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.

Unsere Kompetenz in
Zahlen und Stimmen

20

Spezialisten

6

Jahre

1100

Eingesetzte Server

13000

Analysierte Kameras

absolute element

Einsatz an
Schlüsselorten in der Industrie

Systemanforderungen
für die Installation

Linux-Anforderungen

Die Installation erfordert eine Linux-Distribution (z.B. Ubuntu 18.04 oder neuer, Linux Mint 18 oder neuer) mit folgenden installierten Paketen:

  •  Docker Engine (20.10.x oder neuer)
  • Docker Compose (1.28.0 oder neuer)
  • Nvidia Container Toolkit (1.5.0 oder neuer)

Server-Anforderungen

  • CPU: 8-Kern-CPU (zum Beispiel Intel Core i7-9700K)
  • RAM: 32 GB
  • GPU: Nvidia RTX4000 oder RTXA4000 (geeignet für 4 Streams)

Wenn Sie möchten, können Sie einen geeigneten Server mit installierter Software direkt bei uns erwerben.

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