AI ma na celu zredefiniowanie branży AIDC

AI w AIDC nie jest już koncepcją przyszłości. Już teraz zmienia sposób, w jaki magazyny, operatorzy logistyczni, detaliści i producenci gromadzą dane, weryfikują zapasy i podejmują decyzje.

Jest godzina 8:30 rano. Pracownik magazynu o imieniu Mike rozpoczyna swoje pierwsze zadanie tego dnia: rutynową kontrolę stanu magazynowego.

Przed nim stoi sześciometrowa półka, na której znajdują się setki kartonów. Każdy karton ma kod kreskowy, a polityka firmy wymaga weryfikacji przed opuszczeniem magazynu przez poranną dostawę. Kody kreskowe pozostają kluczowym elementem globalnych łańcuchów dostaw, co zostało wyjaśnione w standardach kodów kreskowych GS1.

Pięć lat temu proces ten był prosty, ale żmudny.

Mike chodził od jednego końca półki do drugiego. Celował skanerem w każdy kod kreskowy z osobna. Nawet doświadczony pracownik mógł zająć od trzech do pięciu minut, sprawdzając całą półkę.

Innymi słowy, kilka sekund poświęconych na wykonanie danego zadania może zamienić się w tysiące godzin pracy miesięcznie.

Jednak obecnie skaner kodów kreskowych AI zaczyna zmieniać tę sytuację.

Zamiast skanować produkty pojedynczo, Mike po prostu podnosi swoje urządzenie przenośne i robi zdjęcie.

W ciągu kilku sekund system wykrywa dziesiątki widocznych kodów kreskowych. Identyfikuje produkty, sprawdza stany magazynowe, sygnalizuje nieprawidłowości i przesyła wyniki do systemu zarządzania magazynem.

W przypadku magazynu zatrudniającego 100 pracowników, nawet skrócenie czasu skanowania i weryfikacji dzięki urządzeniu 30% może zaoszczędzić tysiące godzin pracy rocznie. W rezultacie firmy zyskują również szybszy wgląd w stany magazynowe, mniej błędów ludzkich i szybszą reakcję operacyjną.

AI w AIDC ma zamiar zdefiniować branżę na nowo — ale czy jesteśmy na to gotowi?

Od skanowania kodów kreskowych do wizualnego przechwytywania danych

Przez dziesięciolecia branża AIDC (automatyczna identyfikacja i przechwytywanie danych) opierała się na prostym przepływie pracy:

Znajdź → Celuj → Skanuj → Potwierdź

Teraz AI w AIDC może zastąpić ją inną logiką:

Obserwuj → Zrozum → Działaj

Kilku wiodących producentów AIDC rozpoczęło już integrację systemów przechwytywania danych zasilanych przez AI z komputerami mobilnymi i rozwiązaniami do skanowania. Najnowsze osiągnięcia w dziedzinie wizji komputerowej pozwalają obecnie na wykrywanie wielu kodów kreskowych, rozpoznawanie etykiet, wykonywanie funkcji OCR i ekstrakcję ustrukturyzowanych informacji ze środowisk magazynowych za pomocą jednego obrazu.

Ta zmiana nie eliminuje potrzeby posiadania urządzeń korporacyjnych. Zmienia natomiast oczekiwania firm wobec nich. Nowoczesne komputery mobilne MEFERI zostały zaprojektowane nie tylko do skanowania kodów kreskowych, ale także z myślą o mobilności przedsiębiorstw, integracji oprogramowania i przyszłościowych procesach gromadzenia danych.

Wizja AI w AIDC nadal napotyka ograniczenia praktyczne

Problem sprzętowy, o którym nikt nie mówi

1. Jakość kamery ma znaczenie dla wizji komputerowej w magazynach

AI potrafi analizować tylko to, co widzi kamera.

Jeśli obrazowi brakuje szczegółów, model nie jest w stanie odzyskać informacji, które nigdy nie zostały uchwycone.

Wiele istniejących urządzeń PDA zostało zaprojektowanych głównie do skanowania kodów kreskowych. Nie zostały one zaprojektowane z myślą o przetwarzaniu obrazu komputerowego o wysokiej rozdzielczości w magazynach.

