Herkömmliche Methoden zur Inspektion und Kategorisierung von Artikeln bergen das Risiko menschlicher Fehler und verlangsamen die Sortiergeschwindigkeit – selbst wenn Pakete ordnungsgemäß mit ausreichenden Informationen gekennzeichnet sind. Mithilfe von Paketintelligenz und Machine-Learning-Technologie wird die Kategorisierung einfacher und effektiver.
Hinweis: Dieser Text wurde ursprünglich auf Englisch verfasst und mithilfe von KI übersetzt.
Von Jan Schroeder
Die Registrierung des Profils eines Pakets – seine Art, Größe, Gewicht, Aufkleber, Gefahrenhinweise, ungewöhnliche Form usw. – ist für einen reibungslosen Sortierprozess unerlässlich.
Es ermöglicht beispielsweise die Unterscheidung zwischen Polybeuteln und flachen Artikeln, Paketen und Postsäcken, Artikeln mit Gefahrgutaufklebern oder begrenzten Mengen an Gefahrgütern oder ungewöhnlichen Objekten wie Reifen, die in einigen Arten von Sortiersystemen nicht gehandhabt werden können.
Angesichts der Regeln für den Umgang mit Gefahrgut ist die Möglichkeit, eingehende Pakete anhand von Nicht-Barcode-Informationen zu kategorisieren, für Verteilzentren von Bedeutung.
Die Frage ist, wie sortieren Sie diese „Registrierungs“-Profile? Wenn ein Hub Informationen in einer Datenbank hat, ist dies recht einfach. Barcodes auf Paketen können mit Einträgen in Datenbanken korreliert werden, und diese Einträge informieren den Hub nicht nur über den Empfänger, sondern auch über diese registrierten Werte.
Eine sehr einfache Lösung besteht darin, eingehende Paketströme nach Linien zu trennen – beispielsweise eine Linie für Säcke und eine Linie für Pakete. Aber obwohl dies gut genug funktioniert, ist es aus der Sicht eines Betreibers alles andere als eine ideale Lösung. Es mangelt an Skalierbarkeit, da für jede andere Art von Paket eine zusätzliche Linie erforderlich ist. Es ist auch platzaufwendig und erfordert mehr Personal.
Eine weitere unkomplizierte Lösung ist ein zentralisiertes System, das nur eine Linie für eine Mischung von Paketen verwendet, die innerhalb der Linie registriert werden. Obwohl diese Lösung auch funktioniert, hat sie auch ihre Grenzen, da der Bediener nur so viele Pakete gleichzeitig registrieren kann und nach einer gewissen Zeit die Konzentration verliert.
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Was wäre, wenn wir das System noch stärker zentralisieren und automatisieren könnten? Hier können Paketintelligenz und Machine-Learning-Prozesse eine intelligente Möglichkeit sein, die Mängel dieser herkömmlichen Methoden zur Registrierung von Paketprofilen zu überwinden.
Paketintelligenz bedeutet, dass das System die Kategorie eines Pakets anstelle eines Menschen bestimmt. Es verwendet Software, um ein Bild eines Artikels mithilfe von Bildanalysesoftware, die Machine-Learning-Technologie verwendet, in seinen Typ zu kategorisieren.
In einem Verteilzentrum sieht das so aus:
Die Arten von Artikeln, die Algorithmen kategorisieren können, sind unbegrenzt. Zuerst müssen jedoch Algorithmen erstellt werden, um bestimmte Arten von Artikeln zu identifizieren. Wie wird das gemacht?
Mit sehr spezifischen Details und Erklärungen, woraus der Artikel besteht, kann ein Algorithmus erstellt und trainiert werden, um den Artikel zu identifizieren. Durch den Prozess des maschinellen Lernens – des Trainierens, Ausführens, Überprüfens und Verbesserns – wird der Algorithmus ständig verbessert und gestärkt. Letztendlich ist er in der Lage, das Paket in all seinen Variationen und Möglichkeiten zu identifizieren, so dass die Sortierung von Artikeln mit dieser Technologie sehr, sehr genau wird.
Die Anwendung dieser Art von Intelligenz ist in der Tat unkompliziert und kann einige der teureren Scanlösungen überflüssig machen. An diesem Punkt ist keine teure Ausrüstung erforderlich, um jedes einzelne Profildetail des Pakets zu kennen. Es muss nur wissen, um welche Art von Paket es sich handelt, damit das System bestimmen kann, was damit zu tun ist – und das kann maschinelles Lernen sehr schnell.
Paketintelligenz lässt sich sowohl in neuen als auch in bestehenden Systemen einfach implementieren. Das Aufnehmen von Bildern, das Trainieren des Systems und das Durchführen von Testläufen können während des normalen Betriebs durchgeführt werden, ohne die Produktion des Verteilzentrums zu beeinträchtigen. Sobald der Algorithmus Testläufe durchlaufen, analysiert und verbessert wurde, kann er in tatsächlichen Flüssen und Sortierungen implementiert werden. Es sind keine hochwertigen Bilder erforderlich, damit es funktioniert, so dass es mit den in bestehenden Sortiersystemen verwendeten Kameratypen genauso gut funktioniert.
Lesen Sie „Der Leitfaden des Paketverteilers zu Datenanalyse und Digitalisierung“.
Der große Wert der Einführung von Paketintelligenz in Verteilzentren besteht darin, dass das System für jeden Artikel verwendet werden kann, den das menschliche Auge sehen kann – wichtig für Hubs, die aufgrund des Booms im E-Einzelhandel zunehmend unterschiedliche Arten von Artikeln erhalten.
Das System verbessert sich ständig. Wenn sich also die eingehenden Ströme ändern und neue Arten von Paketen ankommen, kann sich das System durch die Bildanalyse und die computergestützte Kategorisierung an diese Änderungen anpassen.
Wie bereits erwähnt, funktioniert Paketintelligenz mit jeder Kameratechnologie – von hochwertigen Zeilenscannern bis hin zu einfacheren Kameras, die nur für diesen Zweck verwendet werden, um Bilder von einzelnen Artikeln aufzunehmen.
Das System kann überall und auf jeder Art von Ausrüstung installiert werden, sei es am Wareneingang, an den Auslegern, an dem Punkt, an dem die Artikel auf das Sortiersystem gelegt werden, über den Förderbändern, über den Rutschen oder an den Toren in und aus der Anlage.
Paketintelligenztechnologie und maschinelles Lernen sind eine einfache und effektive Möglichkeit, mit der Verteilzentren unmessbare Pakete in ihren Sortierprozessen registrieren können, ohne den Nachlaufweg zu verlangsamen oder die Eingangskapazitäten zu reduzieren. Es ist eine sehr agile Technologie, die vor der Installation leicht getestet werden kann, um ihre potenziellen Vorteile zu beweisen. Und es wird mit der Zeit immer besser, da sich der Algorithmus verbessert!
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