Surveillance du niveau de stock dans les silos et citernes

Résumé

Une entreprise en rupture de stock s’expose à plusieurs risques qui peuvent entraîner la perte de rentabilité et de chiffre d’affaires. A ces risques, s’ajoutent celui de l’insatisfaction de la clientèle qui peut perdre confiance en elle, les clients décidant d’aller voir ailleurs.

Contrôler le niveau de ses stocks est donc une tâche cruciale pour tout type d’entreprise, y compris pour celles dont les stocks sont entreposés dans des silos et des tanks de grande capacité (fuel, ciment, céréales, etc).

Challenge

Comment connaître en temps réel la quantité de fuel qui se trouve dans des silos de plus de 60 mètres sans quitter vos bureaux ?

Comment gérer des dizaines de silos sans des visites d’inspection à haut risque pour le personnel ?

Solution

Grâce à des capteurs sans contact utilisant la technologie LED Time-of-Flight (ToF), nous pouvons atteindre une portée allant jusqu'à 60 m pour une gestion de stock sûre et non intrusive, même des plus grands silos.

L’autre grand avantage de nos capteurs c’est qu’ils ne nécessitent aucun câblage ce qui signifie donc une installation rapide avec un coût réduit et un déploiement plus facile dans des endroits éloignés. 

Les données de niveau de marchandise dans les silos sont transmises par voie hertzienne, directement depuis vos silos, en utilisant le protocole LoRaWAN avec des kilomètres de zone de couverture. 

En outre, grâce à la technologie LoRaWAN, les batteries de nos capteurs ont une autonomie allant jusqu’à 10 ans.

Avantages

• La sécurité du personnel est améliorée car il n’y a plus besoin d'escalader les silos ;
• L'exposition du personnel aux marchandises dangereuses est réduite au maximum ;
• Amélioration de la planification et optimisation du réapprovisionnement des stocks ;
• Réduction des coûts opérationnels en minimisant les inspections manuelles de niveau de stock ;
• Réduction du temps de mise hors service des silos pour raison d’inspection ;
• Élimination des approximations non fiables en travaillant à partir de données de niveau très précises.