Тема: Aplicación para evaluar la utilización de máquinas pesadas, NAM System
Estimados Usuarios de WIALON,
La eficiencia en la utilización de máquinarias pesadas es un concepto importante porque si los vehículos y la maquinaria no se utilizan correctamente y eficientemente, los costos de operación son más altos de lo que deberían ser. Las situaciones ocurren regularmente cuando los conductores dejan los motores de la maquinaria funcionando sin que esta funcione funcione (ralentí). La maquinaria es a menudo operada sin consideración de su uso eficiente (tiempo excesivo tomado para calentar el motor, parada / arranque innecesario, etc.) También, la maquinaria es dejada repetidamente de pie en un lugar de trabajo con poco o ningún rendimiento aunque podría ser utilizado más eficazmente en alguna parte más.
Cada vez más empresas se han dado cuenta de los beneficios del monitoreo de la utilización de la máquina y están buscando maneras de hacerlo. Y estamos contentos de anunciar que nuestro socio NAM System de la República Checa ha desarrollado una aplicación que realiza un seguimiento eficiente de la utilización de las máquinarias. La aplicación fue introducida por primera vez por NAM System en la conferencia de socios de Gurtam en junio y despertó el gran interés de la audiencia.
Los datos en línea sobre la ubicación, el movimiento y la utilización de maquinaria se transmiten al sistema de Wialon, lo que permite encontrar información detallada y precisa sobre la utilización de esta máquina.
La unidad AVL de NAM System NCL 20 se utiliza para recopilar y transmitir datos. Todos los modos de utilización de la máquina son evaluados por la propia unidad AVL y esto significa que no es necesario instalar más sensores en la maquinaria. Se monitorea la intensidad de las vibraciones y combina esta información con otros parámetros comunes para distinguir con precisión el estado del activo. Debido a esto es casi imposible falsificar los resultados de las mediciones y por lo tanto los problemas que pueden surgir en otros sistemas pueden ser evitados (por ejemplo, falsa detección de trabajo, detalles inexactos de cuando la máquina está realmente inactiva). Utilizando otros métodos, como sensores, detección de bomba activa / hidráulica, etc., la fuente de alimentación puede ser engañada fácilmente y por lo tanto no siempre proporciona información correcta.
Cada modo de utilización - ignición, ralentí, trabajo, crossover, transporte - se muestra gráficamente de modo que es posible distinguir rápidamente si la maquinaria se está utilizando correctamente y eficientemente. Se preparan resúmenes detallados del día de trabajo y se calcula el porcentaje de utilización con el fin de ayudar a futuras evaluaciones.
Esta información ayuda a los usuarios a reducir sus costos operativos mediante:
- Disminución del consumo de combustible: Se reduce la marcha lenta. Los crossovers y el transporte de maquinaria se hacen más efectivamente.
- Aumento de la productividad de la maquinaria.
- Optimizar el número (y los tipos) de maquinaria en cada lugar de trabajo.
Cualquier máquina o vehículo, donde los modos de ralentí y trabajo difieren, puede ser monitoreado. En la actualidad, los clientes están utilizando el monitoreo de la utilización de máquinas en las siguientes máquinas: excavadoras, volquetes, grúas móviles, tractores (agrícolas y forestales), cosechadoras forestales bobcat, desbrozadoras forestales, desbrozadoras Camiones, compactadores de suelo, cargadores / elevadores de madera y hormigoneras / bombas.
Puede ver cómo funciona la aplicación de utilización de maquinaria pesada de forma real en el siguiente video a continuación.
Con esta mejora inteligente y útil de nuestro socio, intente sacar más provecho de su equipo optimizando su uso, localizando maquinaria, evitando el robo, maximizando la eficiencia del combustible y mucho más. La aplicación de utilización de maquinaria NAM es otro gran ejemplo de lo que se puede mediante el desarrollo de SDK de Wialon para lograr el máximo efecto en las oportunidades.
Muchas gracias.
Gurtam Inc.
www.gurtam.com