Wraz z przejściem układu AI w układ AIDC na rozpoznawanie oparte na obrazie producenci stają przed kilkoma wyzwaniami sprzętowymi:

• Czujniki o wyższej rozdzielczości
• Lepsza optyka
• Większe pliki obrazów
• Większa moc przetwarzania
• Wyższe koszty sprzętu

W rezultacie branża zaczyna odchodzić od urządzeń “na pierwszym miejscu skanera” w kierunku urządzeń “na pierwszym miejscu wizji”. Urządzenia takie jak Komputer mobilny MEFERI ME61 pokaż, w jaki sposób mobilne komputery klasy korporacyjnej mogą łączyć w sobie funkcje skanowania, aparatu fotograficznego, łączności, obsługę systemu Android Enterprise i ekosystemy akcesoriów na jednej platformie.

2. Odległość nadal ma znaczenie w przypadku skanowania kodów kreskowych AI

Jednak powszechnym błędnym przekonaniem jest to, że AI rozwiązuje wszystko.

Nie, nie.

Jeśli kod kreskowy zajmuje tylko kilka pikseli, ponieważ aparat jest zbyt daleko, dokładność rozpoznawania i tak będzie ograniczona.

Dlatego rzeczywiste wdrożenia wymagają równowagi pomiędzy:

• Rozdzielczość kamery
• Pole widzenia
• Szybkość rozpoznawania
• Koszt urządzenia

Prawa fizyki nadal obowiązują.

3. AI w AIDC wymaga mocy obliczeniowej

Modele AI wymagają wnioskowania. Wnioskowanie wymaga obliczeń.

W praktyce każde przedsiębiorstwo musi odpowiedzieć sobie na jedno ważne pytanie:

Gdzie powinien działać AI?

Możliwe opcje obejmują:

Co więcej, AI w AIDC to nie tylko algorytmy. To również zarządzanie, bezpieczeństwo i kontrola operacyjna. Organizacje wdrażające systemy AI powinny rozważyć uznane ramy, takie jak NIST AI Risk Management Framework.

Wiele organizacji nie docenia wysiłku potrzebnego do zbudowania autorskiego modelu wizji.

Szkolenie systemów AI w zakresie rozpoznawania kodów kreskowych, wykrywania etykiet lub identyfikacji obiektów magazynowych często wymaga:

• Duże zbiory danych
• Adnotacja ręczna
• Ciągłe przekwalifikowanie
• Infrastruktura MLOps
• Dedykowani inżynierowie AI

W rzeczywistości sam model może być jedynie modelem 20% w projekcie. Ekosystem operacyjny to drugi model 80%.

Czy BYOD może zastąpić wytrzymałe urządzenia PDA w modelach AI i AIDC?

Na pierwszy rzut oka ciekawą możliwością jest BYOD, czyli przynieś własne urządzenie.

W końcu wiele nowoczesnych smartfonów oferuje już:

• Aparaty 50 MP
• Akceleratory AI
• Szybkie procesory
• Wysokiej jakości wyświetlacze

W niektórych przypadkach urządzenia konsumenckie oferują lepszą jakość obrazu niż starszy sprzęt przemysłowy.

Z perspektywy kosztów BYOD wydaje się atrakcyjny:

• Niższe inwestycje w sprzęt
• Szybsze wdrażanie
• Znajome doświadczenie użytkownika

Jednak przedsiębiorstwa szybko stają przed nowymi wyzwaniami.

Bezpieczeństwo

Dane firmowe znajdują się teraz na urządzeniach prywatnych. W związku z tym pojawiają się pytania dotyczące:

• Zarządzanie urządzeniami
• Wyciek danych
• Zasady zdalnego czyszczenia
• Wymagania dotyczące zgodności

Z tego powodu firmy rozważające model AI w modelu AIDC muszą brać pod uwagę nie tylko jakość kamery i wydajność procesora, ale również sposób zarządzania, zabezpieczania, aktualizacji i obsługi urządzeń.

Niezawodność

Tymczasem urządzenia konsumenckie nie są projektowane do:

• 12-godzinne zmiany
• Środowiska chłodnicze
• Narażenie na pył
• Częste spadki

Właśnie w tym obszarze wytrzymałe urządzenia klasy enterprise pozostają niezwykle istotne. Jak omówiono w artykule MEFERI na temat Urządzenia konsumenckie i wytrzymałe urządzenia korporacyjne, Operacje przemysłowe wymagają czegoś więcej niż tylko znanego sprzętu. Wymagają trwałości, stabilności cyklu życia, scentralizowanej kontroli i przewidywalnej wydajności.

