Характеристика машины по вин коду


Как узнать комплектацию автомобиля по VIN бесплатно

Все автомобили имеют уникальный код, или VIN-номер. Номер этот используется часто, и каждый владелец авто знает о его наличии.

Но мало кому известно, как узнать комплектацию автомобиля по VIN бесплатно и какие вообще сведения о машине могут быть зашифрованы в 17 символах.

Что такое ВИН-номер?

Присваивать каждому новому автомобилю уникальный номер начали давно, еще в 1980 году. В номере могут использоваться цифры от 0 до 9 и практически все буквы английского алфавита.

Не используются только несколько букв — O, Q и I, поскольку в печатном виде их можно легко перепутать с цифрами.

Какая информация содержится в ВИН-номере

  1. Первые три цифры содержат географическую информацию.
    В первую очередь это — страна производства транспортного средства. По этой причине первые цифры у большинства автомобилей внутри страны совпадают.
  2. Особенности производства компании, выпустивший автомобиль.
    Тут все зависит от конкретных особенностей и самой фирмы. К примеру, для небольших по размеру производств, выпускающих мелкосерийные партии моделей до 500 штук, третьим символов в номере должна быть цифра «9».
  3. На девятом месте по счету в ряде случаев ставится контрольная цифра, при помощи которой можно определить, не был ли каким-то образом VIN-номер автомобиля изменен.
    В зависимости от суммы цифр и некоторых других значений эту информацию можно проверить.
  4. Другие цифры содержат, в том числе, информацию о годе выпуска машины и некоторые ее технические характеристики.
    Именно этот момент важен для автомобилистов больше всего, так как при помощи этих цифр может быть проверена комплектация авто по вин коду.

Контрольную цифру принято использовать только у производителей из США и Китая, а вот японские марки и автомобильные компании из Европы подобную практику отвергают.

У таких машин на девятом месте стоит либо случайная цифра, либо она означает другую дополнительную информацию про авто.

Какую полезную информацию содержит VIN-номер

На данный момент комплектация авто по вин коду бесплатно может быть проверена в различных местах: на сайтах и сервисах в сети интернет, предлагающих проверку на бесплатной основе. Однако сначала следует уточнить, какую именно информацию там можно найти.

Информация, которую можно узнать:

  1. Точная дата выпуска автомобиля.
  2. Название марки и модели машины, а также модельный ряд.
  3. Тип кузова — седан, универсал, хэтчбек и далее по списку.
  4. Тип двигателя, его мощность и объем.
  5. Версия автомобиля (серия производства).
  6. Тип привода: передний, задний, полный.
  7. Тип трансмиссии и количество передач.
  8. Токсичность выхлопа в соответствии с международными нормами (4, 5 класс токсичности).
  9. Система кондиционирования воздуха (кондиционер или климат контроль, однозонный или двухзонный).
  10. Страна, для которой выпускался автомобиль (в виде буквенного кода, к примеру «RU»).
  11. Цвет и тип покраски машины снаружи, а также тип обивки салона.

Зачем это нужно

Как видно, полезной информации можно получить достаточно много. При покупке автомобиля с рук, к примеру, такая проверка позволяет узнать, действительно ли владелец продает то, что было произведено, либо машина претерпела существенные изменения или вообще не соответствует заявленному производителем.

В таком случае от покупки лучше или вообще отказаться, или искать причины разногласий реальности с VIN-номером и проверять все вдвойне тщательно.

Комплектация авто по ВИН коду бесплатно

Возможность узнать комплектацию любой машины по ее VIN-коду предлагается на большом количестве онлайн-сервисов.

  1. Онлайн-сервис на сайте Elcats.ru.

Шаг первый — выбираем производителя автомобиля из списка на главной странице сайта:

Шаг второй — вводим ВИН-номер машины. Сервис также предлагает еще больше уточнить область поиска, выбрав конкретную модель автомобиля, но в 99% случаев никакого смысла это не несет, информация и так отображается в полном объеме:

Шаг третий — после ввода номера появляется окно с достаточно подробными характеристиками автомобиля:

Шаг четвертый — нажимаем на ссылку «показать список опций» и получаем всю возможную информацию о комплектации машины:

Пожалуй, данный сервис лучше всех остальных отвечает на вопрос как узнать комплектацию автомобиля по VIN бесплатно. Однако, с учетом возможных ошибок и погрешностей, данные лучше сверять хотя бы из двух источников.

  1. Онлайн-сервис vinformer.su.

После ввода ВИН-номера, данный сервис предлагает ввести капчу в целях защиты от роботов, после чего уточнить тип двигателя в проверяемом автомобиле.

Второй шаг, в прочем, можно пропустить, после чего появится таблица с достаточно подробной информацией о машине, удобно представленной по пунктам и разложенной по полочкам.

Для некоторых машин сервис по каким-то причинам показывает только часть информации, в этом случае можно попробовать воспользоваться другими бесплатными инструментами.

Более того, данный сервис предлагает только три бесплатные проверки. В прочем, редко когда бывает нужно проверить большее количество машин за раз.

  1. Онлайн-сервис pogazam.ru.

Данный сервис позволяет сразу ввести ВИН-номер машины и узнать все основные подробности о конкретном транспортном средстве.

Однако подробная информация с точным списком опций в конкретной комплектации здесь не отображается.

Как узнать комплектацию автомобиля по vin бесплатно и с гарантией

Если нужна гарантированно точная информация о машине по её VIN-номеру, можно пойти еще двумя путями:

  1. Узнать, предлагает ли официальный сайт производителя проверку своих машин по коду. К примеру, у автопроизводителя Kia такая функция есть и находится по адресу https://www.kia.ru/service/decoding_vin/.
  2. Проверка на официальном сайте ГИБДД — https://www.gibdd.ru/check/auto/.

Во втором случае будет сообщена только общая информация о машине: год выпуска, тип двигателя и так далее.

Однако при этом проверяется и другая информация, которая необходима в сделках купли-продажи авто: информация о наличии машины в розыске, о старых постановках и снятии с учета, об авариях и наличии ограничений на машину.

Такой комплексной проверки будет достаточно, чтобы узнать об автомобиле практически всю его историю и характеристики, а затем сделать правильный выбор при покупке.

Читайте также:

Расшифровать VIN | Autobius

Autobius - универсальный VIN-декодер, позволяющий расшифровать VIN любого автомобиля. Каждый автомобиль имеет уникальный идентификационный код, который называется VIN. Этот номер содержит важную информацию об автомобиле, такую как его производитель, год выпуска, завод, на котором он был произведен, тип двигателя, модель и многое другое. Например, если кто-то хочет купить автомобиль, можно проверить VIN номер один в онлайн-базе данных, чтобы убедиться, что автомобиль не был украден, поврежден или незаконно изменен. Номер VIN имеет определенный формат, который признан во всем мире. Этот формат был внедрен институтом ISO. Каждый производитель автомобилей обязан маркировать все свои автомобили в этом специальном формате. Этот онлайн-сервис позволяет пользователю проверить действительность автомобиля и получить подробную информацию практически по любому номеру VIN, найти запчасти для автомобиля и проверить историю автомобиля. Расшифрование VIN также позволяет пользователю проверить рыночную стоимость нового или подержанного автомобиля.

