-鉱山計量台の頑丈な計量: 無人計量システムは鉱山のインテリジェンスを促進します

Apr 03, 2026

ご伝言

-鉱山計量台の頑丈な計量: 無人計量システムは鉱山のインテリジェンスを促進します

鉱山作業では、トラック スケールによる重荷重計量が材料測定と原価計算の中核を成しており、その効率と精度は企業の運用上のメリットに直接影響します。{0}

現在、鉱山における重量物の計量シナリオは一般に多くの困難に直面しており、ウェイトワース トラック スケールは{0}}


無人計量システム搭載
正確な重負荷測定機能とインテリジェントな制御の利点により、業界の問題点にうまく対処してきました。{0}

この記事では、大規模な露天掘り鉱山プロジェクトを例として、無人計量システムの実用化について詳しく説明し、鉱山や穀物倉庫での無人計量など、同様の重負荷シナリオの参考情報を提供します。-

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事件の背景:

高負荷シナリオの問題点が顕著になっており、インテリジェントなアップグレードが緊急に必要とされています。-
 

この場合の鉱山は、年間生産量が数千万トンに達する大規模な露天掘り炭鉱です。{0}{1}主に原料炭の採掘、輸送、外販計量などの業務を行っています。計量プロセスは長い間、3 つの主要な問題点に直面してきました。まず、重負荷の作業条件が過酷です。-鉱山の輸送車両のほとんどは、積載量 100 トンを超える大型トラックです。{6}従来の秤には、耐荷重能力が不十分であったり、測定精度が変動しやすいなどの問題がありました。-

 

さらに、鉱山は砂嵐や降雪などの厳しい気象条件が頻繁に発生する遠隔地に位置しており、設備の磨耗がさらに加速します。第二に、不正行為のリスクが高いということです。手動計量モードでは、ドライバーと計量員が共謀してデータを改ざんしたり、未完成の車両を秤に載せたり、計量を繰り返したりするリスクがあり、毎年数百万元の経済的損失が発生する。第三に、効率が低く、人件費が高い。従来のモードでは、2 ~ 3 人のスタッフが 24 時間交代で働く必要があります。車両1台の計量作業には3~5分程度かかり、ピーク時は車両渋滞が発生しやすい。さらに、遠隔地ではスタッフを採用し、維持することが困難です。
 

上記の問題点に基づいて、この鉱山会社は中核となる要件を明確に定義しました。つまり、無人で動作でき、不正行為防止機能があり、リアルタイム データ ネットワーキングが可能で、過酷な環境に適した 150- トンの頑丈な計量台システム セットが必要です。-メンテナンスコストの削減や計量効率の向上も目指します。

 

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ソリューション: 正確な選択 + コア機能の適応により、マイニングのニーズに合わせたインテリジェントな計量防御ラインを構築します。

 

プロジェクト チームは、複数回の調査と比較を経て、最終的に無人計量システムと組み合わせたウェイトワース 150-トンの鉱山-専用計量台を選択しました。選択の主な理由は次のとおりです。 まず、強力な重負荷適応性を備えています。

 

この計量台は U{0}} 字型のビーム構造設計を採用しており、最大 150 トンの支持能力があり、鉱山地域の大型トラックの測定要件を満たしています。このセンサーは耐衝撃性と耐干渉性も備えており、-30 度から 60 度の温度範囲でも安定して動作し、遠隔地採掘現場の過酷な作業条件に適応します。第二に、ブランドの評判と運用保守の保証が優れていることです。

 

Weightworth は工業用計量機器の研究と製造に長年の経験があり、採掘や穀物貯蔵などの高負荷シナリオにおける豊富な導入事例があります。{0}現地での設置、試運転、販売後の運用およびメンテナンスのサービスを提供し、遠隔地での機器のメンテナンスの問題を解決します。{2}}

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システムのコア機能は、次のようにマイニング シナリオの要件を満たすように正確に調整されています。
 

無人の不正行為防止 + データ ネットワーキング:{0}

このシステムには、ナンバー プレートの自動認識、RFID 電子タグ、赤外線ビーム検出、ビデオ監視などの複数の不正行為防止モジュールが統合されています。{0}車両が計量エリアに入ると、ナンバープレートと車両情報が自動的に識別されます。赤外線ビーム検出装置は、車両がスケールに完全に積載されているかどうかを確認します。ビデオ監視は計量プロセス全体をリアルタイムで記録し、不正行為を防ぎます。同時に計量データは鉱山管理プラットフォームにリアルタイムにアップロードされ、営業・財務・生産システムとシームレスに連携し、データの見える化管理を実現します。管理者は、現場に行かなくても、計量記録、配車、その他の情報をリモートで確認できます。{6}}
 

