语音的新水平生产力

语音导向系统的供应商很快就指出，语音是如何与今天的系统相适应的电子商务由于语音指令的“免提”特性，而不是使用纸质挑选清单或无线手持设备，因此挑选和执行方面存在挑战。通过使用蓝牙耳机来听到口头指令，并验证口头信息反馈给系统，语音使工人的双手免于工作任务。

但声音的生产力并不止于此。近年来，供应商一直在通过应用分析和优化软件来提高效率，改进语音识别，以及利用新的设备功能来提高解决方案的生产力。

“通过使用分析来管理你的运营，你可以在语音免提的好处上额外提高10%到15%的生产力，”他说基思•菲利普斯的总裁兼首席执行官Voxware他的套件涵盖了语音自动化和分析。“分析可以让你采取行动，比如重新部署员工或重新安排订单的优先级，以实时管理你的活动。”

克里希纳Venkatasamy的首席技术官卢卡斯系统移动工作执行和语音应用程序提供商，同意语音导向工作流具有固有的免提优势，并看到语音解决方案提高生产力的另几个关键方式。

语音拾取的免提生产力优势正在通过帮助管理劳动力和工作优先事项的分析得到增强。

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其中之一是功能强大的“多模式”设备，它可以支持语音指导工作以及偶尔的条形码扫描，然后还可以捕获射频识别(RFID)标签数据，或者提供一个屏幕来显示或获取信息。文卡塔萨米说，第二种途径是通过优化软件，它可以创建高效的拾取路径。“如果你不给员工分配高效的工作任务，他们就只能像分配给他们的技术一样高效。”

语音技术优化

Lucas将其优化能力定位为“动态工作优化”参与工作执行软件。该软件的功能包括创建最佳拣货路径以减少旅行，以及创建最佳拣货密度的智能批处理。Venkatasamy表示，通过实施Engage来创建优化批次的用户组织的生产率平均提高了20%，在某些情况下甚至更高。

文卡塔萨米说:“我们的目标是让物流中心的整个流程更加高效。”“为了实现这一目标，你需要确保你的采摘者以最佳方式接触产品，并尽可能减少走路的时间。”

根据Venkatasamy的说法，虽然语音拾取实现在设计批处理时可能会考虑一些基本的位置排序，但这相当于规则逻辑，无法优化到使用多种数学算法的优化引擎所能达到的程度。他解释说，Engage的算法不断评估来自仓库管理系统或主机系统的订单，并权衡多种因素，以创建最佳批次和选择路径。

Engage考虑的因素包括每件商品的槽位位置、拾取路径的方向性、产品尺寸、穿越通道的能力、用户许可和起点/终点。该软件快速处理这些因素，同时根据必须满足的发货时间框架对任务进行优先级排序。Venkatasamy说:“我们对动态工作优化的重点是确保分配给拾取员的工作任务更智能、更高效。”

Venkatasamy说，Engage还可以根据不断变化的环境重新安排任务的优先级。他解释说:“如果一个工人因为拥挤而需要跳过通道，我们就能自动重新排序通道。”

仓库语音识别技术

供应商也在努力提高语音识别的效率。虽然苹果(Siri)和亚马逊(Alexa)等科技巨头正在让语音成为消费者体验中越来越重要的一部分，但面向仓库的语音导向解决方案供应商表示，这些以消费者为中心的语音引擎还不适合仓库环境。

随着其最近的发布莉迪亚声音8语音系统,Ehrhardt + partners (E+P)该公司北美区总裁斯科特•多伊奇(Scott Deutsch)表示，该公司增加了神经网络技术，以提高语音识别性能。多伊奇说，这类似于亚马逊为Alexa或苹果为Siri使用的神经网络技术，但针对嘈杂的仓库环境进行了调整。

多伊奇说:“使用消费者语音技术，大多数人都知道，有时你不得不重复一个问题，但在需要近乎完美的语音识别的仓库环境中，这是不可接受的。”“仓库工人就是不能浪费时间重复工作。”

分析可以发现模式，帮助组织微调语音指导工作的使用。

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然而，多伊奇补充说，E+P的开发人员能够使用神经网络技术——利用高计算能力来分析大型数据集以寻找模式——并使其适应供应链的需求。多伊奇说，作为神经网络开发的一部分，E+P使用“修剪”算法来缩小大型数据集的范围，以找到改善语音识别响应时间的方法，并快速理解棘手的方言。

Deutsch说，为了提高Lydia对混合方言的理解，E+P的开发人员将神经网络技术应用于来自瑞士客户网站的数据，该网站的员工声音中有一种复杂的德语和瑞士混合方言。新版本的语音识别性能比前几代系统提高了约25%，Deutsch说。

多伊奇说，对员工来说，提高绩效意味着与系统的快速互动，减少重复信息的次数。改进后的引擎还消除了对新用户使用语音模板培训的需要，同时也减少了如果工人的声音因喉咙痛等问题而改变时重新培训系统的需要。