Ciągłość baterii

Ponadto magazyn nie może przestać działać z powodu rozładowania się baterii w telefonie komórkowym.

Operacje o znaczeniu krytycznym wymagają przewidywalnego czasu sprawności. To jeden z głównych powodów, dla których wytrzymałe urządzenia PDA i komputery mobilne klasy korporacyjnej wciąż istnieją.

Smartfon konsumencki kontra komputer mobilny dla przedsiębiorstw

Przyszłość AI w AIDC: od skanerów do pracowników wizualnych

Najważniejszy wniosek jest taki:

AI nie tylko przyspiesza skanowanie kodów kreskowych. Zmienia również rolę samego procesu gromadzenia danych.

Przyszły przepływ pracy AIDC może wyglądać następująco:

Obserwuj → Zrozum → Podejmuj decyzje → Wykonuj

Zamiast skanowania jednego kodu kreskowego, systemy będą rozumieć całe sceny. Zamiast ręcznego liczenia produktów, przepływy pracy AIDC sterowane przez AI będą stale monitorować stany magazynowe. Co najważniejsze, AI automatycznie wskaże anomalie, zanim pracownicy będą musieli ręcznie szukać problemów.

Wczesne wersje tego rozwiązania można już zobaczyć w następujących miejscach:

• Rozpoznawanie wielu kodów kreskowych
• Inteligencja półkowa
• Rozpoznawanie produktu
• Automatyzacja OCR
• Audyty inwentaryzacyjne wizji komputerowej
• Przepływy pracy związane z potwierdzeniem dostawy wspomagane przez AI

Dla firm planujących tę transformację, odpowiednia strategia dotycząca urządzeń ma znaczenie. Zespoły korporacyjne mogą zapoznać się z szerszym zakresem możliwości MEFERI. Rozwiązania i ekosystem produktów AIDC aby zrozumieć, w jaki sposób wytrzymałe komputery mobilne, skanery, narzędzia programowe i akcesoria mogą wspierać skalowalną transformację cyfrową.

Ostatnie myśli

Krótko mówiąc, nowoczesne przechwytywanie danych za pomocą AI wyraźnie zmienia branżę AIDC, a ta transformacja staje się nieunikniona.

Mimo to komputery mobilne klasy korporacyjnej, czyli urządzenia PDA, nadal zachowują niezastąpione zalety w dzisiejszych środowiskach operacyjnych.

Oprócz możliwości sprzętowych zapewniają solidne zarządzalność. Umożliwia to scentralizowane wdrażanie, kontrolę urządzeń i egzekwowanie zasad na dużą skalę.

Ponadto wspierają dojrzały ekosystem akcesoria korporacyjne, takie jak stacje dokujące, uchwyty samochodowe i systemy akumulatorów o zwiększonej pojemności. Akcesoria te są kluczowe dla operacji na pierwszej linii o wysokiej częstotliwości.

Wreszcie, PDA są zbudowane wokół pełnego strategia cyklu życia przedsiębiorstwa. Obejmuje to długoterminowe wsparcie, aktualizacje zabezpieczeń i przewidywalne ścieżki aktualizacji, które pomagają zapewnić stabilność operacyjną przez lata użytkowania.

Z perspektywy ESG trwałość, łatwość naprawy i wydłużony cykl życia również mogą pomóc w zmniejszeniu ilości odpadów elektronicznych. To lepiej wpisuje się w cele zrównoważonego rozwoju przedsiębiorstw.

Krótko mówiąc, chociaż AI w AIDC przyspiesza przejście na bardziej inteligentne, oparte na wizji procesy robocze, dzisiejsze urządzenia PDA pozostają podstawową infrastrukturą dla operacji o znaczeniu krytycznym. Niezawodność, kontrola i ciągłość działania wciąż pozostają niekwestionowane.

Aby dowiedzieć się więcej o komputerach mobilnych klasy korporacyjnej i rozwiązaniach AIDC, kontakt MEFERI.