Der AI wird die AIDC-Branche neu definieren.

Die Umstellung von AI auf AIDC ist keine Zukunftsvision mehr. Sie verändert bereits die Art und Weise, wie Lagerhäuser, Logistikunternehmen, Einzelhändler und Hersteller Daten erfassen, Bestände überprüfen und Entscheidungen treffen.

Es ist 8:30 Uhr morgens, und ein Lagerarbeiter namens Mike beginnt seine erste Aufgabe des Tages: eine routinemäßige Inventur.

Vor ihm steht ein sechs Meter langes Regal mit Hunderten von Kartons. Jeder Karton trägt einen Barcode, und die Firmenrichtlinien schreiben eine Überprüfung vor, bevor die morgendliche Lieferung das Lager verlässt. Barcodes sind nach wie vor ein zentraler Bestandteil globaler Lieferketten, wie in den GS1-Barcode-Standards erläutert wird.

Vor fünf Jahren war der Prozess einfach, aber mühsam.

Mike ging von einem Ende des Regals zum anderen. Er richtete seinen Scanner auf jeden einzelnen Barcode. Selbst für einen erfahrenen Mitarbeiter konnte die Überprüfung eines gesamten Regals drei bis fünf Minuten dauern.

Anders ausgedrückt: Aus wenigen Sekunden pro Aufgabe können sich monatlich Tausende von Arbeitsstunden summieren.

Heute jedoch beginnt das Scannen von AI-Barcodes diese Gleichung zu verändern.

Anstatt die Produkte einzeln zu scannen, hebt Mike einfach sein Handgerät hoch und macht ein Foto.

Innerhalb weniger Sekunden erkennt das System Dutzende sichtbarer Barcodes. Es identifiziert Produkte, prüft Lagerbestände, kennzeichnet Anomalien und lädt die Ergebnisse in das Lagerverwaltungssystem hoch.

In einem Lager mit 100 Mitarbeitern kann bereits eine Reduzierung der Scan- und Prüfzeit durch den Einsatz des 30% jährlich Tausende von Arbeitsstunden einsparen. Dadurch profitieren Unternehmen von einer schnelleren Bestandsübersicht, weniger menschlichen Fehlern und einer höheren operativen Reaktionsfähigkeit.

Der AI im AIDC wird die Branche revolutionieren – aber sind wir bereit?

Vom Barcode-Scannen bis zur visuellen Datenerfassung

Die AIDC-Branche (Automatische Identifizierung und Datenerfassung) basiert seit Jahrzehnten auf einem einfachen Arbeitsablauf:

Suchen → Anvisieren → Scannen → Bestätigen

Nun könnte AI in AIDC dies durch eine andere Logik ersetzen:

Beobachten → Verstehen → Handeln

Mehrere führende Hersteller von AIDC-Chips haben bereits damit begonnen, die Datenerfassung mittels AI-Chips in mobile Computer und Scanlösungen zu integrieren. Jüngste Fortschritte im Bereich Computer Vision ermöglichen es nun, mit einem einzigen Bild mehrere Barcodes zu erkennen, Etiketten zu identifizieren, OCR durchzuführen und strukturierte Informationen aus Lagerumgebungen zu extrahieren.

Diese Entwicklung beseitigt nicht den Bedarf an Unternehmensgeräten. Vielmehr verändert sie die Erwartungen von Unternehmen an diese Geräte. Moderne mobile Computer der MEFERI-Serie sind nicht nur für das Scannen von Barcodes konzipiert, sondern auch für mobile Unternehmenslösungen, Softwareintegration und zukunftssichere Datenerfassungs-Workflows.

Die AI-Vision im AIDC stößt weiterhin auf praktische Einschränkungen.

Das Hardwareproblem, über das niemand spricht

1. Die Kameraqualität ist für Computer Vision in der Lagerhaltung entscheidend

AI kann nur analysieren, was die Kamera sieht.

Wenn das Bild an Details mangelt, kann das Modell keine Informationen wiedergeben, die nie erfasst wurden.

Viele der existierenden PDA-Geräte wurden hauptsächlich für das Scannen von Barcodes entwickelt. Sie sind nicht für hochauflösende Bildverarbeitung in Lagerhäusern ausgelegt.