無人密閉制御盤 + 自動洗浄連携:

鉱山内の大量の砂塵が舞う過酷な環境を考慮し、電装品の安定動作を確保するため防塵、防水、耐食性を備えた密閉型制御盤を備えています。{0}{0}{1}同時に自動洗浄装置と連動します。車両の計量が完了すると、スケール本体の表面は高圧水で自動的に洗浄され、石炭粉塵、土、その他の破片が除去されます。これにより、破片による測定精度への影響が回避され、手動による洗浄のコストが削減されます。{4}}


衛生車両の分類計量:

鉱山内で原料炭を輸送するエンジニアリング車両や、廃石炭やゴミを処理する衛生車両の分級計量管理をサポートします。さまざまな車両タイプの計量パラメータ、測定ルール、およびデータ統計の寸法を事前設定して、エンジニアリング材料と衛生廃棄物の個別の会計処理を実現し、管理の洗練レベルを向上させることができます。

導入プロセス: 標準化された設置と試運転により、無人計量システムの迅速な導入が保証されます。

この無人計量システムの実装プロセスは、効率的な実装を確保するために標準化された手順に従っています。

最初のステップは、現地調査と基礎の建設です。{0}技術チームは事前に鉱山現場に行き、場所を検査し、重荷重の要件に基づいて計量台の基礎を設計します。-基礎の耐荷重能力の安定性を確保するために、鉄筋コンクリートの注入が使用されています。-同時に、風や砂の干渉を避けるため、計量チャネル、監視ポイント、および制御盤の設置場所を計画します。 2 番目のステップは、機器の設置と統合です。計量台本体、センサー、ナンバープレート認識装置、赤外線装置、密閉制御盤を設置し、同時にシステムネットワークを構築し、各装置間のデータ連携を実現します。

3 番目のステップは試運転と試運転です。測定精度が校正され、不正行為防止モジュール、自動洗浄装置、データ ネットワーキング機能がテストされ、ピーク時の車両重量シナリオをシミュレートすることでシステムの応答速度が最適化されます。- 4番目のステップは、人材の育成と正式な立ち上げです。鉱山の運営および保守担当者に対して、機器の操作、日常保守、および障害のトラブルシューティングに関するトレーニングが提供されます。 1週間の試運転後、異常がなければ、システムは正式に使用されます。

導入効果: データ主導の効率向上。コスト削減と効率向上を実現します。{0}

無人計量システムの導入後、鉱山内の計量プロセスは総合的に最適化されました。核となる効果はデータによって裏付けられています。まず、計量効率が大幅に向上しました。

1 台の車両の計量時間が 3 ~ 5 分から 40 秒以内に短縮され、効率が 60% 以上向上しました。ピーク時の混雑問題は完全に解決され、1 日の計量回数は 200 回から 350 回に増加しました。第 2 に、人件費が大幅に削減されました。

24 時間にわたる手動による監視が不要になったことにより、毎日の機器検査を担当する保守担当者は 1 人だけになります。人件費が50%削減され、年間約60万元の人件費が節約されました。第三に、不正行為のリスクはゼロです。複数の不正防止モジュールが閉ループ制御を形成し、ビデオ監視と組み合わせて証拠を保持します。-

導入以来、計量に関する不正事件は発生しておらず、年間の経済損失は約300万元削減された。第四に、機器の安定性が向上しました。密閉された制御キャビネットと自動洗浄装置は過酷な環境に効果的に適応し、機器の故障率を 70% 削減し、運用およびメンテナンスのコストを 40% 削減します。さらに、リアルタイム データ ネットワーキングにより、計量データと生産および販売システムの統合が可能になり、企業全体の業務効率が向上します。-

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まとめ:

高負荷のシナリオに正確に適応した無人操作は、鉱山のインテリジェンスを中核的にサポートします。{0}


この鉱山向けの重荷重計量プロジェクトの導入の成功は、ウェイトワース無人計量システムが鉱山内の重荷重および遠隔シナリオに正確に適応できることを実証しています。-このシステムは、コア技術によって低効率、頻繁な不正行為、高コスト、不安定な安定性などの従来の計量問題を克服するだけでなく、データを接続することで企業のインテリジェントな管理を強化します。鉱山のコスト削減と効率化を強力にサポートします。産業機器の保守担当者にとって、システムの高い安定性と便利な操作機能により、作業の困難さが軽減されます。企業にとって、その正確なシーンへの適応性と大きな経済的メリットは、重荷重計量シナリオにおける機器調達の推奨ソリューションとなっています。-将来的には、鉱山のインテリジェントなアップグレードが加速するにつれて、無人計量システムがより重負荷のシナリオの中心的なインフラストラクチャとなり、業界の高品質な発展を促進します。-

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