если они совпадают, то на пропускном светофоре загорается зеленый свет, и машина может покинуть территорию элеватора.

Кроме того, «умный» комплекс может «видеть» факты отгрузки зерна за пределами элеватора, неотгрузки или другие нарушения, и информирует о них.

Новая технология представляет актуальность из-за пугающей статистики. По данным Роскомстата, из-за человеческого фактора ежегодные потери зерна составляют более одного миллиона тонн.

Дата публикации: 
пятница, октября 6, 2017

Добавить комментарий

Защита от спама
Этот вопрос задается для того, чтобы выяснить, являетесь ли Вы человеком или представляете из себя автоматическую спам-рассылку.
Target Image