小包仕分けの自動化：高速フルフィルメントのためのAIビジョン

バーコードのみの仕分けは、小包の量が予測可能で、ラベルの印刷品質が均一で、例外率が数パーセント単位で測定できたときに機能した。そのような世界はもうない。Eコマースの小包仕分けオートメーションは現在、くしゃくしゃのポリ袋、汚れたラベル、軸から外れた表示、同じ誘導ラインを移動する何十ものキャリアフォーマットと戦っている。読み取れない小包はすべて手動の例外レーンに落とされ、ピーク時にはこれらのレーンがDC全体の実際のボトルネックになる。.

しかし、生の読み取り率は最初の問題に過ぎない。最新のフルフィルメント・ネットワークでは、ルートを認識したダイバート（小包を正しいクロスベルトセル、正しいプットウォールスロット、または下流の輸送会社に引き渡される正しいトレーラーに着荷させること）が要求されます。バーコードをデコードするだけでは不十分で、ソーターは生きた輸送会社のマニフェストと結びついた完全な宛先コンテキストを必要とします。そのため、小包仕分けオートメーションは、ビジョン、マニフェストデータ、ライブルートロジックを組み合わせて、ミリ秒単位で計算される1つの判断にまとめなければなりません。.

さらに、小包ハブのダウンタイムコストは残酷だ。ラストカット時に例外レーンが渋滞すると、トラックの出発遅れ、遅配ペナルティ、直接的な収益損失が発生する。以下の記事によると 国際小包郵便技術協会, グローバルな小包ネットワークにおいて、ミスポートと例外処理がコスト上昇の主な要因となっています。Viroteqの エッジファースト技術プラットフォーム は、決定論的なビジョン・レスポンス、ブランドにとらわれないコンベアとロボット制御、そして設置の耐用年数にわたってミスショットを大幅に削減する学習ループによって、このギャップを解消します。.

それは、ラベルが敵対的であってもすべての小包を読み取ること、ライブのマニフェスト・コンテキストを使用してすべての小包をルーティングすること、そしてクローズド・ループ・ビジョン検証ですべての迂回を証明することである。レガシー・バーコード・トンネルでは、これら3つ全てはおろか、どれも単独で行うことはできない。.