Расшифровка и проверка ВИН (VIN) автомобиля

Купить отчёт Автокод (история автомобиля: регистрации, фотографии, ДТП, ремонты, угон, залог и тд).

Дополнительные отчёты: комплектация, проверка на отзыв производителем, Carfax и Autochek (для автомобилей из США) доступны у наших партнёров - VINformer.SU.

Расположение идентификационного номера

VIN код, или как его еще называют номер кузова, в обязательном порядке должен быть прописан в техпаспорте, и быть идентичным номеру, который находится на кузове. Обычно номер расположен на несъемных частях кузова (передней стойке) и тех его местах, где шанс повреждения авто при ДТП минимален.

Какую информацию дает расшифровка ВИН кода автомобиля

  • Страну производителя.
  • Год выпуска.
  • Тип двигателя и кузова.
  • Какая комплектация должна присутствовать при покупке автомобиля.
  • Общие характеристики автомобиля.
  • Информацию о транспортном средстве, его пробеге, о ранних его продажах и другие аналогичные данные.

Этапы расшифровки

Как правило, идентификационный номер имеет 17 символов, и в его состав входят 3 обязательные части:

  • WMI – содержит 3 символа.
  • VDS – содержит 6 символов.
  • VIS – содержит 8 символов.

     

С первой части WMI как раз и начинается проверка автомобиля по vin. Данные символы идентифицируют изготовителя авто, которые закрепляются за определенной страной. Первый символ означает его географическую зону, и может быть как цифрой, так и буквой, в зависимости от страны изготовителя. К примеру, цифры от 1 до 5 будут означать изготовителя в Северной Америке; от 6 до 7 – страны Океании; от 8 до 9, а также 0 - изготовителем является Южная Америка. Буквы от S до Z - автомобили Европейского происхождения, от J до R - происхождение из Азии, от A до H - привезены из Африки.

Первая часть проверки по vin дает возможность узнать, откуда был привезен автомобиль.

Вторая часть именуется как описательная и, как правило, должна состоят из 6 символов. Очень часто случается, что производитель автомобиля заполняет не все 6 символов, но по правилам в авто должны присутствовать все 6. Поэтому если имеется только 4 или 5 символов в данной части кода, то оставшиеся, просто заполняют нулями и обязательно с правой стороны. Описательная часть расшифровки ВИН позволяет определить модель автомобиля и его главные характеристики. Цифры начиная с 4 и заканчивая 8, должны рассказать о типе автомобильного двигателя, его серии и модели, а также иметь данные о типе кузова.

И третья, заключительная часть расшифровки ВИН является VIS, которая состоит из 8 знаков. Стоит знать, что последние 4 знака в обязательном порядке должны присутствовать. Это та часть расшифровки, в которой можно узнать год выпуска транспортного средства, данные о сборочном заводе, модельном годе.

Все три части являются нужными при расшифровке идентификационного номера кузова, и дают понять будущему владельцу о происхождении и дальнейшей истории автомобиля.

 

Самостоятельная проверка ВИН кода

Чтобы проверить ВИН код необязательно обращаться в соответствующие инстанции и отправлять в них запрос.

Зная идентификационный номер кузова, введите его в форму проверки на нашем сайте, и получите полную информацию о конкретном автомобиле. Это нужная процедура, которую рекомендуется проводить перед покупкой автомобиля. Она займет немного времени, но зато сбережет от дальнейших неприятностей.

 

Расшифровали VIN код? Найдите запчасть за 7 минут! Оставьте заявку на pogazam.ru, и 256 магазинов Екатеринбурга получат ваш запрос.

Поиск по VIN коду

Наименование каталога

 

 

Наш интернет-магазин предоставляет вам возможность осуществить подбор запчастей по VIN в онлайн режиме. Это позволит с максимальной оперативностью найти требуемую деталь, получая гарантии того, что она идеально подойдет для вашего авто.

VIN код – это уникальный номер, представляющий собой набор букв и цифр. Он присваивается каждому транспортному средству. В нем зашифрована информация о производителе авто, дате его выпуска, а также другие данные, идентифицирующие транспорт. Соответственно, подбор запчастей по VIN в онлайн режиме гарантирует безошибочное определение подходящих комплектующих. Остается только выполнить данную процедуру.

 

 

Как осуществить подбор запчастей по VIN коду в онлайн режиме 

Первым делом вам нужно зайти на сайт нашего интернет-магазина, ознакомиться с информацией, представленной на главной странице. Здесь вы видите категории запчастей, возможные способы поиска, а также наши контактные данные – они могут пригодиться для получения консультации. Далее нужно выполнить следующие действия:

 

  • найти в регистрационных документах VIN код автомобиля;
  • ввести в соответствующее поисковое поле упомянутый выше набор цифр и букв;
  • запустить поиск;
  • ознакомиться с перечнем комплектующих, выданных по вашему запросу;
  • выбрать деталь, которая вам необходима.


В описании автозапчасти представлены ее полные характеристики. Но, если вы пользуетесь онлайн подбором запчастей по VIN коду автомобиля, можете быть уверены, что они подойдут для вашего автомобиля. Также имеется стоимость комплектующей, на которую также следует обращать внимание.

 

Альтернативные способы онлайн подбора запчастей кроме VIN кода

 

Если вы желаете ускорить процедуру, имеете точные характеристики детали, в которой есть необходимость, можете не использовать подбор запчастей по VIN коду автомобиля в онлайн режиме, а просто задать в поисковое поле артикул или наименование комплектующей. Это позволит найти деталь, соответствующую заданным критериям, достаточно быстро.

Можно искать автозапчасти и по марке, модели, году выпуска авто. Так вы найдете все комплектующие, подходящие в данном случае, сможете ознакомиться с их перечнем и нашей ценовой политикой.

 

(0.01 сек.)

Проверить VIN. Проверка авто по ВИН коду

VIN код или как его правильно назвать идентификационный номер авто - это не просто набор 17 цифр и букв. Это уникальный код. В него вкладывают очень важную и нужную инфу о транспорте. Такую как производитель, марка автомобиля, характеристику авто, год выпуска и даже место сборки машины. При создании кода используют определенный стандарт ISO 3779-1983 и ISO 3780. Сам код наносят или выбивают на несъемных кузовных частях или наносят на шасси. Обычно для этого используется специальная табличка - шильдик.

Где найти вин код на автомобиле?
- рама двери водителя или пассажира
- ветровое стекло
- передняя часть движка автомобиля
- перегородка теплоизоляции
- свод колеса автомобиля изнутри. Обычно левое.
- рулевая колонка или сам руль
- радиаторный кронштейн
- ПТС автомобиля, талон ТО, полис страховки или свидетельство регистрации машины


VIN состоит только из букв латиницы и цифр. Теперь пройдем по самим буквам и цифрам, и что они обозначают:
1-3 - зона географическая, страна производства и изготовитель. Обозначается как WMI
4-9 - само транспортное средство по документации. Набор букв и цифр определенный изготовителем. Обозначают VDS.
10-17 - год выпуска (может быть год модели), завод производитель автомобиля и другие данные, которые пожелает вложить в VIN код изготовитель. При этом последние 4 знака обязательно должны быть цифры. Обозначают как VIS.

Примечательно, что в VIN не закладывают буквы I, O и Q, они похожи на цифры, поэтому их не используют.

Последние запрошенные расшифровки ВИН кодов:

Как проверить комплектацию авто по VIN (ВИН) коду

Как узнать комплектацию автомобиля по VIN-коду?

