物流作業中存放於工業貨架上的倉庫庫存,使用 META-aivi 進行 AI 庫存盤點。

物流與倉儲作業的 AI 庫存盤點

案例概述

產業零售物流業

解決方案META-aivi

META-aivi 結合 AI 視覺與擴增實境,在倉庫庫存作業中辨識並計算品項數量。系統可支援大量產品與 SKU 的庫存盤點,同時降低對人工計數的依賴。

案例背景

物流作業中的庫存盤點

物流業者執行的作業包括集貨、分揀、儲存與配送。依據客戶需求,業者也可能兼具批發商功能,將貨物存放於物流中心,以便快速出貨。

倉庫人員必須辨識並計算儲存品項的數量,以掌握庫存狀況。當產品與 SKU 數量龐大時,庫存盤點可能成為日常倉儲作業中相當重要的一環。

挑戰

管理大規模人工庫存盤點

庫存作業可能涉及大量產品與 SKU。人工計數需要投入大量人力與時間,尤其當人員必須處理大量儲存貨物時更為明顯。

疲勞與分心也可能增加盤點錯誤的風險。因此,物流業者需要能降低庫存盤點人工負擔的方法,同時提升盤點效率並減少錯誤。

解決方案

AI 品項辨識與計數

META-aivi 結合 AI 視覺與擴增實境,在倉庫庫存作業中辨識並計算品項數量。此擴增智慧解決方案會根據已學習的視覺特徵辨識產品,包括外形與包裝。

META-aivi 僅需一般 AI 視覺系統通常所需樣本數的約 10%,即可學習產品外形與包裝特徵。

系統相容於主流 AR 眼鏡品牌與固定式 IP 攝影機,也可搭配智慧型手機與平板電腦使用,以支援不同的倉儲硬體配置。

自動化品項辨識與計數

META-aivi 根據已學習的視覺特徵辨識產品,並在庫存作業中計算已辨識品項的數量。倉庫人員可透過 AI 輔助品項辨識進行庫存盤點,而無須完全依賴人工計數。

成效

提升庫存盤點作業效率
降低庫存盤點的人工負擔
降低盤點錯誤風險

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