更智能的入境材料装载审核
您是否得到了所支付的材料？--
对于水泥厂、沥青厂、土地开发公司和市政府等采购骨料的公司来说，运抵现场的每一车骨料都意味着成本和风险。
现实很简单： 你不一定能收到交货单上的东西。
在美国，许多企业依靠数字票据平台（如 HaulHub 或 Command Alkon）来跟踪和管理散装物料的交付。这些系统在简化物流和文档方面非常出色，但它们无法验证实际交付到工厂或工作现场的货物。
在其他地区，类似记录的形式可能是纸质票据、手写送货单或内部跟踪系统。无论采用哪种形式，有一点是正确的：
文件告诉你什么应该到，而不是什么已经到。
这就为代价高昂的问题留下了空间：
- 仅装载部分货物的卡车抵达
- 空车凭有效车票出场
- 卡车在到达目的地前在途中掉落材料
- 用重复的票号掩盖丢失的货物
- 甚至是内部盗窃--由于在入口处缺乏可见度而得逞
这些问题会导致实际的经济损失和库存不一致--无论你如何跟踪交货。
我们的方法引入了一种更智能的方式，利用自动 负载量扫描 和 异常检测 技术。这样，无论卡车运输公司或票据来源如何，买方都能核实实际抵达的货物。
利用负载近似估计 (LAE) 及早发现问题
即使卡车到达时没有事先登记或扫描空车状态，我们的系统也能生成所谓的 "装载近似估计值"（LAE）。这种估算基于卡车装载轮廓的视觉和几何特征，如形状、尺寸和装载水平。LAE 提供了可靠的初步估算，有助于标记可疑货物。
这有助于您 自动实时发现异常情况尤其是第三方运输商或供应商，因为他们更难监控。
行为异常也很重要并非所有问题都与负载大小有关。有些问题与行为有关。我们会标记可疑的模式，例如
- 极短的站点时间 (卡车没有卸货）
- 离开时仍盖着油布
- 快速重新登录可能隐藏重复票据
这些信号与我们的负载近似估计 (LAE) 相结合，加强了自动异常检测功能，甚至无需完全注册。
更智能的估算，随时间推移不断改进我们的系统越用越精确。我们应用 高级机器学习模型 在数以千计的实际卡车装载中进行训练。这些模型可以了解拖车形状、装载轮廓和视觉提示与实际物料量之间的关系。
随着收集的数据越来越多，这些预测也会越来越完善，甚至对没有注册或空车扫描记录的卡车也能提供更有力的验证。
虽然这种估算可能不如全面的容积计算精确，但误差幅度很小，足以 有效检测交付异常，保护您的底线.
为了获得最高的准确性，我们建议您注册您的卡车车队并捕捉空卡车档案。这样就可以使用我们的 装载量扫描仪 它可以比较装载扫描和空载扫描，以确定准确的物料输送量。
有了它，您就能对每次交付进行高可信度的测量。即使没有 LAE，您也可以立即采取行动，提高整个供应链的责任感。
底线如果您在管理进货集料时仅仅依赖于交付文件（无论是数字文件还是纸质文件），那么您很有可能在为从未交付的材料付费。通过自动装载扫描和异常检测，您可以获得
- 对每次交付充满信心
- 供应商和运输商的责任
- 降低损失或欺诈风险
- 加强库存和成本控制
数字系统会告诉你应该交付什么。
我们的卡车容积扫描解决方案可以告诉您实际情况。