Многие автолюбители не осознают, насколько важно проверить заводскую комплектацию автомобиля по ВИН-коду перед его покупкой, даже определить страну сборки. Более опытные автовладельцы однозначно ответят, что это не только поможет сделать правильный выбор, но и сэкономить при обнаружении несоответствий между изначальным оснащением, данными документации и сведениями настоящего хозяина. Также проверка убережет вас от таких неприятностей как, например, приобретение «двойника» или угнанной машины с перебитым номером.

Содержание:

Как знание комплектации помогает в разоблачении мошеннических схем?

Как правило, при подготовке дорогих криминальных автомобилей к продаже мошенники подгоняют не документы под машину, а именно авто под оригинальную документацию. При этом таблички с VIN-кодом и прочей информацией тоже применяются подлинные – они ввариваются в те места, где им положено находиться. Факт замены трудно выявить обычному покупателю транспортного средства (ТС) – тем более, если данная процедура осуществлялась профессионалом. В большинстве случаев это определяется экспертами ГИБДД при сверке кузовных номеров.

Как результат – арест машины. И это в лучшем случае, а в худшем – уголовное дело на владельца. Ведь помимо того, что ТС угнанное, оно может числиться еще и в криминальных делах – наезд со смертельным исходом, грабеж, предумышленное убийство и т.д.

А если вы удосужитесь узнать по VIN комплектацию автомобиля, всего этого можно избежать. Каким образом? Да все просто – максимально точно подогнать получится только основные параметры между документацией, ВИН-кодом и самим ТС. Заводское оснащение в мельчайших его деталях подстроить практически невозможно.

Поэтому при выявлении даже малейшего несоответствия между расшифрованной изначальной комплектацией и указанной в документации следует уделить особое внимание осмотру мест крепления табличек с VIN-кодом и кузовным номером:

  • Не допускается наличие сварных швов вокруг табличек и на стыках элементов кузова. Традиционно они крепятся с помощью специальных заклепок. Наличие сварного соединения – прямое доказательство наличия криминальной истории.
  • Сварные швы могут быть качественно зачищены и закрашены, но в любом случае следы постороннего вмешательства будут видны – например, в местах зачистки будет большая шероховатость, чем в других местах.

Если проверенная комплектация авто по ВИН-коду не соответствует заявленной и обнаружены вышеперечисленные следы постороннего, то покупать такую машину – себе дороже.

Также бывают ситуации, когда заводские агрегаты заменены неоригинальными. Это, конечно, не так страшно, как криминальная история, но может существенно затруднить вам жизнь. При обнаружении таких «нестыковок» вы можете либо отказаться от покупки такого ТС, либо снизить изначально указанную продавцом цену.

VIN-код и кузовной серийный номер: отличия

Это 2 разных номера и на большинстве современных автомобилей стоит и тот, и другой. А незнание этого чревато не только путаницей, но и лишней тратой денег – на вас могут нажиться недобросовестные полицейские, обнаружив якобы «несоответствие» по номерам и предложив «порешать проблему на месте» за определенную сумму. Поэтому давайте разберемся, чем же отличаются между собой VIN-код и кузовной номер.

ВИН-код – уникальный идентификационный номер, отвечает за все транспортное средство. А кузовной номер отвечает лишь за кузов. VIN всегда состоит и 17 символов, а кузовной – содержит 9-14 символов.

Обычно более короткий номер кузова дублируется в длинном идентификационном, но не всегда – они могут быть полностью разными. Также они отличаются и по месту расположения. Так, если размещение ВИН-кода стандартно, то кузовной серийник производитель может разместить в любом месте на свое усмотрение.

Первые 4-6 символов кузовного номера определяют марку и тип кузова, а все остальные – это серийный номер изготовителя. Сегодня преобладающее количество автопроизводителей идентификационную маркировку выполняют с помощью VIN-кода. Но существуют и исключения – некоторые японские и американские автоконцерны выпускают машины только с кузовным серийным номером.

Но сегодня целесообразнее пробивать комплектацию машины по ВИН-коду, а не по номеру кузова, который практически всегда является частью VIN, как и было указано выше.

Что именно можно определить с помощью ВИНа?

Пробить по VIN комплектацию автомобиля лучше всего еще перед его осмотром – можно просто созвониться с продавцом и уточнить идентификационный номер (скрывать эту информацию при условии отсутствия каких-либо скрытых проблем он не должен).

Определить оснащение можно несколькими способами:

  • Самостоятельно – самый сложный и трудоемкий метод. Собирать информацию вы сможете только после определения базовых характеристик транспортного средства. При этом вам придется найти и «перелопатить» множество информации в сети – начиная с различных онлайн-каталогов и заканчивая разными сборниками таблиц. Это может занять не один день, а результат не всегда оправдывает ожидания
  • Через онлайн-сервис «АвтоИстория» – наиболее простой и быстрый метод узнать по VIN комплектацию транспортного средства. Вам не придется изучать и собирать данные с разных источников, нужно просто ввести идентификационный номер и «дело в шляпе» – отчет будет сформирован в течение нескольких минут. Стоит услуга совсем недорого, что делает проверку доступной каждому. При этом кроме оснащения ТС вы узнаете максимально полную историю его эксплуатации (криминальную, банковскую, судебную, таможенную).

Проверяя оснащение авто с помощью нашего сайта, вы сможете узнать следующую информацию:

  • Поколение модели, начало производства и модельный год.
  • Характеристики двигателя – серия, тип, объем, мощность, крутящий момент.
  • Тип коробки передач.
  • Тип кузова, цвет кузова.

Пример и отчета представлен ниже:

Как пробить комплектацию через онлайн-сервис «АвтоИстория»?

Процедура проверки по VIN комплектации машины на нашем сайте предельно проста. Вам нужно выполнить всего несколько действий:

  • В поле ввода ввести идентификационный номер транспортного средства.
  • Указать рабочий электронный адрес, на который вам будет отправлена история ТС.
  • Оплатить услугу.

Подробный отчет придет на указанный вами E-mail в течение 5-15 минут. Когда сервис загружен, бывают задержки, но не более 1,5 часов с момента оплаты.

«АвтоИстория» работает с базами данных официальных, неофициальных и коммерческих структур. Поэтому мы гарантируем, что вы получите максимально подробную и правдивую информацию о заинтересовавшем вас автомобиле. Проверить оснащение ТС на нашем сайте вы можете без ограничений, региональных привязок и в любое удобное для вас время дня или ночи – наш режим работы 24/7.

Исходя из вышесказанного, комплектация авто по ВИН-коду должна проверяться в обязательном порядке. Этим вы значительно сократите риск возможного попадания в мошеннические схемы, сохраните свои деньги, время и нервы. «АвтоИстория» – ваш надежный помощник в вопросах покупки подержанного транспорта. Мошенники коварны – будьте всегда начеку!

Как узнать историю автомобиля по винному коду и зачем это нужно?

VIN-идентификатор - уникальный номер автомобиля, состоящий из цифр и букв. Обычно винный код состоит из 17 символов. Если он уникальный, реально ли узнать историю автомобиля по винному коду? Как это сделать? Давайте разберемся.

Что такое VIN и где его найти?