Da AI in AIDC auf bildbasierte Erkennung umstellt, stehen die Hersteller vor mehreren Hardware-Herausforderungen:

• Sensoren mit höherer Auflösung
• Bessere Optik
• Größere Bilddateien
• Mehr Rechenleistung
• Höhere Hardwarekosten

Infolgedessen vollzieht die Branche einen Wandel von “scannerbasierten” Geräten hin zu “bildverarbeitungsbasierten” Geräten. Geräte wie beispielsweise der MEFERI ME61 Mobilcomputer zeigen, wie mobile Unternehmenscomputer Scanfunktionen, Kamerafunktionen, Konnektivität, Android Enterprise-Unterstützung und Zubehör-Ökosysteme auf einer Plattform vereinen können.

2. Die Entfernung spielt auch beim Scannen von AI-Barcodes eine Rolle.

Ein weit verbreiteter Irrglaube ist jedoch, dass AI alle Probleme löst.

Nein.

Wenn ein Barcode nur wenige Pixel einnimmt, weil die Kamera zu weit entfernt ist, leidet die Erkennungsgenauigkeit trotzdem.

Daher erfordern reale Implementierungen ein ausgewogenes Verhältnis zwischen:

• Kameraauflösung
• Sichtfeld
• Erkennungsgeschwindigkeit
• Gerätekosten

Die Gesetze der Physik gelten weiterhin.

3. AI in AIDC benötigt Rechenleistung

AI-Modelle erfordern Inferenz. Inferenz erfordert Rechenleistung.

In der Praxis muss jedes Unternehmen eine wichtige Frage beantworten:

Wo sollte der AI eingesetzt werden?

Mögliche Optionen sind:

Darüber hinaus umfasst AI im Rahmen von AIDC nicht nur Algorithmen, sondern auch Governance, Sicherheit und operative Kontrolle. Organisationen, die AI-Systeme einsetzen, sollten anerkannte Rahmenwerke wie das NIST AI Risk Management Framework berücksichtigen.

Viele Organisationen unterschätzen den Aufwand, der für die Entwicklung eines eigenen Visionmodells erforderlich ist.

Das Training von AI-Systemen zur Barcode-Erkennung, Etikettenerkennung oder Objektidentifizierung im Lager erfordert häufig Folgendes:

• Große Datensätze
• Manuelle Anmerkung
• Kontinuierliche Weiterbildung
• MLOps-Infrastruktur
• Speziell geschulte AI-Ingenieure

Tatsächlich handelt es sich beim Modell selbst möglicherweise nur um 20% des Projekts. Das operative Ökosystem ist das andere 80%.

Könnte BYOD robuste PDA-Geräte im AI im AIDC ersetzen?

Auf den ersten Blick erscheint BYOD, oder Bring Your Own Device, eine interessante Möglichkeit.

Schließlich bieten viele moderne Smartphones bereits Folgendes:

• 50-MP-Kameras
• AI Beschleuniger
• Schnelle Prozessoren
• Hochwertige Displays

In einigen Fällen übertreffen Consumer-Geräte ältere Industriehardware in puncto Bildqualität.

Aus Kostensicht erscheint BYOD attraktiv:

• Geringere Hardwareinvestitionen
• Schnellere Bereitstellung
• Vertraute Benutzererfahrung

Unternehmen sehen sich jedoch schnell mit neuen Herausforderungen konfrontiert.

Sicherheit

Unternehmensdaten befinden sich mittlerweile auf persönlichen Geräten. Daher stellen sich Fragen wie:

• Geräteverwaltung
• Datenleck
• Richtlinien zum Fernlöschen
• Konformitätsanforderungen

Aus diesem Grund müssen Unternehmen, die den AI im Vergleich zum AIDC evaluieren, über die Kameraqualität und die Prozessorleistung hinausblicken. Sie müssen auch die Verwaltung, Sicherheit, Aktualisierung und den Support der Geräte berücksichtigen.

Zuverlässigkeit

Unterdessen sind Verbrauchergeräte nicht für Folgendes ausgelegt:

• 12-Stunden-Schichten
• Kühllagerumgebungen
• Staubbelastung
• Häufige Tropfen

Hier spielen robuste Enterprise-Geräte weiterhin eine wichtige Rolle. Wie im Artikel von MEFERI erläutert wird. Consumer-Geräte vs. robuste Unternehmensgeräte, Industrielle Prozesse erfordern mehr als nur vertraute Hardware. Sie benötigen Langlebigkeit, Stabilität über den gesamten Lebenszyklus, zentrale Steuerung und vorhersehbare Leistung.

