DRIVABOLAGEN - TEXTERKENNUNG MIT KÜNSTLICHER INTELLIGENZ IN DER RETOUREN-ABWICKLUNG

DRIVABOLAGEN
TEXTERKENNUNG MIT KÜNSTLICHER INTELLIGENZ IN DER RETOUREN-ABWICKLUNG

Der schwedische Großhändler Drivabolagen setzt bereits seit einigen Jahren eine Barcode Picking-Scannerlösung mit mobilen Datenerfassungsgeräten von Sydesoft im Lager ein. Die Retouren-Abwicklung erfolgte bisher jedoch manuell, da auf den Produkten keine passenden Barcode-Etiketten aufgeklebt sind.

Produkte von Drivabolagen sind unter anderem nach Preisgruppen sortiert. Jedes Produktetikett beinhaltet einen EAN-Barcode und eine Artikelnummer. Die Artikelnummer ist im Klartext ohne Barcode auf dem Etikett aufgedruckt. In der Retouren-Abwicklung ist jedoch der EAN nicht von Bedeutung, weil nach Preisgruppen und Artikelnummern retourniert wird. Dazu muss die Artikelnummer genutzt werden, die als Barcode nicht verfügbar ist auf dem Etikett.
Zuvor wurde die Artikelnummer-Eingabe mittels manueller Eingabe am PC durchgeführt. Dies hat zu Tippfehlern geführt und der Vorgang dauerte pro Artikel sehr lange.

Damit die Artikelnummer erfasst werden kann, entwickelte die Sydesoft GmbH eine App, die die Tablet Kamera zur Erkennung der Artikelnummer nutzt. Ein Mitarbeiter hält das Produkt vor die Kamera und innerhalb einer Sekunde wird das passende Produkte mit allen Informationen angezeigt. Anschließend wird ein neues Etikett gedruckt und der Vorgang ist in wenigen Sekunden erledigt.

Anbindung ERP-System

Nachdem der richtige Artikel erfasst wurde, wird zeitgleich ein Wareneingang im ERP-System gebucht. Der Bestand wird aktualisiert und über ein Stapler-Melde-System, welches ebenfalls von Sydesoft entwickelt wurde, wird ein Stapler-Fahrer darüber informiert, dass bestimmte Artikel zur Abholung bereitstehen und wieder eingelagert werden können.

KI, Machine Learning, Neuronale Netze...

Künstliche Intelligenz oder Computer Vision mit künstlichen neuronalen Netzen ist mittlerweile Stand der Technik und kann relativ einfach produktiv eingesetzt werden in verschiedenen Bereichen. Sei es zur Texterkennung, Objekterkennung, Anomalieerkennung oder auch Spracherkennung. Ein weiteres Beispiel zur visuellen Erkennung mittels KI, können Sie hier nachlesen: Paletten zählen mit KI

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KI, Machine Learning, Neuronale Netze...

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