Каждый производитель помещает код Vin в одно из следующих мест:

  • Лобовое стекло.
  • Головка блока цилиндров.
  • Торпеда.
  • Верхняя часть арки.
  • Обшивка пола.
  • Дверные пороги.
  • Маркировочная табличка.

На некоторых моделях VIN может дублироваться в нескольких местах, чтобы усложнить прерывание ввода цифр и букв в случае кражи автомобиля. Кстати, именно из-за того, что машина может быть угнана, проверка винного кода машины перед совершением покупки особенно важна.

VIN делится на три части. Каждая группа и отдельный символ несут определенную информацию:

  • Первые три - это мировой код производителя автомобиля, который включает в себя страну производителя, завод и тип автомобиля.
  • Следующие 6 символов расскажут вам о технических характеристиках автомобиля (модель, тип двигателя и кузова, серия и т. Д.).
  • Третья часть состоит из 8 символов. Последние 4 - это всегда цифры, которые показывают модель и год сборки, серийный номер и другую подобную информацию.

Особое внимание уделено девятой в символе счета - это контрольная цифра, которая определяет подлинность VIN.

Зачем вам автомобильная история для винного кода?

Такие данные необходимы, прежде всего, для того, чтобы понять, не угнан ли автомобиль. Однако битые номера и так будут заметны, если внимательно изучить VIN.

Кроме того, изучение истории ТК поможет выявить недобросовестных продавцов.Теперь совсем не проблема покрутить пробег, замаскировать следы от аварии, продать сломанную или даже восстановленную машину под видом целого. Во избежание обмана рекомендуется получить выписку из истории автомобиля по винному кодексу. Он содержит информацию от всех государственных и негосударственных структур, что значительно упрощает сбор информации. То есть можно получить не только официальные данные, которые лишь частично говорят о сроке службы автомобиля.

Как узнать историю авто по винному коду?

Сегодня в Интернете можно найти множество сервисов, которые за дополнительную плату собирают информацию об автомобиле по VIN.Есть и те, кто предлагает сделать это бесплатно, однако в достоверности и полезности полученной информации приходится сомневаться. Лучше заплатить деньги проверенному сервису и получить полный и, что не менее важно, точный отчет.

Как узнать историю авто по винному коду? Сделать это довольно просто: найти проверенный сайт, ввести VIN, оплатить услугу, а потом ждать результата, который придет на почту, указанную при вводе кода. Информация включает в себя следующие данные:

  • Подлинность винного кода.
  • Владельцы автомобилей согласно названию.
  • Государственный регистрационный номер.
  • Дата выпуска автомобиля.
  • Последний фиксированный пробег.
  • Комплектация автомобиля, например, цвет, объем двигателя и мощность.
  • Попал ли автомобиль в аварию.
  • Автомобиль угнан / разыскивается, является предметом залога / кредита / ареста.
  • Таможенные данные.
  • Был ли ремонт оплачен страховыми компаниями.
  • Использовалось транспортное средство в качестве такси.

Совсем недавно онлайн-сервис по проверке автомобиля по вин-коду запустил официальный сайт ГИБДД. Однако здесь можно получить лишь часть описанных выше данных, например, наложены ли на ТС ограничения, запреты в соответствии с действующим законодательством РФ.

Так как многие автомобили сегодня приезжают в Россию из США, есть возможность проверить историю автомобиля на одном из американских сайтов.По мнению автовладельцев, лучшими являются AutoCheck и CarFax. Эти ресурсы предлагают проверить историю автомобиля на несколько десятков долларов.

Случаи, когда VIN должен показаться подозрительным

Теперь мы знаем, как узнать историю автомобилей по Win-коду, но не всегда это возможно. Например, из-за того, что в России эти сервисы пока не работают так же хорошо, как в той же Америке. То есть, если машина отечественного производства, собрать все данные о ней будет просто невозможно.Можно ли самостоятельно определить подлинность VIN? Да, для этого вам необходимо:

  1. Сверять VIN, указанный в МДП, с кодом на элементах кузова.
  2. Внимательно проверьте символы на предмет изменений.
  3. Проверка контрольной цифрой.
p >> .

Репозиторий машинного обучения UCI: набор данных Wine

Характеристики набора данных:

Многомерный

Количество экземпляров:

178

Площадь:

Физический

Характеристики атрибута:

Целое, вещественное

Количество атрибутов:

13

Дата дарения

1991-07-01

Сопутствующие задачи:

Классификация

Отсутствуют значения?

Количество посещений в Интернете:

1563935

Источник:

Первоначальные владельцы:

Форина, М.и др., ПАРВУС -
Расширяемый пакет для исследования, классификации и корреляции данных.
Институт фармацевтического и пищевого анализа и технологий, Via Brigata Salerno,
16147 Генуя, Италия.

Донор:

Стефан Эберхард, электронная почта: Стефан '@' coral.cs.jcu.edu.au

Информация о наборе данных:

Эти данные являются результатом химического анализа вин, выращенных в одном регионе Италии, но полученных из трех разных сортов.Анализ определил количество 13 компонентов, содержащихся в каждом из трех типов вин.

Я думаю, что в исходном наборе данных было около 30 переменных, но по какой-то причине у меня есть только 13-мерная версия. У меня был список из 30 или около того переменных, но а) я его потерял и б) я не знал, какие 13 переменных включены в набор.

Атрибуты (авторство Riccardo Leardi, riclea '@' anchem.unige.it )
1) Алкоголь
2) Яблочная кислота
3) Ясень
4) Щелочность золы
5) Магний
6) Общие фенолы
7) Флаваноиды
8) нефлаваноидные фенолы
9) проантоцианы
10) Интенсивность цвета
11) Оттенок
12) OD280 / OD315 разбавленных вин
13) Пролин

В контексте классификации это хорошо поставленная проблема с "хорошо управляемыми" структурами классов.Хороший набор данных для первого тестирования нового классификатора, но не очень сложный.

Информация об атрибуте:

Все атрибуты непрерывны

Статистика недоступна, но предлагается стандартизировать переменные для определенных целей (например, для нас с классификаторами, которые НЕ масштабно инвариантны)

ПРИМЕЧАНИЕ: 1-й атрибут - это идентификатор класса (1-3)

Соответствующие документы:

(1)
С. Эберхард, Д.Куманс и О. де Вель,
Сравнение классификаторов в параметрах большой размерности,
Тех. Номер представителя 92-02, (1992), Департамент компьютерных наук и Департамент
Математика и статистика, Университет Джеймса Кука в Северном Квинсленде.
(также представлен в Technometrics).

Эти данные использовались со многими другими для сравнения различных
классификаторов. Классы разделимы, правда только RDA
получил 100% правильную классификацию.
(RDA: 100%, QDA 99.4%, LDA 98,9%, 1NN 96,1% (z-преобразованные данные))
(Все результаты с использованием метода исключения одного исключения)

(2)
С. Эберхард, Д. Куманс и О. де Вель,
«КЛАССИФИКАЦИОННОЕ ИСПОЛНЕНИЕ RDA»
Тех. Номер представителя 92-01, (1992), кафедра компьютерных наук и кафедра
Математика и статистика, Университет Джеймса Кука в Северном Квинсленде.
(также отправлено в Journal of Chemometrics).

Здесь данные были использованы для иллюстрации превосходных характеристик
использование новой функции оценки с RDA.


