Objekterkennung für automatische Picking-Prozesse – Unsere neueste Innovation für Retail und Logistik
Die Retail- und Logistikbranche hat sich in den letzten Jahren stark verändert. Künstliche Intelligenz und Robotik spielen bei dieser Transformation eine wegweisende Rolle. Besonders der Einsatz automatischer Picking Roboter mit Objekterkennung leistet einen wichtigen Beitrag zu diesem Prozess.
Als Data Science Beratung mit einem besonderen Fokus auf Machine Learning und künstliche Intelligenz (KI) haben wir ein Deep Learning Modell zur Optimierung der Kameraerkennung bei automatischen D2C Picking Prozessen entwickelt. In diesem Artikel stellen wir Ihnen unser Modell vor, mit dem wir automatisches Picking auf ein neues Level bringen.
Herausforderungen von Picking Prozessen
In automatisierten Warenlagern wurden Waren automatisch von Robotern aufgenommen und für den Versand verpackt. Um sicherzustellen, dass die Roboter die richtigen Artikel und die richtige Anzahl an Artikeln transportieren, sind sie mit Kameras ausgestattet. Diese erfassen Waren in den jeweiligen Containern. Dennoch besteht die Möglichkeit, dass während dieses Vorgangs Fehler auftreten, wenn ein Roboter ein Objekt nicht korrekt greift oder einen Artikel doppelt aufnimmt. Die Objekterkennung mit Kameras setzt genau an diesem Punkt an, sodass derartige Fehler einfach identifiziert werden können.
Unser Ziel war es die Objekterkennung mithilfe von Deep Learning zu optimieren und so Fehler im Picking Prozess und nötige menschliche Interaktionen zu reduzieren.
Unsere Lösung zur Präzisierung der Objekterkennung
Wir haben ein Modell entwickelt, dass den Picking Prozess durch eine automatische Identifizierung von Artikel im Container unterstützt. Auf diese Weise erkennt unser Modell, wenn ein neues Objekt in einem Container erscheint. So erhalten Mitarbeiter im Warenlager Informationen in Echtzeit hinsichtlich Containerinhalten, sodass fallen gelassene oder mehrfach aufgenommene Objekte leicht identifiziert werden können. Es kann jedoch vorkommen, dass Objekte im Container übereinanderliegen. Dies stellt eine große Herausforderung für die Objekterkennung dar, da einige Objekte für die Kameras unter Umständen nicht voll sichtbar sind.
Um dieses Problem zu lösen, haben wir unser Deep Learning Modell einer state-of-the-art neuronalen Netzwerkarchitektur ausgestattet. Darauf basierend kann unser Modell auch übereinanderliegende Objekte identifizieren, wodurch die Fehlerquote der Objekterkennung signifikant reduziert wird.
Wir schaffen neue Standards in der Objekterkennung
Mithilfe unserer Lösung können Mitarbeiter der Logistik schnell und unkompliziert feststellen, ob ein Artikel korrekt aufgenommen wurde, oder ob Fehler auftreten. In letzterem Fall können Mitarbeiter einen neuen Pick-Versuch anordnen. Für den Fall, dass das Modell einen falschen oder doppelt gepackten Artikel identifiziert, wird der Container zur Qualitätskontrolle weitergeleitet.
Unsere Lösung kann in jedem Warenlager oder Verteilzentrum umgesetzt werden und stellt einen einfach Weg dar, automatische Picking-Prozesses zu überwachen. Dadurch wird der Bedarf an menschlicher Interaktion minimiert. Somit markiert unserer neueste Innovation einen wichtigen Schritt zur weiteren Optimierung von Picking-Prozessen
Mit intelligenten Lösungen wie dieser unterstützen wir die digitale Transformation der Handels- und Logistikindustrie. Durch Optimierungen von Picking-Prozessen mit intelligenter Objekterkennung helfen wir Ihnen dabei, ein nachhaltiges Wachstum für Ihr Unternehmen sicherzustellen.
Sie wollen mehr zu Optimierungsmöglichkeiten Ihrer Logistikprozesse erfahren? Kontaktieren Sie uns! Wir beraten Sie gerne und unterstützen Ihr Wachstum.