Batteriedurchgangsprüfung

Darüber hinaus kann ein Lagerhaus seinen Betrieb nicht einstellen, nur weil der Akku eines Mobiltelefons leer ist.

Für geschäftskritische Anwendungen ist eine zuverlässige Verfügbarkeit unerlässlich. Dies ist nach wie vor einer der wichtigsten Gründe, warum robuste PDAs und mobile Unternehmenscomputer weiterhin Bestand haben.

Consumer-Smartphone vs. Enterprise Mobile Computer

Die Zukunft von AI in AIDC: Von Scannern zu visuellen Mitarbeitern

Die wichtigste Erkenntnis ist folgende:

AI beschleunigt nicht einfach nur das Scannen von Barcodes. Vielmehr verändert es die Rolle der Datenerfassung selbst.

Der zukünftige AIDC-Workflow könnte wie folgt aussehen:

Beobachten → Verstehen → Entscheiden → Ausführen

Anstatt nur einen Barcode zu scannen, erfassen die Systeme ganze Szenen. Anstatt Produkte manuell zu zählen, überwachen AI-gesteuerte AIDC-Workflows den Bestand kontinuierlich. Vor allem aber hebt AI Anomalien automatisch hervor, bevor Mitarbeiter manuell nach Problemen suchen müssen.

Wir sehen bereits frühe Versionen davon:

• Mehrfach-Barcode-Erkennung
• Regalintelligenz
• Produkterkennung
• OCR-Automatisierung
• Bestandsprüfungen im Bereich Computer Vision
• AI-gestützte Workflows zum Nachweis der Zustellung

Für Unternehmen, die diesen Übergang planen, ist die richtige Gerätestrategie entscheidend. Enterprise-Teams können die umfassenderen Möglichkeiten des MEFERI erkunden. AIDC-Lösungen und Produkt-Ökosystem um zu verstehen, wie robuste Mobilcomputer, Scanner, Softwaretools und Zubehör eine skalierbare digitale Transformation unterstützen können.

Abschließende Gedanken

Kurz gesagt, die moderne, auf AI basierende Datenerfassung verändert die AIDC-Branche deutlich, und diese Transformation wird unausweichlich.

Dennoch behalten mobile Computer in Unternehmensqualität, sogenannte PDA-Geräte, in den heutigen Betriebsumgebungen weiterhin unersetzliche Vorteile.

Über die Hardware-Leistung hinaus bieten sie robuste Verwaltbarkeit. Dies ermöglicht die zentrale Bereitstellung, Gerätesteuerung und Richtliniendurchsetzung in großem Umfang.

Darüber hinaus unterstützen sie ein ausgereiftes Ökosystem von Zubehör für Unternehmen, Dazu gehören beispielsweise Scan-Dockingstationen, Fahrzeughalterungen und Akkusysteme mit erweiterter Kapazität. Dieses Zubehör ist für den häufigen Einsatz an vorderster Front unerlässlich.

Letztendlich basieren PDAs auf einem vollständigen Unternehmenslebenszyklusstrategie. Dies umfasst langfristigen Support, Sicherheitsupdates und vorhersehbare Upgrade-Pfade, die dazu beitragen, die Betriebsstabilität über Jahre hinweg zu gewährleisten.

Aus ESG-Sicht tragen Langlebigkeit, Reparierbarkeit und ein verlängerter Lebenszyklus ebenfalls zur Reduzierung von Elektroschrott bei. Dies steht im Einklang mit den Nachhaltigkeitszielen des Unternehmens.

Kurz gesagt: Während AI in AIDC den Wandel hin zu intelligenteren, bildbasierten Arbeitsabläufen beschleunigt, bleiben PDAs die grundlegende Infrastruktur für unternehmenskritische Anwendungen. Zuverlässigkeit, Kontrolle und Kontinuität sind weiterhin unerlässlich.

Um mehr über mobile Computer der Enterprise-Klasse und AIDC-Lösungen zu erfahren, Kontakt MEFERI.