Документы, в которых цитируется этот набор данных 1 :

Пинг Чжун и Масао Фукусима. Регуляризованный негладкий метод Ньютона для мультиклассовых машин опорных векторов. 2005. [Контекст просмотра].

Игорь Фишер и Ян Польша. Усиление блочно-матричной структуры для спектральной кластеризации. Телекоммуникационная лаборатория. 2005. [Контекст просмотра].

Цзяньбинь Тан и Дэвид Л. Доу. MML-вывод наклонных деревьев решений. Австралийская конференция по искусственному интеллекту.2004. [Контекст просмотра].

Сугато Басу. Полу-контролируемая кластеризация с ограниченными базовыми знаниями. AAAI. 2004. [Контекст просмотра].

Стефан Муттер, Марк Холл и Эйбе Франк. Использование классификации для оценки результатов интеллектуального анализа правил доверительной ассоциации. Австралийская конференция по искусственному интеллекту. 2004. [Контекст просмотра].

Дженнифер Г. Дай и Карла Бродли. Выбор функций для обучения без учителя. Журнал исследований в области машинного обучения, 5. 2004 г. [Контекст представления].

Юань Цзян и Чжи-Хуа Чжоу. Редактирование обучающих данных для классификаторов kNN с помощью нейросетевого ансамбля. ISNN (1). 2004. [Контекст просмотра].

Михаил Биленко и Сугато Басу и Раймонд Дж. Муни. Интеграция ограничений и метрического обучения в полууправляемую кластеризацию. ICML. 2004. [Контекст просмотра].

Агапито Ледесма и Рикардо Алер, Арасели Санчис и Даниэль Боррахо. Эмпирическая оценка оптимизированных конфигураций стекирования. ICTAI. 2004. [Контекст просмотра].

Джереми Кубица и Эндрю Мур.Вероятностная идентификация шума и очистка данных. ICDM. 2003. [Контекст просмотра].

Сугато Басу. Также отображается как технический отчет, UT-AI. Кандидатская диссертация. 2003. [Контекст просмотра].

Майкл Л. Реймер и Трэвис Э. Дум, Лесли А. Кун и Уильям Ф. Панч. Обнаружение знаний в медицинских и биологических наборах данных с использованием гибридного байесовского классификатора / эволюционного алгоритма. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B, 33. 2003. [View Context].

Мукунд Дешпанде и Джордж Карипис.Использование комбинации значений атрибутов для классификации. CIKM. 2002. [Контекст просмотра].

Петри Контканен, Юсси Лахтинен, Петри Мюллюмаки, Томи Силандер и Генри Тирри. Труды предварительной и последующей обработки в машинном обучении и интеллектуальном анализе данных: теоретические аспекты и приложения, семинар по машинному обучению и приложениям. Группа вычислений сложных систем (CoSCo). 1999. [Контекст просмотра].

Этхем Алпайдин. Голосование по нескольким ближайшим соседям.Артиф. Intell. Rev, 11. 1997. [Контекст просмотра].

Георг Тимм и Э. Фислер. Оптимальная установка весов, скорости обучения и прироста. Е С Е А Р Ч Р Е П Р О Р Т И Д И А П. 1997. [Контекст просмотра].

Камаль Али и Майкл Дж. Паццани. Снижение количества ошибок за счет изучения множественных описаний. Машинное обучение, 24. 1996. [Контекст просмотра].

Педро Домингос. Унификация индукции на основе экземпляров и правил. Машинное обучение, 24. 1996. [Контекст просмотра].

Георг Тимм и Эмиль Фислер.Технический отчет IDIAP: инициализация высокого порядка и многослойного персептрона. IEEE Transactions. 1994. [Контекст просмотра].

Прамод Вишванатх и М. Нарасимха Мурти и Шалабх Бхатнагар. Техника синтеза паттернов на основе разбиения с эффективными алгоритмами классификации ближайшего соседа. Департамент компьютерных наук и автоматизации Индийского института науки. [Просмотр контекста].

Инь Чжан и В. Ник Стрит. Упаковка с адаптивными затратами. Департамент управленческих наук Университета Айовы Айова-Сити.[Просмотр контекста].

Даичи Мотихаси, Гэн-итиро Кикуи и Кендзи Кита. Изучение неструктурной метрики расстояния с помощью минимальных кластерных искажений. Научно-исследовательские лаборатории устного перевода ATR. [Просмотр контекста].

Абдельхамид Бучачиа. Сети RBF для изучения частично помеченных данных. Департамент информатики Клагенфуртского университета. [Просмотр контекста].

К. А. Дж. Доэрти, Рольф Адамс и Нил Дэйви. Неконтролируемое обучение с нормализованными данными и неевклидовыми нормами.Университет Хартфордшира. [Просмотр контекста].

Эрин Дж. Бреденштайнер и Кристин П. Беннетт. Мультикатегориальная классификация с помощью опорных векторных машин. Отделение математики Университета Эвансвилля. [Просмотр контекста].

Стефан Эберхард, О. де Вел и Дэнни Куманс. Новые быстрые алгоритмы выбора переменных на основе производительности классификатора. Университет Джеймса Кука. [Просмотр контекста].

Георг Тимм и Эмиль Фислер. Инициализация многослойного персептрона высокого порядка.[Просмотр контекста].

Прамод Вишванатх и М. Нарасимха Мурти и Шалабх Бхатнагар. Техника синтеза паттернов, чтобы уменьшить проклятие эффекта размерности. Эл. адрес. [Просмотр контекста].

Чжи-Вэй Сю и Чэн-Ру Линь. Сравнение методов для мультиклассовых машин опорных векторов. Департамент компьютерных наук и информационной инженерии Национального Тайваньского университета. [Просмотр контекста].

Петри Контканен, Юсси Лахтинен, Петри Мюллюмаки, Томи Силандер и Генри Тирри.ИСПОЛЬЗОВАНИЕ БАЙЕССКИХ СЕТЕЙ ДЛЯ ВИЗУАЛИЗАЦИИ ВЫСОКОМЕРНЫХ ДАННЫХ. Группа вычислений сложных систем (CoSCo). [Просмотр контекста].

Перри Мёрланд, Э. Фислер и И. Убарретксена-Беландия. Включение нелинейностей LCLV в оптические многослойные нейронные сети. Препринт статьи, опубликованной в журнале Applied Optics. [Просмотр контекста].

Маттиас Шерф и В. Брауэр. Отбор признаков с помощью метода взвешивания признаков. GSF - Национальный исследовательский центр окружающей среды и здоровья.[Просмотр контекста].

Wl / odzisl / aw Duch. Раскрашивание черных ящиков: визуализация решений нейронной сети. Школа компьютерной инженерии Наньянского технологического университета. [Просмотр контекста].

Х. Алтай Гувенир. Алгоритм обучения классификации, устойчивый к несущественным характеристикам. Билькентский университет, факультет компьютерной инженерии и информатики. [Просмотр контекста].

Кристиан Боргельт и Рудольф Крузе. Ускорение нечеткой кластеризации с помощью методов нейронных сетей.Исследовательская группа «Нейронные сети и нечеткие системы», Отдел обработки знаний и языковой инженерии, Школа компьютерных наук Магдебургского университета им. Отто фон Герике. [Просмотр контекста].

Денвер Дэш и Грегори Ф. Купер. Усреднение модели с использованием классификаторов дискретных байесовских сетей. Лаборатория систем принятия решений Программа интеллектуальных систем Питтсбургского университета. [Просмотр контекста].