E+P的Lydia最近的另一个增强功能是一个名为Enterprise SiteSwitcher的功能，它使IT部门能够集中设置和管理语音系统安全和配置文件。与系统一起使用的设备足够智能，可以适应每个位置的安全细节，这使得中央设备配置能够轻松地将设备从一个位置移动到另一个位置。

虽然电子商务的选择压力使得语音解决方案具有吸引力，但供应商需要通过使他们的系统易于部署来应对，Deutsch补充道。他说:“由于电子商务的高峰和低谷，以及运营在寻找人才方面遇到的困难，语音解决方案需要非常容易地推出，并迅速获得新用户。”

他指出，过去，工业语音解决方案主要是通过选择任务或周期计数等常规程序来指导工作人员的事务德怀特Klappich他是分析公司Gartner的研究副总裁。然而，kappich认为，未来在于具有“对话”能力的语音解决方案——语音应用程序可以通过回答常识性问题来解决异常，同时还支持事务性工作流程。“事务性语音很好，也很有效，但我相信未来的趋势将是会话语音——就像对讲机一样，系统能够帮助解决工作人员遇到的异常，比如‘我来到这个垃圾箱，但库存不足。’”

然而，主要的科技公司并没有将语音识别商业化用于工业应用，而是让专注于行业的语音系统供应商继续加强自己的语音识别。

Voxware的Phillips表示，几年前，Voxware预计一家大型科技公司的语音识别可能会以满足工业语音应用需求的方式发展，因此Voxware将其应用程序和语音识别层分开，以利用这种情况，但没有第三方引擎能够完成这项工作。菲利普斯补充说，Voxware已经测试了一些第三方语音技术，但发现它们不适合工业需求。他说:“我们的客户希望得到接近100%的认可——他们不能容忍员工因为重复某件事而浪费三秒钟。”

分析优势

对语音系统生成的数据和交易进行分析也可以从仓库工作流程中榨取更多的生产力。菲利普斯表示，Voxware的分析系统可以根据当前的工作量，确定何时将拣货员从仓库的一个区域或区域转移到另一个区域或区域是有意义的。供应商的基于云的分析还可以利用来自仓库或运输管理系统的信息，帮助做出重新平衡仓库劳动力或影响执行的发货延迟的决策。万博ag客户端app

分析可以发现模式，帮助组织调整语音指导工作的使用斯科特•鲍威尔，现场和渠道营销和工作流程解决方案总监霍尼韦尔安全和生产力解决方案。该公司提供的分析包——名为“运营敏锐度”——着眼于云中的语音系统数据，以发现用户如何与系统交互的模式。

例如，分析可以判断一个工人是否足够或擅长他或她的拾取率，但使用比正常情况下更多的“话语”返回语音系统。鲍威尔说，这种模式可能表明存在耳机位置不正确等问题，如果调整耳机位置，可能会进一步提高员工的工作效率。

霍尼韦尔的分析解决方案还被用于发现语音系统命令加速到高于建议速度以实现更大吞吐量的情况，这导致了更多的重复“再说一遍”的话语。鲍威尔说:“在这种情况下，他们稍微放慢了系统的速度，通过放慢速度，工人们实际上工作得更快了。”

广泛的收益

鲍威尔说，虽然分析被证明是有用的，但语音解决方案提供商也需要继续加强语音识别。霍尼韦尔用它的Vocollect语音解决方案他们提出了一种名为“声音感应”的功能，它利用耳机内置的多个麦克风，其中一个麦克风专注于员工的声音，另一个用于过滤背景噪音。

鲍威尔说，最近另一项有助于提高工作效率的改进是一项名为Touch Connect的功能，它可以加速用户登录和shift启动。只需将他们的语音设备触摸到通电的耳机上，该功能就会自动登录用户，开始轮班。鲍威尔说:“我们的改进方法是真正考虑员工在做什么，他们在自己的环境中处理什么，然后确保一切正常。”

菲利普斯说，语音也被应用于仓库的其他流程，包括接收和放置，循环计数，或包装和运输站。菲利普斯补充说，Voxware支持包括Vuzix公司的智能眼镜在内的智能眼镜，可以通过一个支持语音交互、扫描、图像和视频捕获的设备来增强包装等工作流程。菲利普斯解释说，在包装场景中，使用智能眼镜的语音指令可以与眼镜的图像捕获相结合，以拍摄数字图像，证明包装是正确的，没有损坏。

菲利普斯建议公司保持开放的心态，考虑语音如何增强仓库内的多个流程，而不仅仅是挑选。菲利普斯说:“语音挑选非常准确，但出现的一些错误并不是因为工人从错误的位置挑选，而是因为错误的物品被放在错误的位置，因为补货操作错误。”“因此，通过使用语音更准确地完成补给，你会发现语音拾取的准确性也可能会提高。当你将分析叠加在这一切之上时，你就能真正获得最大的收益。”

本文中提到的公司:

• Ehrhardt + partners (E+P)
• Gartner
• 霍尼韦尔安全和生产力解决方案
• 卢卡斯
• Voxware