Contexte du projet

Le transport multimodal (route + rail + voie navigable) fait face aux défis majeurs suivants en raison de la complexité des étapes de transport et des fréquents transbordements :

• Risque élevé aux points de jonction
• Vide dans la surveillance des marchandises spéciales

Le plan de surveillance et d'alerte du transport multimodal, en construisant un système en boucle fermée « perception-décision-contrôle », favorisera la transformation de la logistique complexe d'une « réponse passive » à une « prévention active ».

Présentation du plan

Aperçu du plan

Le système de surveillance et de gestion de la sécurité du transport multimodal est une solution intelligente basée sur l'Internet des objets (IoT), le big data et l'intelligence artificielle (IA), permettant une visualisation complète, une alerte en temps réel des risques et une gestion coordonnée des urgences pour les marchandises transportées par route, rail et voie navigable. Le système utilise un réseau de capteurs distribués, le calcul en périphérie et la collaboration cloud pour résoudre les problèmes de ruptures de liaison, de zones non surveillées et de goulots d'étranglement d'efficacité dans le transport multimodal.

Scénarios d'application

• Surveillance et alerte du transport multimodal par route et voie navigable des équipements électriques
• Surveillance et alerte du transport multimodal des batteries d'énergie nouvelle

Avantages du plan

• Peut être monté et démonté à volonté, facile à utiliser ;
• Alimentation autonome avec une longue autonomie ;
• Grâce à un grand modèle adaptatif, il peut être appliqué à la surveillance et à l'alerte dans divers scénarios.

Cas d'application

En déployant des terminaux intelligents en périphérie sur les équipements électriques, on surveille en temps réel les vibrations, l'attitude (angle d'inclinaison), la pression d'azote, le déplacement des structures clés, la température et l'humidité, l'électricité statique, le champ magnétique, etc., pendant le transport. On établit un modèle de données multidimensionnel et une base de données hétérogène multisource, et grâce à la fusion des données et à la visualisation multidimensionnelle, on réalise la prévision et l'alerte des accidents de transport des équipements électriques.