Пинг Чжун и Масао Фукусима. Формулировки программирования конуса второго порядка для надежной многоклассовой классификации.[Просмотр контекста].

Айнур Акку и Х. Алтай Гувенир. Взвешивание признаков в классификации k ближайшего соседа в проекциях признаков. Департамент компьютерной инженерии и информатики Билькентского университета. [Просмотр контекста].

К. Титус Браун и Гарри В. Буллен, Шон П. Келли и Роберт К. Сяо, Стивен Г. Саттерфилд и Джон Г. Хагедорн и Джудит Э. Девани. Визуализация и интеллектуальный анализ данных в трехмерной иммерсивной среде: летний проект 2003 г. [контекст просмотра].

Стефан Эберхард, Дэнни Куманс и Де Вел.ВЫПОЛНЕНИЕ СТАТИСТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗЦА В ВЫСОКОМЕРНЫХ УСТАНОВКАХ. Университет Джеймса Кука. [Просмотр контекста].

Запрос цитаты:

См. Машинное обучение Политика цитирования репозитория

.

AI в 5 строках кода: Классификация вин | Микеланджоло Маццески

Практический AI

Классификация вин AI с точностью 98%

Кто сказал, что создание искусственного интеллекта должно быть сложным? В этой статье я создам ИИ с использованием машинного обучения, способного различать разные виды вина всего за 5 строк кода. Затем я объясню значение каждой строчки кода.

Полный код доступен в моем репозитории.

Фото Гермеса Риверы на Unsplash

Я буду использовать набор данных, содержащий биохимические данные трех разных сортов вина.ИИ будет учиться на данных о том, как различать разные сорта.

*** К сожалению, к всеобщему разочарованию, название вин отсутствует. В наборе данных они обозначены как 1, 2 и 3

Первое, что я собираюсь сделать, это импортировать модули из заранее подготовленного набора алгоритмов. Они позволят мне использовать определенные инструменты при создании моего ИИ (эти строки кода не учитываются, поскольку они ничего не создают сами по себе).

 импортировать панды как pd 
из sklearn.model_selection import train_test_split
из sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
из sklearn.model_selection import cross_val_score

Вот и все! Выполняя эти строки кода, ИИ может научиться различать разные сорта вина.

 X = pd.read_csv ('/ content / drive / My Drive / Colab Notebooks / Projects / 20200528_Wine_Classifier / wine_data.csv') 
y = pd.DataFrame (X.pop ('Wine'))
clf = RandomForestClassifier ( n_estimators = 10)
scores = cross_val_score (clf, X, y, cv = 10)
acc = ("Точность:% 0.2f (+/-% 0,2f) "% (scores.mean (), scores.std () * 2))
print (acc, scores)

Позвольте мне объяснить, как работают все эти строки кода.

Как Вы, возможно, слышали раньше, что для хорошей работы ИИ нужны данные. Я буду использовать биохимические данные различных вин, загруженных с data.world.

 X = pd.read_csv ('/ content / drive / My Drive / Colab Notebooks / Projects /20200528_Wine_Classifier/wine_data.csv ') 
образец набора данных .csv, который мы только что загрузили.

Как вы можете видеть, этот набор данных содержит в первом столбце сорт вина, а во всех остальных столбцах - их биохимические данные.Все данные, которые мы будем использовать в качестве предикторов для оценки сорта вина, называются признаков .

Теперь я разделю прогностические данные (биохимические данные, показывает ) и данные, которые мы хотим предсказать (столбец Wine), мы называем эти данные метками .

образец столбца Labels

Теперь мне нужно выбрать, какой тип AI я хочу построить. Существует несколько видов ИИ, каждый из которых специализируется на решении разных задач. В этом конкретном случае я буду использовать классификатор случайного леса, алгоритм машинного обучения, который может хорошо справляться с задачами классификации.

 clf = RandomForestClassifier (n_estimators = 10) 

В этой модели я также выберу ее параметры: 10 как количество оценщиков (это не то, что вы можете понять, если не знаете специфики алгоритмов ИИ)

 баллов = cross_val_score (clf, X, y, cv = 10) 

Чтобы получить надежные оценки точности, я буду использовать инструмент, называемый перекрестной проверкой. По сути, я разделю свой набор данных на данные для обучения и тестирования. Я буду использовать обучающий набор данных, чтобы проинструктировать ИИ о том, как найти связь между метками и функциями.Узнав, как найти эту ссылку, ИИ оценит характеристики теста, и мы сравним результаты с метками теста. При перекрестной проверке набор данных будет разделен 10 раз, и каждый раз при тестировании и обучении будут содержаться разные пакеты данных.

При этом алгоритм будет протестирован несколько раз, и если оценки будут слишком разными, результаты, скорее всего, будут искажены.

Алгоритм запускался 10 раз. Каждый раз мы добивались почти 100% точности.Оценки варьировались от 94% до 100%, в среднем 98%, потрясающий результат.

 Точность: 0,98 (+/- 0,05) 
[0,94
1,00
1,00
0,94
1,00
1,00
1,00
0,94
1,00
1,00]
.

Репозиторий машинного обучения UCI: набор данных о качестве вина

Набор данных о качестве вина
Загрузить : Папка данных, описание набора данных

Реферат : Включены два набора данных, относящиеся к образцам красного и белого вина Винью Верде с севера Португалии. Цель состоит в том, чтобы смоделировать качество вина на основе физико-химических тестов (см. [Cortez et al., 2009], [Web Link]).

Характеристики набора данных:

Многомерный

Количество экземпляров:

4898

Площадь:

Бизнес

Характеристики атрибута:

Реальный

Количество атрибутов:

12

Дата дарения

2009-10-07

Сопутствующие задачи:

Классификация, регрессия

Отсутствуют значения?

НЕТ

Количество посещений в Интернете:

1391852

Источник:

Пауло Кортез, Университет Минью, Гимарайнш, Португалия, http: // www3.dsi.uminho.pt/pcortez
A. Cerdeira, F. Almeida, T. Matos и J. Reis, Комиссия по виноградарству региона Винью-Верде (CVRVV), Порту, Португалия
@ 2009

Информация о наборе данных:

Эти два набора данных относятся к красному и белому вариантам португальского вина "Винью Верде". Для получения дополнительной информации обратитесь: [Веб-ссылка] или ссылку [Cortez et al., 2009]. Из-за вопросов конфиденциальности и логистики доступны только физико-химические (входные) и сенсорные (выходные) переменные (например,г. нет данных о сортах винограда, марке вина, отпускной цене вина и т. д.).

Эти наборы данных можно рассматривать как задачи классификации или регрессии. Классы упорядочены и не сбалансированы (например, нормальных вин намного больше, чем отличных или плохих). Алгоритмы обнаружения выбросов могут использоваться для обнаружения нескольких отличных или плохих вин. Кроме того, мы не уверены, все ли входные переменные актуальны. Так что было бы интересно протестировать методы выбора функций.

