产品详细介绍地磅管理系统、地磅防作弊、无人值守地磅、ERP地磅、用友软件地磅电子地磅管理工作在煤炭开采及加工行业、建材行业、大型粮库及粮食加工行业、冶炼行业、火力发电行业以及所有大宗物料行业的难题，在手工计量下，如何有效的监控整个计量业务、质检业务、结算业务，防止舞弊行为成为企业领导人十分关心的问题，有的企业采取频繁更换司磅员、安装电子监控设备等办法来监控计量过程、质检过程，但却不能从根本上杜绝舞弊行为。ERP管理系统只是建立了一种管理机制，这种管理机制要想良好的运行，必须有高质量的数据采集手段。ERP管理系统只是忠实的按照输入信息完成自己的工作，录入的数据失实也同样会使用管理信息系统的输出失实。而在传统管理中，所有的过磅单仍以手工录入为主，难免出现差错,数据不能实时地反应到ERP系统中。根据有关统计资料，不同环境下人工录入的失误率最低在千分之三，最高可能高达百分之五。这固然可以通过加强管理和加强人员培训得到一定程度的改善，但本质的解决办法还是要靠先进的技术手段。智能地磅管理系统与ERP时时信息共享的同时，有效的结合了监控摄像头、红外探测器的功能使得地磅称重的准确性、完整性得到了保证，使企业的管理走向信息化、规范化的现代管理模式。操作员按自己的身份和密码登陆称重系统（密码错误不允许进入），当称重车辆进厂后，操作员按自己的身份和密码登陆称重系统（密码错误不允许进入），当称重车辆进厂后，驶上秤台，磅房操作人员根据磅码单输入相关车辆信息（车牌号、货物名称、规格型号、 ），按“称重键”、系统首先会通过光栅来检测称重车辆是否完全上秤，如果没有完全上 秤，系统会弹出对话框提示操作人员车辆没有完全上秤，可能压边；计算机屏幕指示灯也 会显示“红色”，如果完全上秤，计算机屏幕指示灯显示“绿色”摄像头这时会抓拍称重 时的两组图片，并与称重数据同时保存，操作人员打印磅单。同时办公区监控中心可以查 询相关数据和浏览图片。并可以按不同时间段、不同条件查询数据记录。咨询顾问：侯俊松咨询电话：13791038104E-mail:song6253@163.comQ    Q：249180469

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近年来，随着新能源汽车的迅猛发展，对作为驱动电机和微型电机铁芯材料的无取向硅钢的性能要求更高。作为高效率的驱动电机，需要满足高速旋转并获得高的转矩，同时还需要保证较高的磁感应强度以及较低的高频铁损。因此，实际生产与使用中要求驱动电机较传统无取向电工钢强度高 200MPa 以上，且在提高强度同时还需保证不能损害其优良的磁性能。本团队开发了两种新能源驱动电机用冷轧无取向硅钢，可以实现满足磁性能的同时，还拥有良好的力学性能，节能降耗。（1）0.2mm 规格的含铌硅钢性能如下：磁感强度 B 50 为 1.67-1.70T，铁损W 1.5/50 为2.0-5.5W/kg，W 1.0/400 为18.8-32.12W/kg，下屈服强度R eL 为460-510MPa，抗拉强度 R m 为 560-640MPa，延伸率为 16.08%-23.3%。（2）0.35mm 规格的含铜硅钢性能如下：磁感强度 B 50 ≥1.66T，铁损W 1.0/50 ≤2.5W/kg，W 1.0/400 ≤25W/kg，下屈服强度 R eL ≥800MPa，抗拉强度 R m ≥900MPa，延伸率为 15%-30%。

本项目聚焦于锂电池管理系统在智能化监测与预测中的关键痛点，尤其拟面向电池容量衰减预测、SOC/SOH估计不准、电池剩余时间不准确、MAP/SOP估算等方面。通过引入人工智能算法，构建融合机器学习与深度学习的电池状态预测模型，拟实现高精度SOC（荷电状态）与SOH（健康状态）估计的优化，提升电池管理系统的智能水平与安全性。 解决方案方面，项目基于实地检测磷酸铁锂电池充放电数据构建训练集，采用轻量级线性回归模型及改进型人工神经网络进行建模优化，并结合特征工程技术提高预测精度。同时，设计适用于边缘计算的部署方案，使模型可在BMS嵌入式硬件平台实时运行，降低对计算资源的依赖。 在竞争优势方面，项目成果具备算法轻量化、部署便捷、预测准确度高、兼容性强等特点，特别适用于电力储能、电动汽车等对安全性和可靠性要求高的场景。相比传统BMS方案，该AI算法可显著提升电池使用效率与寿命，精准估算SOC/SOH，降低维护成本。 目前项目成果已在合作企业内部储能设备中开展应用测试，初步反馈表明荷电状态预测准确度提升40%左右，电池健康度准确度提升40%左右，系统响应及时，具备较高实用性和推广价值。专家评审一致认为，该项目在智能电池管理系统方向具有较强的创新性和实际应用前景。

