语音定向拣选的下一层次生产力

声控系统的供应商很快就指出，语音是如何与当今的系统相适应的电子商务由于语音指令的“免提”特性，与使用纸质采摘列表或无线手持设备相比，采摘和履行挑战。通过使用蓝牙耳机听到口头指令，并将信息口头验证回系统，语音可以让工人腾出手来完成工作任务。

但声音的生产力不止于此。近年来，供应商一直在通过应用分析和优化软件来进一步提高效率、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率。

“通过分析来管理你的操作，你可以在语音免提的好处之外，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他的套件涵盖语音自动化和分析。分析可以让你采取重新部署员工或重新排序订单等行动，实时管理你的活动。”

克里希纳Venkatasamy他是微软的首席技术官卢卡斯系统作为移动工作执行和语音应用程序的提供商，他也认为语音导向的工作流程具有固有的免提优势，并看到了语音解决方案在提高生产力方面的另外几个关键方式。

其中之一是功能强大的“多模态”设备，可以支持声控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，或提供屏幕来显示或获取信息。Venkatasamy说，第二种获得更高层次收益的途径是通过优化软件，比如创建高效的拾取路径。他说:“如果你不给员工分配高效的工作任务，他们的效率就只能和提供给他们执行任务的技术一样高，比如语音或多模式应用程序。”

语音优化技术

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挑选路径以减少行程，以及创建最佳挑选密度的智能批次。Venkatasamy说，已经实施Engage来创建优化批处理的用户组织的生产率平均提高了20%左右，在某些情况下甚至更高。

Venkatasamy说:“我们的目标是让整个配送中心的流程更加高效。”“作为实现这一目标的一部分，你需要确保你的挑选者以最佳方式接触产品，并花费尽可能少的时间走路。换句话说，你想要尽可能多地花时间采摘，尽量少地花时间走路。”

根据Venkatasamy的说法，虽然语音选择实现在设计批量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，并权衡多个因素，以创建最佳批次和挑选路径。

Engage考虑的因素包括每件商品的槽级位置、取货路径的方向、产品尺寸、穿过通道的能力、用户权限和起点/终点。该软件快速处理这些因素，同时根据必须满足的装运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关注是确保分配给拾取者的工作任务更聪明、更高效。”

Venkatasamy说，Engage还可以根据情况的变化调整任务的优先级。他解释说:“如果工人因为拥挤而需要跳过通道，我们能够自动重新排列路径。”

仓库中的语音识别技术

供应商也在努力使语音识别更有效。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，但针对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合伙人(E+P)E+P北美地区总裁斯科特·多伊奇表示，该公司增加了神经网络技术来提高语音识别性能。多伊奇说，它类似于亚马逊为Alexa使用的神经网络技术，也类似于苹果为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不得不重复一个问题，但在一个需要近乎完美语音识别的仓库环境中，这是不可接受的。”“仓库工人不能把时间浪费在重复事情上。”

分析可以发现模式，帮助组织微调语音指导工作的使用。

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——利用高计算能力分析大型数据集以寻找模式——并使其适应供应链需求。多伊奇说，E+P使用“修剪”算法作为神经网络开发的一部分，以缩小大型数据集，以找到提高语音识别响应时间的方法，以及快速理解棘手的方言。

多伊奇说，为了提高莉迪亚对混合方言的理解，E+P的开发人员将神经网络技术应用于来自瑞士一个客户网站的数据，该客户网站的工人声音中有一种棘手的德语和瑞士方言混合变化。多伊奇表示，与前几代系统相比，新版本的语音识别性能提高了约25%。

多伊奇说，对于员工来说，提高绩效意味着与系统的快速交互，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，同时还减少了由于喉咙痛等问题而改变声音的重新培训系统的需要。

E+P Lydia最近的另一个增强功能是企业SiteSwitcher，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，这允许中央设备配置，能够轻松地将设备从一个位置移动到另一个位置。

Deutsch补充道，虽然电子商务的挑选压力使语音解决方案变得有吸引力，但供应商需要通过使他们的系统易于部署来应对。他说:“由于电子商务的高峰和低谷，以及运营部门在寻找人才方面的困难，语音解决方案需要非常容易推出，并迅速获得新用户。”

据观察，在过去，工业语音解决方案主要是通过挑选任务或周期计数等程序来指导员工进行交易德怀特Klappich他是分析公司Gartner的研究副总裁。然而，Klappich相信未来在于具有“对话”能力的语音解决方案——可以通过回答常识性问题来解决异常的语音应用程序，同时还支持事务性工作流程。“事务性语音很好，而且很有效，但我相信趋势将是对话语音——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“我来到这个垃圾桶，但它的库存不足。”

然而，语音系统供应商表示，主要的科技公司还没有将语音识别商业化用于工业应用，这让专注于行业的语音系统供应商继续增强自己的语音识别能力。

Voxware的菲利普斯表示，几年前，Voxware预计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将其应用程序层和语音识别层分离开来，以利用这一场景，但目前还没有出现可以完成这项工作的第三方引擎。菲利普斯补充说，Voxware已经测试了一些第三方语音技术，但发现它不适合工业需求。他说:“我们的客户期望接近100%的认可度——他们不能容忍员工因为重复某件事而失去3秒钟。”

分析优势

对语音系统生成的数据和交易进行分析，也是从仓库工作流程中提高生产率的一种方式。菲利普斯表示，Voxware的分析可以根据当前的工作量，确定何时将拾取者从仓库的一个区域或区域移到另一个区域或区域是有意义的。供应商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，帮助做出有关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

分析可以发现一些模式，帮助组织对语音导向工作的使用进行微调斯科特•鲍威尔，现场和渠道营销总监及工作流程解决方案霍尼韦尔安全与生产力解决方案。它提供的分析包(称为Operational acity)着眼于云中的语音系统数据，以揭示用户如何与系统交互的模式。

例如，分析可以判断一名员工的选择率是否足够或良好，但他使用了比正常情况下更多的“话语”返回语音系统。鲍威尔说，这种模式可能表明耳机位置不正确等问题，如果调整一下，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被加速到高于建议速度的情况，以实现更大的吞吐量，这导致了更多重复的“再说一遍”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，工人们实际上走得更快了。”

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增强语音识别。霍尼韦尔做了一件事Vocollect语音解决方案提出了一种叫做“声音感知”的功能，它利用耳机中内置的多个麦克风，其中一个麦克风专注于工人的声音，另一个专注于过滤背景噪音。

鲍威尔说，最近另一个有助于提高工作效率的改进是一个名为Touch Connect的功能，它可以加速用户登录和开机。只需将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，然后确保一切都能正常工作。”

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、周期计数或包装和运输站。菲利普斯补充说，Voxware对智能眼镜(包括Vuzix的眼镜)的支持可以增强包装等工作流程，只要有一台设备支持语音交互、扫描、图像和视频捕捉。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捉相结合，以拍摄数字图像，证明包装正确且没有损坏。

菲利普斯建议公司对语音如何增强仓库内的多个过程保持开放的心态，而不仅仅是挑选。菲利普斯说:“语音提货非常准确，但发生的一些错误并不是因为工作人员从错误的位置提货，而是因为补货操作错误，把错误的物品放在了错误的位置。”“因此，通过使用语音来更准确地完成补充，你会发现语音拾取的准确性可能也会提高。当你在所有这些基础上进行分析时，你就可以获得最大的收益。”

本文提到的公司:

• Ehrhardt合伙人(E+P)
• Gartner
• 霍尼韦尔安全与生产力解决方案
• 卢卡斯
• Voxware