Искусственный интеллект в маркировке товаров на складах

В современном бизнесе искусственный интеллект и нейросети играют ключевую роль, особенно в задачах маркировки товаров на складах. Технологии ИИ позволяют автоматизировать и упростить процесс маркировки, ускоряя работу складов и повышая точность данных. Нейросеть в маркировке товаров может анализировать и обрабатывать большие объемы данных, обеспечивая высокую эффективность работы. С помощью этих технологий компании могут оптимизировать свои складские операции, сокращая время и затраты на обработку товаров.

Применение нейросетей на складах для распознавания штрихкодов 

На складах одна из ключевых операций – сканирование штрихкодов, включая линейные и 2D штрихкоды. Эффективность этого процесса влияет на общую производительность персонала. Ранее использовались промышленные терминалы с аппаратными считывателями штрих-кодов, но с развитием нейросетей и появлением новых библиотек, возможности для сканирования расширяются. Теперь достаточно смартфона с хорошей камерой и подходящим программным обеспечением, чтобы выполнять сканирование эффективно и экономично.

Возможности новой технологии

Основная цель складского учета WMS в современных реалиях – оперативное и корректное распознавание штрихкодов с этикеток при помощи устройства пользователя (смартфона). Ключевые требования включали поддержку разных типов штрих-кодов, возможность распознавать бирки от производителя, использование регулярных выражений для фильтрации и обеспечение максимальной точности при минимальных ошибках. Предусмотрено использование на устройствах с ОС Android поколения 10 и выше.

Реализация и функционал

Модуль для ОС Андроид был интегрирован в React-native приложение складского учета. Это решение позволяет сканировать этикетки в реальном времени. Предусмотрена динамическая визуализация процедура. Включает интерактивные элементы, такие как подсветка распознанных штрихкодов, отображение количества отсканированных кодов, а также звуковые сигналы и автоматическую активацию подсветки камеры. Также внедрена защита от ошибок сканирования для обеспечения точности распознавания.

Выбор подходящего SDK

При выборе SDK для распознавания штрихкодов были рассмотрены различные варианты, включая библиотеки ZXing, ZBar и коммерческие решения. Мы отдали предпочтение Firebase ML-Kit SDK от Google. Плюсы: обширный функционал и потенциал для расширения, бесплатность. 

ML Kit от Google – это мобильный SDK, работающий на предобученных нейросетях. С ним можно работать оффлайн в режиме реального времени. Обладает множеством функций машинного зрения, включая чтение штрихкодов, идентификацию лиц, текста и других элементов. ML Kit предлагает преимущества в виде отзывчивости, возможности работы в офлайн-режиме, безопасности данных и исключения задержек в передаче данных.

Кастом ML Kit

При необходимости, ML Kit позволяет настроить модели под специфические задачи, используя готовые или собственные модели TensorFlow Lite. Это дает возможность точно настроить процесс распознавания под конкретные требования складского учета. Если стандартные модели не соответствуют потребностям, пользователи могут использовать уже опубликованные модели TensorFlow или разработать собственные, чтобы добиться максимальной эффективности распознавания штрихкодов​​. 

Применение нейросетей и ML Kit SDK от Google на складах значительно упрощает и ускоряет процесс сканирования штрихкодов, повышая общую эффективность работы. Это демонстрирует как технологии машинного обучения и искусственного интеллекта могут быть использованы для решения конкретных практических задач в бизнесе и логистике.

Развитие ИИ в маркировке товаров в России

В России маркировка ИИ и использование нейросетей в логистике приобретают актуальность. Минцифры России и другие государственные структуры разрабатывают новые нормативы и законодательные акты для интеграции искусственного интеллекта в разнообразные отрасли экономики, в том числе в складскую логистику. Маркировка ИИ является ключевым элементом цифровой трансформации бизнеса, обеспечивая повышение прозрачности и управления движением товаров. Нейросеть в маркировке товаров облегчает обработку большого количества задач, которые раньше выполнялись вручную, увеличивая тем самым производительность и снижая риск ошибок. 

С применением ИИ в маркировке, склады становятся способными быстро обрабатывать большие объемы товаров, что крайне важно в условиях современного динамичного рынка с его высокими требованиями к оперативности и точности. Это открывает перед бизнесом новые перспективы, делая процессы более гибкими и адаптивными к изменениям. 

Основные преимущества нейросети в маркировке товаров: 

➔        Повышение эффективности работы складов.

➔        Уменьшение времени на обработку больших объемов товаров.

➔        Улучшение точности идентификации и отслеживания товаров.

➔        Снижение риска ошибок, связанных с человеческим фактором.

➔        Адаптация к изменяющимся рыночным условиям.

➔        Расширение каталога доступных решений. 

Нейросеть в маркировке товаров превращается не только в технологический инструмент, но и в значимую часть стратегии развития складской логистики. 

Внедрение искусственного интеллекта в маркировочные системы на складах представляет собой новую стадию в развитии логистических технологий. Применение нейросетей способствует не только автоматизации процесса маркировки, но и увеличению точности и скорости выполнения работ. Сегодня, благодаря прогрессу в области цифровых технологий, многие российские предприятия начинают использовать решения, базирующиеся на искусственном интеллекте и нейросетях, для улучшения работы своих складских комплексов.