该轧机属机电一体化产品。开式工作机架采用了环孔型轧辊对管坯进行长行程轧制，行程长度与德国SKW－75－VMR轧管机相同。 回转送进机构由原来复杂的机械传动改为简单可靠的电气传动完成，由于自行开发的电控系统采用独有技术解决了管坯送进量准确、稳定和回转角度任意可调的难题，大大简化了机械传动的调整、维护，不仅明显降低了机械传动中的刚性冲击和噪音，也大大减少了使用和维护成本。 由于该轧机可实现正、反向无扭回转，出料系统中设置了由水平料槽、卷取机、料筐装置等组成的直线在线卷取系统，实现边轧制边卷取，从而大大节省了车间占地面积。 本轧机是在吸收了国内外SKW―VMR、LG―GH、XЛT 等系列轧管机的基础上采取洋为中用，新老结合的方式，自主研制开发的新型冷轧管机。

现代工业的发展使得用户对板带钢的板形质量提出越来越苛刻的要求，板形控制技术已经成为标志现代化板带热轧机、冷轧机和中厚板轧机的技术装备和自动化水平的代表性技术。北京科技大学陈先霖教授领导的项目组从“六五”至今一直在板带轧制工艺研究、板形控制技术的消化和自主创新领域进行了不懈的努力，取得了多项重要成果并投入实际应用。包括：  能够提供变接触VCL/VCR支持辊技术，自动消除辊间有害接触区，显著改善了轧机的板形控制性能，增加了弯辊调控效果，降低了轧辊消耗，延长了换辊周期。 能够提供高效变凸度HVC/LVC工作辊技术，克服CVC工作辊技术在轧制窄带钢时表现板形调节能力不足的缺陷，实现板形调节与带钢宽度和窜辊量均成线性关系，显著增加轧机的板形调节能力，解放弯辊力，为L1的板形实时控制预留空间。 能够提供非对称ASR/ATR工作辊技术，解决热连轧机组中下游机架不能兼顾板形控制和工作辊磨损控制的难题，在获取好的板形质量的同时实现自由规程轧制。同时，该技术可实现对边部板形要求较高的专用钢的稳定生产。 能够提供均压型PPT中间辊技术，消除了HC轧机辊间接触压力尖峰，解决了轧辊严重剥落损伤问题，提高了板形质量和成材率。 能够提供成套板形控制模型，包括过程控制级（L2）的板形设定控制模型和基础自动化级（L1）的弯辊力前馈控制模型、凸度反馈控制模型、平坦度反馈控制模型、板形板厚解耦控制模型和轧后冷却补偿模型等，实现连续生产过程中高精度的板形自动控制。      以上研究成果在武钢1700冷连轧、宝钢2030冷连轧、武钢1700热连轧、鞍钢1700热连轧、鞍钢2150热连轧、济钢1700热连轧、莱钢1500热连轧、日钢1580热连轧、武钢2800中板等生产线取得了长期稳定应用。 本项目适用于所有的新建和欲改造的板带轧机包括热轧机、冷轧机和中厚板轧机。同时，通过技术集成和转移，可为轧钢技术装备国产化作出较大贡献。 ◆经济效益及市场分析 经济效益主要体现在改善产品的板形质量、提高轧机的生产率和成材率、降低生产成本等方面，同时，由于价格优势，可为企业降低投资成本，节省外汇。市场竞争的压力对新建的和已有的板带轧机的板形控制能力均提出了很高的要求，板形控制技术将成为这些轧机的必备技术。

Cu-Ni-Sn系合金性能虽好，但由于Sn元素熔点低，其极易发生偏析而影响合金的最终性能。特别是由于Sn元素的偏析行为，Cu-Ni-Sn系合金在热轧和冷轧过程中容易产生裂纹，这严重制约了该合金的开发与应用。目前，国内仅有个别公司可以对Cu-Ni-Sn系合金进行小批量生产。 中南大学深冷成形及高性能有色金属材料加工研究团队开发了深冷轧制技术，通过深冷温度抑制Sn元素的偏析行为以及深冷环境下变形提高材料的变形均匀性，有效解决Cu-Ni-Sn合金等难加工金属材料的变形裂纹问题。与此同时，通过深冷轧制处理，可以实现铜合金力学性能提升20~30%。