Информация об атрибуте:

Для получения дополнительной информации прочтите [Cortez et al., 2009].
Входные переменные (на основе физико-химических тестов):
1 - фиксированная кислотность
2 - летучая кислотность
3 - лимонная кислота
4 - остаточный сахар
5 - хлориды
6 - диоксид серы свободный
7 - диоксид серы общий
8 - плотность
9 - pH
10 - сульфаты
11 - спирт
Выходная переменная (на основе сенсорных данных):
12 - качество (от 0 до 10)

Соответствующие документы:

стр.Кортез, А. Кердейра, Ф. Алмейда, Т. Матос и Дж. Рейс. Моделирование предпочтений вин путем извлечения данных из физико-химических свойств.
In Decision Support Systems, Elsevier, 47 (4): 547-553, 2009.

Доступно на: [Веб-ссылка]


Запрос цитаты:

Пожалуйста, включите эту цитату, если вы планируете использовать эту базу данных:

П. Кортез, А. Кердейра, Ф. Алмейда, Т. Матос и Дж. Рейс.
Моделирование предпочтений вин путем интеллектуального анализа данных по физико-химическим свойствам.In Decision Support Systems, Elsevier, 47 (4): 547-553, 2009.

.
.

Глоссарий по характеристикам вин от А до Я

Ресурсы, советы и подсказки по Covid-19

Подробнее

L o ve To Know

Дом и сад Главное меню

+

Перейти в главное меню

+

  1. Красота и мода

  2. Детская одежда

  3. Обручальные кольца

  4. История моды

  5. Волосы

  6. Сумки

  7. Ювелирные изделия

  8. Макияж

  9. Мужская мода

  10. Большие размеры

  11. Туфли

  12. Уход за кожей

  13. Татуировки и боди-арт

  14. Женская мода

  15. Женская мода

  16. Волосы

  17. Макияж

  18. Уход за кожей

  19. Татуировки и боди-арт

  20. ПОСМОТРЕТЬ ВСЕ КАНАЛЫ

  21. Развлечения

  22. Лучшее

  23. Настольные игры

  24. Черлидинг

  25. Ремесла

  26. Танец

  27. Гитара

  28. Гороскопы

  29. Просто для удовольствия

  30. Фильмы

  31. Музыка

  32. Оригами

  33. Паранормальные явления

  34. Фотография

  35. Викторина

  36. Скрапбукинг

  37. Швейное

  38. Катание на лыжах

  39. Игрушки

  40. Гороскопы

  41. Паранормальные явления

  42. Танец

  43. Черлидинг

  44. Оригами

  45. ПОСМОТРЕТЬ ВСЕ КАНАЛЫ

  46. Здоровье

  47. Аутизм

  48. Диета

  49. Упражнение

  50. Без глютена

  51. Травы

  52. Беременность

  53. Восстановление

  54. Безопасность

  55. Нарушения сна

  56. Управление стрессом

  57. Вегетарианец

  58. Витамины

  59. Йога

  60. Беременность

  61. Аутизм

  62. Диета

  63. Безопасность

  64. Вегетарианец

  65. ПОСМОТРЕТЬ ВСЕ КАНАЛЫ

  66. Дом и сад

  67. Антиквариат

  68. Постельное белье и постельное белье

  69. Украшение торта

  70. Свечи

  71. Рождество

  72. Очистка

  73. Коктейли

  74. Кулинария

  75. Костюмы

  76. Фен-шуй

  77. Мебель

  78. Сад

  79. Гурмэ

  80. Green Living

  81. Товары для дома

  82. Дизайн интерьера

  83. Органический

  84. Партия

  85. Свадьбы

  86. Вино

  87. Green Living

  88. Сад

  89. Антиквариат

  90. Фен-шуй

  91. Свадьбы

  92. ПОСМОТРЕТЬ ВСЕ КАНАЛЫ

  93. Технологии

  94. Калькуляторы и преобразователи

  95. Сотовые телефоны

  96. Онлайн

  97. Социальные сети

  98. Веб-дизайн

  99. Сотовые телефоны

  100. Социальные сети

  101. Онлайн

  102. Веб-дизайн

  103. Калькуляторы и преобразователи

  104. ПОСМОТРЕТЬ ВСЕ КАНАЛЫ

  105. Деньги

  106. Бизнес

  107. Кредитные карты

  108. Внештатный писатель

  109. Страхование

  110. Работа и карьера

  111. Ипотека

  112. Накопление денег

  113. Налоги

  114. Бизнес

  115. Работа и карьера

  116. Налоги

  117. Накопление денег

  118. Ипотека

  119. ПОСМОТРЕТЬ ВСЕ КАНАЛЫ

  120. Образ жизни

  121. Детские

  122. Легковые автомобили

  123. Кошки

  124. Благотворительность

  125. Детские книги

  126. Колледж

  127. Знакомства и отношения

  128. Смерть и умирать

  129. Развод

  130. Собаки

  131. Семья

  132. Развлечение с наукой

  133. Генеалогия

  134. Домашняя школа

  135. Лошади

  136. Дети

  137. Печатные формы и шаблоны

  138. Пенсионеры

  139. Маленькие домашние животные

  140. Подростки

  141. Собаки

  142. Кошки

  143. Знакомства и отношения

  144. Подростки

  145. Пенсионеры

  146. ПОСМОТРЕТЬ ВСЕ КАНАЛЫ

  147. Путешествия и отдых

  148. Кемпинг

  149. Круизы

  150. Французский

  151. Сан-Франциско

  152. Тематические парки

  153. Путешествие

  154. Кемпинг

  155. Путешествие

  156. Круизы

  157. Тематические парки

  158. Французский

  159. ПОСМОТРЕТЬ ВСЕ КАНАЛЫ

.Объяснение класса фрахта

: список кодов NMFC

Класс фрахта

- важная часть индустрии перевозок LTL, но это сбивает с толку большинство новых грузоотправителей. Что такое грузовой класс? Как мне найти свой? Как класс влияет на мою стоимость доставки? Читай дальше, друг мой! Вы попали в нужное место.

Что такое грузовой класс?

Начнем с определения. Национальная ассоциация автомобильных грузоперевозок (NMFTA) определяет класс как способ «определения транспортабельности товара.«Национальная классификация автомобильных грузоперевозок (NMFC) - это стандарт, который применяет эту систему, группируя товары в один из 18 классов - от 50 до 500. NMFC определяет этот класс, используя четыре характеристики: Плотность, Транспортировка, Обработка и Ответственность .

Плотность: Плотность предмета определяется его весом и габаритами. Воспользуйтесь нашим калькулятором плотности, чтобы определить плотность вашего предмета в фунтах на кубический фут. Чем выше плотность, тем ниже класс и, в конечном итоге, ниже стоимость.На первый взгляд это может показаться отсталым, но учтите следующее: перевозчики любят перевозить тяжелые грузы, которые не занимают много места по сравнению с их весом. Это означает, что они могут вместить больше товаров в свой грузовик, что означает больше денег в их кошельках.

Возможность размещения: Возможность размещения означает, что отгрузка может быть размещена вместе с другим грузом в транспортном средстве. Хорошее практическое правило - думать об этом как о способности одного предмета «укладывать» или перемещать по отношению к другим предметам.При этом учитываются опасные грузы (которые нельзя перемещать вместе с неопасными грузами) или предметы со странными размерами, которые затрудняют загрузку грузов вокруг них.

Обработка: Обработка касается способности предмета обрабатывать, когда груз загружается и выгружается с терминала LTL на терминал LTL. Размеры, хрупкость и упаковка влияют на то, насколько сложно обращаться с предметом.

