A gépi látás és az RFID közösen, a készletkövetés fejlesztéséért

Gyakran hallani készletgazdálkodási szakértőket összehasonlítani a gépi látást és az RFID-t, amikor segítenek a cégeknek meghatározni, melyik felelne meg legjobban az igényeiknek. Egyre több vállalat és akadémiai kutató azonban bőséges lehetőséget lát abban, hogy mindkettőjüket nyomon követési célokra használják, együtt. Ez a koncepció még mindig korai stádiumában van, és még nem olyan ötlet, amely eljutott volna a köztudatba. Hamarosan kiderül, miért gondolják egyre többen, hogy a két technológia együtt is tud működni, és nem szükséges, hogy külön maradjanak.

Az RFID javítja készletkövetés megbízhatóságát azáltal, hogy rádióhullámok segítségével elolvassa a címkékbe ágyazott digitális adatokat. Fejlettebb, mint a vonalkódok, mert az RFID olvasónak csak a címke közelében kell lennie annak elolvasásához. Ezzel szemben a vonalkódok megkövetelik a címkére való közvetlen rálátást is. A computer vision a mesterséges intelligencia (AI) részhalmaza, amelynek célja a számítógépek tanítása, hogy képekről vagy többdimenziós objektumokról nyerjenek ki információt. A technológia sok olyan munkát kiválthat, amiben manuális ellenőrzési feladatokat látnak el.

Azok a cégek, amelyek a drónokkal integrált számítógépes látástechnikát használnak a raktárkezeléshez, 60 százalékkal csökkenthetik a költségeket a kizárólag emberekre támaszkodó megoldásokhoz képest. A korábban nyolc órán át tartó ellenőrzések 15 percen belül befejeződhetnek.

A CV és az RFID technológiák kombinálása a gépi tanulással

Az RFID és a gépi látás egyaránt tág értelemben kapcsolódik az ellenőrzéshez. Egyes márkák észrevették a kapcsolatot, és arra a következtetésre jutottak, hogy okos döntés lenne ugyanabba a termékbe beletenni őket.

Néhány vállalat még ennél is tovább ment, és olyan gépeket épített, amelyek gépi tanulásra is alkalmasak. Ennek a képességnek a hozzáadása lehetővé teszi a prediktív betekintést. A berendezés megtanulhatja egyes termékek legvalószínűbb helyét egy raktárban, vagy azt, hogy milyen címkékkel rendelkeznek ezek a dolgok, ezzel is időt takarítva meg.

Például a Simbe Robotics, hogy megfeleljen a változó vásárlói igényeknek, kiadta CV robotjának, a Tally-nak az RFID-kompatibilis változatát is. A bot a gépi tanulást is használja amikor dolgozik. Az RFID különösen hasznos olyan termékek készletszintjének ellenőrzésénél, amelyeket a számítógépes látókamera nem tud könnyen észlelni.

Ezenkívül a gépi látástechnika megfelelő megvilágítást igényel a működéshez. A kis és közepes méretű ellenőrző állomásokon a fluoreszkáló, kvarc halogén és a led a leggyakrabban használt világítási típus. Nagyobb területekre azonban a fémhalogén és a xenon megfelelőbb. Ha a világítás nem elegendő a raktár egy részében a számítógépes látás megfelelő működéséhez, az RFID képességek leküzdhetik ezt az akadályt.

A gépi tanulás egyre értékesebb a raktári környezetben. A technológia segíthet az előrejelzésben, csökkentheti a felesleges készletek kérdését és optimalizálhatja a készletszintet, hogy megfeleljen az ügyfelek igényeinek. Az egyik élelmiszerbolt-láncnál, aki Tally robotot használja, az alkalmazottak félóránként kapnak jelentéseket, amelyek az áruház mintegy 35 000 termékének részleteivel kapcsolatosak. Ez a fajta friss információ minimalizálja a meglepetéseket, amelyek hátráltathatják a jövedelmezőséget.

A kutatók felfedezik az RFID-követés és a Computer Vision együttes használatának előnyeit

Jelenleg is kutatják, hogy a raktárak milyen egyéb előnyökre tehetnek szert az RFID és a számítógépes látástechnika kombinációjával. Egy tanulmány kifejti, hogy egy ilyen kombinált rendszer hogyan ért el 90% feletti pontosságot az RFID címkékkel ellátott mozgó tárgyak lokalizálásában és felismerésében.

Ezek a következtetések arra ösztönözhetik a raktárvezetőket, hogy vizsgálják meg az RFID címkék és a CV alkalmazásának új módjait a jelenlegi munkafolyamataikra vonatkoztatva. Például egy lehetséges alkalmazás lehet az objektumok nyomon követése a szállítószalagon.

Sőt, a washingtoni egyetem kutatói kitaláltak egy rendszert, amely RFID címkéket és számítógépes látást használva azonosítja és felismeri a csoportba tartozó egyén tartózkodási helyét. Legfeljebb hét másodpercen belül azonosítja az embereket, és ennek során legalább 95 százalékban pontos. Nehéz megmondani ezekben a korai szakaszokban, hogy a raktárvezetők hogyan alkalmazhatják ezt a képességet a létesítményeikben.

Az egyik lehetőség pl. lehet egy raktárban lévő új gép csoportos biztonsági oktatása. Ha ez kötelező, akkor mielőtt egy személy használhatná a berendezést, mindenki magán viselhet RFID címkével ellátott munkavállalói jelvényt, így a számítógépes látás komponens ellenőrizheti, hogy részt vett-e a képzésen. Vagy készletkövetés esetében, a személyazonosító komponens azonosíthatja, hogy egy raktárban statikus helyzetben lévő személy az egész műszakjában a megfelelő helyen tartózkodott-e, vagy sem.

Az úttörő vállalatok a számítógépes látás és az RFID címkék segítségével haladnak előre

Néhány előremutató vállalat látja a piacon meglévő igényt, hogy a számítógépes látást és az RFID címkefelismerő képességeket ugyanabba a termékbe építsék be. Az egyikük a New York-i székhelyű RADAR, amely az RFID-t és a Computer Visiont ötvözi az RFID-címkékkel kapcsolatos ismert hiányosságok felszámolására. 

A RADAR a közelmúltban 16 millió dolláros tőkebefektetésben részesült, és a befektetők között ott volt pár több milliárd dolláros kiskereskedelmi márka. A RADAR honlapja szerint a számítógépes látás és az RFID címkék együttesen 400-szor gyorsabb felismerést és több mint 300-szor gyorsabb olvasási sebességet eredményeznek.

A Sam's Club Computer Vision technológiát kezdett használni, hogy azonosíthassa az önkiszolgáló kasszákon átfolyó termékeket. Ez kevesebb, mint négy másodperc alatt ismeri fel a tárgyakat, ami lényegesen gyorsabb, mint a vásárlóknak a vonalkódok felkutatásához és beolvasásához általában szükséges idő. Ezen túlmenően a JD.com kínai márka hamarosan megnyit személyzet nélküli kisboltokat, amelyek RFID címkével ellátott elemekkel és intelligens kamerákkal rendelkeznek, amelyek felismerik a vásárlók tevékenységét. Bár ez az utóbbi két példa kiskereskedelmi alapú, technológiai fejlesztéseket eredményezhet, amelyek a raktárak személyzetét is segítik.

Izgalmas jövő

Ezek a példák azt mutatják, hogy az RFID és a gépi látás kiegészíthetik egymást. Az elkövetkező hónapok és évek segítenek majd megmutatni, hogy ez mit jelenthet a raktári személyzet számára.

Forrás: RFID Journal