本项目提供压缩机全生命周期管理系统，建立模块化、集成化数据环境，面向于往复压缩机、隔膜压缩机，服务于石油化工、加氢站、储气库、船舶动力等行业主要包括： 设计规划阶段——压缩机整体方案设计，压缩机结构形式设计，核心部件材料遴选分析，启/停流程设计，安全控制策略设计等； 运行工作阶段——压缩机运行数据实时采集、远程动态展示，核心部件状态监测与故障诊断，监测诊断一体式/分体式硬件与软件系统开发； 检修维护阶段——零部件维修预警、寿命预测，可视化维修方案、维修模型、维修视频，压缩机及其辅助系统、零备件信息数字化管理平台。 关键技术一：压缩机性能计算技术与选型设计技术 基于 Windows 平台，遵循结构化、模块化原则，采用 QT 框架、C++语言编制交互设计软件，可实现往复压缩机物性计算、热力计算、动力计算、设计校核复算、平衡计算、产品系列化自动匹配、多工况计算七项功能于一体，可实现往复压缩机机组设计计算、选型、零部件管理一体化功能。现阶段已授权发明专利 1 项，软件著作权 1 项。 关键技术二：压缩机状态监测与故障诊断技术及设备 针对压缩机核心零部件构建相应状态监测方案与故障诊断方法，包括：①集成气缸内热力过程特征和阀片声发射信号的诊断方法，基于气阀声发射信号获得气阀故障的特征参数和反映故障程度的量化指标，诊断不同类型气阀故障；②基于活塞杆应变重构 pV 图方法的往复压缩机气阀无损故障诊断方法，基于活塞杆应变重构压力-容积图（p-V图）的无损监测方法，为传统侵入式方法破坏气缸完整性带来安全隐患的问题提供解决方案；③十字头销磨损、活塞杆松动的故障诊断方法，对不同程度十字头销磨损、活塞杆松动故障进行模拟试验，对比时频域分析研究十字头销磨损、活塞杆松动的故障机理、声发射信号和振动信号特征，提取故障特征识别故障程度；④基于压缩机内油-气压力“伴随”关系，国内外首次提出了集成声发射与油-气压无损监测的隔膜压缩机状态监测新方法，进一步根据油-气压力“伴随”关系的失调追溯故障根源；⑤基于增量式编码器的往复压缩机轴系扭振测试方法，基于增量式编码器构建了往复式压缩机扭振测试系统，为传统方法在现场实际应用时难于实施提出解决方案；⑥压缩机气流脉动和振动模态分析技术，隔振结构设计、管路结构设计，提供机组振动测试、诊断以及改进方案。 本项关键技术现阶段已授权国内发明专利 4 项，申请国际专利 2 项、国内发明专利10 项；应用于中海油海洋平台天然气压缩机；开发压缩机故障诊断仪，已在某加氢站压缩机调试中成功检测出气阀泄漏、膜片运动失效、活塞环磨损、溢油阀阀芯磨损等严重故障。 关键技术三：压缩机数据共享与健康管理云平台 构建压缩机及其辅助系统、零备件信息数字化管理平台；构建压缩机热力-动力-应力-寿命分析模块，集成监测数据评价机组运行状态；基于故障诊断技术，建立机组现场监测数据与健康/故障状态信息实时共享平台，打破机组现场与远程管理者之间的技术壁垒；实现压缩机核心部件维修预警、寿命预测，交互 GUI 界面集成可视化压缩机维修维保手册、指导视频、三维模型；压缩机全生命周期管理，显著提高运维效率和管理水平。

项目概况 本系统在建立科学的管理制度的基础上，建立一个涵盖备品配件管理各方面的备品配件信息管理系统，从而形成对备品配件成本、质量、使用等高效统一、规范协调的管理和控制系统，形成一个从备品配件管理的实施层、管理层到决策以及各层次对外联系的信息实体，通过信息的高效统一，从而实现备品配件的全过程、全方位的信息控制和管理。 本项目实用性强，拥有广阔的市场前景。 主要特点 将火电厂备品配件管理中一直沿用的粗放型意识管理（凭经验及印象）机制转变为系统管理机制，即按照领用及订货目的分类汇总出备件的库存、使用情况、发生的问题等（反映备件的质量、型号、供货单位是否适用于我公司的生产实际，反映备件的使用频率故障频率）。从而科学地修订定额、降低库存、节约资金、使备件真正用到实处。并且能从生产实际出发，科学地进行物资管理，决策并控制物资的合理使用。技术指标   系统采用模块化研发方式，整个系统包括备件需求情况、备件使用情况、备件废旧管理、备件定额管理、备件综合查询、系统的维护和管理等功能模块，可以实现电厂备品配件全生命周期的管理。市场前景 电厂备品配件管理一直沿用粗放型的管理机制，各车间班组自己管理所辖系统的备件，一方面备品配件易重复采购，造成严重的资金浪费；另一方面，缺少必备的备件，对正常生产构成威胁。 本系统的开发对于改善备品备件采制化设备及条件，强化管理手段，提高企业的经济效益具有非常现实的意义，拥有广阔的市场前景。

针对生产企业定制管理系统软件，从产品订单开始，按照 QS9000/TS16949 质量管理体系的APQP  流程实现产品全程管理。产品项目管理分为整体情况监督、单个产品的分阶段、分科室管理。在产品的生产加工过程中，实时采集生产数据并保存到数据库中，并以看板显示在车间内。实现生产  设备的点检管理，并与 K3 等软件实现无缝对接，将整个企业管理集成于一个软件。