Vollständige
Sendungen
präzise lokalisieren

Durch Computer-Vision präzise zählen und dokumentieren

Optimierte Abläufe & Ressourcen

Die Logistikbranche kann durch automatisiertes Scannen, das auf Deep Learning basiert, revolutioniert werden. Mit dieser Technologie lassen sich Barcodes, QR-Codes und Etiketten mit einer unerreicht hohen Genauigkeit verarbeiten. Dadurch werden menschliche Fehler ausgeschlossen, was zu einer effizienteren Sortierung und Verfolgung von Sendungen führt.

Insbesondere während der Spitzenzeiten ermöglicht das automatisierte Scannen eine schnellere Abwicklung hoher Sendungsvolumina. Diese Optimierung verbessert nicht nur die Effizienz, sondern senkt auch die Kosten, wodurch Unternehmen ihre logistischen Abläufe kostengünstiger gestalten können.

Kosteneffizienz

Unvollständige oder falsche Sendungen verursachen unnötige Kosten und schädigen das Vertrauen der Kunden.

Fehleranfälligkeit

Manuelle Kontrollen und Dokumentationen sind mühsam und oft fehleranfällig, was zu weiteren Problemen führen kann.

Automatisierung

Die Verwendung von Computer Vision ermöglicht ein automatisches Zählen und Dokumentieren von Waren, was den Prozess erheblich vereinfacht.

Sicherheit

Durch die Sicherstellung der Vollständigkeit der Sendungen und das Ausgeben von Warnungen bei Fehlern können potenzielle Probleme frühzeitig erkannt und behoben werden.

Wie es funktioniert

Die Analyse von Sendungen umfasst mehrere entscheidende Schritte, die eine präzise und effiziente Abwicklung gewährleisten. Zu Beginn erfolgt die Erkennung und das Zählen von Objekten, gefolgt von einem automatisierten Scannen der Codes auf den Waren. Diese Schritte sind essenziell, um sicherzustellen, dass jede Sendung korrekt erfasst und verarbeitet wird.

Die erfassten Daten werden in einer Datenbank gespeichert, was eine einfache Nachverfolgbarkeit und Analyse ermöglicht. Darüber hinaus können die Sendungen in Video-Management-Systemen dokumentiert werden, wobei automatisierte Lesezeichen verwendet werden, um den Zugriff auf spezifische Aufnahmen zu erleichtern. Diese umfassende Dokumentation trägt zur Transparenz und Effizienz im Logistikprozess bei.

Ihre Vorteile im Überblick

Effiziente Dokumentation

Die Barcode-Technologie ermöglicht eine lückenlose Dokumentation des Verpackungsprozesses und die Markierung von Barcode- und Etiketteninhalten in einem Video-Management-System, was die Nachverfolgbarkeit erheblich verbessert.

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Hand-Off Detection

Die Erkennung von Barcodes aus großer Entfernung beeinträchtigt den Verpackungsprozess nicht, da kein zusätzlicher Arbeitsablauf wie das Halten der Verpackung in die Kamera erforderlich ist, was Zeit und Aufwand spart.

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Fehlervermeidung in der Supply Chain

Durch die Implementierung dieser Technologie können Fehler in der Supply Chain, wie das falsche Einladen von Containern, minimiert werden, was durch Beispiele wie Amadeus verdeutlicht wird.

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Unsere Kompetenz in
Zahlen und Stimmen

Spezialisten

Jahre

1100

Eingesetzte Server

13000

Analysierte Kameras

Other providers with glossy brochures, they go around for two years, don’t get it right, and IKARA is up and running after three weeks.

Manuel Peter - Head of Department REWE Logistics

Andere Anbieter mit Hochglanzbroschüren, macht zwei Jahre lang rum, kriegt es nicht hin, und IKARA ist nach drei Wochen am Start.

Manuel Peter - Abteilungsleiter REWE Logistik

I’ve been waiting for this for decades. You inspire me.

Filip Pax - Director Process Engineering DHL Aviation

Darauf habe ich seit Jahrzehnten gewartet. Sie begeistern mich.

Filip Pax - Director Process Engineering DHL Aviation

IKARA has successfully implemented our strategically important lighthouse project of OEPE time measurement in McDrive Digital 21 with excellent results.

Christian Schröder - Senior Director Operations McDonald’s Deutschland LLC

IKARA hat unser strategisch wichtiges Leuchtturmprojekt der OEPE-Zeitmessung in McDrive Digital 21 erfolgreich und mit hervorragenden Ergebnissen umgesetzt.

Christian Schröder - Senior Director OperationsMcDonald’s Deutschland LLC

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Volker Meschonat - Smart Cities NVIDIA

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