近年來，隨著越來越多的企業(yè)認識到信息化建設的重要性，建筑企業(yè)的信息化建設也有了一定的和基礎，但是在建筑企業(yè)的稱重方面，許多企業(yè)仍然處于的手工。建筑企業(yè)的地磅稱重，主要是企業(yè)在采購砂石、水泥，鋼筋等建筑材料方面。建筑企業(yè)的稱重信息化，對建筑企業(yè)具有重要的意義。

世倫用“10年磨一劍"的精神，堅持提供*的產品及貼切實際需求的整體解決方案用戶高度青睞，為為企、事業(yè)單位提供以智能稱重為核心的信息化解決方案，并為多家品牌提供OEM代工服務，是您更值得信賴的事業(yè)伙伴。

1.企業(yè)地磅稱重業(yè)務流程的速度，加快信息交流，企業(yè)的效率，用稱重、無人值守稱重、手機app的應用、自助終端自動收發(fā)、自動打印等現代化手段實現人力、物料信息資源的統一規(guī)劃，統一協調。使信息技術與業(yè)務流程相互整合，企業(yè)的效率，使過磅效率75%。了原料的供應速度，也直接了企業(yè)的施工進度。

2.流程規(guī)范。

在建筑企業(yè)原料采購中，過磅稱重流程，實現實行智能化規(guī)范的，對采購原材料的品種、數量、進行有效的，有利于企業(yè)的施工。

3.減員增效。

的人口紅利慢慢消失，人工成本逐漸成為企業(yè)中的一項占比比較大的成本，并且人工成本逐年攀升，通過在建筑企業(yè)采用地磅無人值守稱重，可以60%的計量人員，每年將節(jié)約大筆的人工費用支出，直接企業(yè)的效益。

4.信息建設將使企業(yè)突破地域，實現跨地域，建筑企業(yè)一般分公司、項目部比較多，有的公司幾十個，幾百個甚至幾千個項目部，分布在不同的地域，就成了一個讓人頭疼的問題。

建筑企業(yè)智能化，物聯網、云服務，這些概念已經悄然走進了建筑行業(yè)，建筑企業(yè)的無人值守稱重，云服務正在幫助企業(yè)解決跨地域的多項目部，通過手機APP的查詢，，跨區(qū)域數據實時查詢，實現了建筑企業(yè)互聯網+。

中建集團，碧桂園，恒達地產等建筑行業(yè)已經和南京世倫簽訂無人值守稱重協議，標志著建筑行業(yè)劑量信息化項目已經拉開序幕。

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車牌識別稱重如何實現自動化稱重計量？

1.車牌識別一體機與稱重計量結合，實現車輛的自動識別、避免出現物資種類的混裝。通過相應模塊將車牌識別一體機接入稱重，然后分別安裝車輛在地磅、倉庫等需要稱重的位置，當車輛稱重時車牌識別一體機自動識別車牌號碼，將對應的計量信息上傳到稱重計量中，從而有效掌控廠區(qū)內各車輛動態(tài)，并保證車輛在裝卸物資時不會因進錯倉庫，造成混裝情況。

2.車牌識別一體機與智能道閘，在確保車輛*上磅后，為避免多臺車輛同時上磅造成檢斤數據錯誤，實行一車一桿制度，當車牌識別一體機識別車輛車牌信息后，通過車牌識別一體機控制道閘放行。在地磅前安裝道閘和減速帶，并劃出等候區(qū)域。

當車輛不*上磅、也有其余車輛要上磅時，其余車輛需要停在等候區(qū)域；當地磅上車輛稱重完畢，下一車輛由等候區(qū)域向前上磅，壓到地感線圈觸發(fā)車牌識別一體機抓拍識別車牌信息，然后抬桿放行上磅。

車牌識別稱重應用文通車牌識別一體機，避免了多車同時上磅稱重的現象出現，可以有效控制稱重秩序，保證無誤的稱重效率。

3.類財務、統計接口豐富，有效整合企業(yè)資源，售前、售后、財務一步到位。車牌識別稱重包含各類統計、財務模塊，能夠有效跟企業(yè)的財務ERP、ERP等相結合，使稱重計量與企業(yè)財務、企業(yè)有效融合，所有檢斤數據可以分門別類的進行查詢統計、計算存儲。

　　鯨魚活動擔負人在2017年度大年夜會上與佳賓交換時指出，會務企業(yè)在從“流程驅動型"向“數據驅動型"逾越的當中，需求完成從存眷數據載體向開掘數據的實質、價值停止改變針對大年夜數據時代企業(yè)會議辦理與剖析應用的需求，鯨魚活動推出的“會務智能大年夜數據一站式效勞平臺處理計劃"掉掉落了各界的遍及承認，相干產品在。

4.監(jiān)控攝像機與結合，使客戶坐在辦公室即可了解稱重的各個環(huán)節(jié)。無人值守稱重可以將車輛在稱重檢斤時的全，以及客戶需要的信息顯示在上，即時發(fā)送到辦公室，便于及時了解稱重情況，也可以通過視頻查看實時檢斤圖像。

車牌識別稱重主要是對車輛進出及貨物運輸進行智能化，汽車衡在無人干預的情況下迅速、準確、、、可靠的完成整個稱重的流程，實現計量中數據信息采集的全自動化，在保證信息采集的準確性和性的同時大大人員的勞動強度，

　　依據2014年源解析任務后果，以2013年南京市空氣的相干數值為基準：南京市空氣優(yōu)良202天，優(yōu)良率為55.3%?？諝馕廴?63天，個中，主要污染物為PM2.5的天數累計達133天，占污染總天數的81.2%。