Ответственность: Ответственность учитывает вероятность повреждения или кражи груза, или повреждения другого смежного груза, а также скоропортность или возможность кражи груза.

Как класс фрахта влияет на котировочные цены

Эта часть проста - чем ниже ваш класс, тем ниже цена. Товар класса 50 будет дешевле доставить, чем товар класса 500.

Список классов фрахта

Различные товары имеют различную комбинацию этих четырех факторов, и коды NMFC делят их на 18 классов, пронумерованных от 50 до 500.

В таблице ниже вы увидите образцы товаров, которые обычно встречаются в каждом классе.

900 48
Название класса Образцы Диапазон веса на кубический фут Стоимость
Класс 50 - чистая перевозка Устанавливается на стандартный термоусадочный поддон 4X4, обвязочный материал, мука Более 50 фунтов. Самый низкий
Класс 55 Кирпич, цемент, раствор, паркетные полы, тряпки или тряпки, журналы, копировальная бумага 35-50 фунтов
Класс 60 Автомобильные аксессуары и автомобильные запчасти, стальные тросы, использованные шины, каменные блоки, стекло, молдинги 30-35 фунтов
Класс 65 Автомобильные запчасти и аксессуары, напитки в бутылках, книги в коробках, конвейеры, шоколад в коробках, электрические шнуры, плитка 22.5 - 30 фунтов
Класс 70 Газеты, деревянные карандаши, машины, шкатулки, разобранная мебель, продукты питания, автомобильные двигатели 15 - 22,5 фунтов
Класс 77,5 Шины, ванная комната приспособления, одежда, рубашки / штаны, снегоочистители, 13,5 - 15 фунтов.
Класс 85 Машины в тарах, трансмиссии, сцепления, двери, CD / DVD, двигатель мотоцикла 12-13.5 фунтов
Класс 92,5 Компьютеры, мониторы, холодильники и морозильники, газовые генераторы, шкафы, киоски или банкоматы 10,5 - 12 фунтов
Класс 100 Пылесос, лодка и автомобильные чехлы, холсты, винные ящики, шкатулки 9 - 10,5 фунтов
Класс 110 Шкафы, картины и произведения искусства в рамах, настольная пила, металлообработка 8 - 9 фунтов
Класс 125 Мелкая бытовая техника, картины / плакаты в коробках, выставочные стенды, торговые автоматы 7-8 фунтов
Class 150 Квадроциклы, водные мотоциклы, мотоциклы, деревянная мебель в сборе, рабочие места 6 - 7 фунтов
Класс 175 Одежда, диваны, мягкая мебель, металлические шкафы, 5-6 фунтов
Class 200 Телевизоры, детали самолетов, алюминиевый стол, упакованные матрасы, снегоходы 4-5 фунтов
Class 250 Бамбуковая мебель, капоты двигателя, матрасы и пружины, диван в разобранном виде, плазменный телевизор 3-4 фунта
Класс 300 Деревянные шкафы, столы, стулья, модели лодок, каяков / каноэ, шасси 2-3 ​​фунта
Класс 400 Рога оленя 1-2 фунта
Класс 500 (низкая плотность или высокая ценность) Мешки с золотой пылью, мячи для пинг-понга Менее 1 фунта. Наивысший

Что такое коды NMFC?

С каждым отправлением LTL связан код NMFC. Коды NMFC похожи по концепции на коды PLU в продуктовом магазине - каждому предмету, который может быть доставлен, присваивается код. Например, паркету можно присвоить номер NMFC 37860, а гофрокоробам - номер NMFC 29250. К этим кодам можно получить доступ через базу данных NMFC, которая постоянно обновляется. Сообщите FreightPro, если вам нужна помощь в поиске правильного кода NMFC для вашего продукта, так как это шаг 1 в определении вашего класса перевозки.Код NMFC сообщит вам , как классифицировать ваш предмет. Некоторые предметы имеют постоянный класс, тогда как другие могут быть классифицированы на основе плотности, упаковки, стоимости или других факторов.

Пункт, основанный на плотности, означает, что плотность груза будет определять класс. Например, оборудование может соответствовать стандарту NMFC # 133300, который, как указано в базе данных, является кодом на основе плотности. Если вы перевозите оборудование, вам нужно сначала определить плотность товара (на основе веса, размеров и количества поддонов), а затем вы сможете рассчитать класс перевозки.Для большинства классов, основанных на плотности, более низкая плотность означает более высокий класс, а более высокая плотность означает более низкий класс. В нашем примере предположим, что у нас есть 2 машины на поддонах стандартного размера с одинаковыми размерами (48 x 40 x 48 дюймов). Машина №1 весит 1000 фунтов, а Машина №2 - 500 фунтов. Это означает, что Машина №1 плотнее, чем Машина №2, что дает ей более низкий грузовой класс и (обычно!) Более низкую цену.

С другой стороны, некоторые отправления имеют постоянный класс независимо от их размера или веса.Примером предмета фиксированного класса может быть трансмиссия. Код NMFC коробки передач - 19940, который соответствует 85, независимо от размера, веса или упаковки. Также могут быть коды NMFC, которые классифицируются на основе того, как товар упакован, его стоимости или любых других характеристик продукта. Единственный способ узнать наверняка - попросить вашего специалиста по доставке LTL помочь вам найти ваш товар в базе данных NMFC.

Определение правильного класса перевозки

Мы рассмотрели, что такое класс доставки, а также то, как он влияет на стоимость доставки вашего груза, поэтому давайте закончим тем, как найти правильный класс для вашего груза.Многие перевозчики и брокеры предлагают калькулятор грузового класса, который определит плотность и расчетный класс. Эти инструменты удобны для случайных грузоотправителей, но имейте в виду, что они предлагают только «ориентировочные» классы. Если вы хотите избежать повторных классификаций фрахта, единственный способ убедиться, что ваш класс - это подтвердить свой класс фрахта, используя правильный код NMFC, и убедиться, что он виден и читается на BOL, используемом во время получения. Ваш эксперт по доставке LTL может помочь вам в этом, так как у него должен быть доступ к базе данных NMFC.Ниже мы также включили несколько советов по классификации, чтобы упростить и упростить доставку:

Советы и рекомендации по классу перевозки

  • ВСЕГДА включайте код NFMC на BOL, чтобы оператор мог его видеть.
  • ВСЕГДА прилагайте к BOL описание перевозки, насколько это возможно. То, что помечено как «отгружаемый товар», с гораздо большей вероятностью будет переклассифицировано, поскольку перевозчик не знает, что такое фрахт, и, следовательно, не знает, какой класс правильный.
  • Калькуляторы классов могут дать точную плотность груза; однако их классы всегда являются оценочными.Не все предметы имеют классы на основе плотности!
  • Помните о привычках оператора связи. Не все перевозчики созданы равными, и некоторые из них труднее подвергаются переклассам и проверкам, чем другие. Знайте ограничения операторов связи, которые вы будете использовать.
  • БУДЬТЕ ЧЕСТНЫ. Не поддавайтесь желанию обмануть свой грузовой класс, чтобы обмануть судоходные компании. В конечном итоге (как в Вегасе) дом всегда побеждает, и вам придется платить штраф за постоянные переквалификации.

Как видите, есть много информации о классе груза, но если у вас есть вопросы, FreightPros от NTG поможет вам найти правильный класс для вашего груза.

.

Смотрите также