数据捕获的演变

虽然现在还不是说“抛弃条形码”的时候,但新形式的数据捕获技术已经开始使用,并有望通过减少手动触发的数据收集任务提高操作的可视性。这一系列ADC解决方案可以帮助不同的DC履行流程,从跟踪货物到了解其状况,或获得周期时间和吞吐量的见解。

作为订单履行的一部分,条形码扫描仍然是确认正确货物被处理的基础

作为订单履行的一部分,条形码扫描仍然是确认正确货物被处理的基础。

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条形码,以及随之而来的条形码数据收集过程和设备,自20世纪70年代以来就已经存在,但这并没有使这项技术过时。大多数仓库和配送流程,或者就货运跟踪而言,仍然依赖条形码扫描来跟踪订单和入库物料流。

条形码的相关性可以从该领域的持续增长中看出。根据Grandview研究从2021年到2028年,2D条形码市场(具有可读取2D代码或线性代码的成像引擎的设备)预计将以6.7%的复合年增长率(CAGR)增长。

然而,其他技术已经进入了数据捕获领域。系统使用无线电频率识别(RFID)标签和读取器已经很成熟,利用超宽带(UWB)或其他类型的信标或标签等技术的实时定位系统(RTLS)解决方案现在也在迅速发展。根据Allied market Research的数据,从2021年到2030年,RTLS市场将以25.7%的复合年增长率增长。

结果是条形码将继续存在,尽管新的数据捕获解决方案有一些势头。

Zebra Technologies提供一系列数据捕获解决方案,该公司产品管理高级总监Allan Melling表示:“在可预见的未来,在许多可见的用例中,人工触发的条形码数据捕获仍将是一项首选技术。”“条形码被紧密地集成到不同市场的各种功能中,包括制造业、零售业、物流和医疗保健。”

当然,条形码扫描可以通过设置在“扫描隧道”配置中或在传送带上的固定位置阅读器自动完成,但其他技术,如可以镶嵌在标签上的无源RFID标签,也可以通过位于物料流关键节点(如接收附近)的阅读器阵列来完成。

但是,认为数据中心运营将完全转向RFID或先进计算机视觉等技术标记和读取的所有东西,同时由固定自动化或机器人移动和处理,而不需要人工劳动,或一些人工触发的数据收集过程,这是一个巨大的飞跃。

梅林说:“在材料处理领域,‘黑暗仓库’正被视为未来的发展方向,相关各方都在努力减少人类足迹。”“然而,在短期内,完全自主的供应链还很遥远。机器人、机器视觉和定位系统将作为人类互动的补充——提高准确性,减少劳动内容。目前,条形码是大多数的货物跟踪系统,在不久的将来,直到整个供应链系统采用其他技术。”

增强条形码

梅林补充说,新的免提“定位”技术可以有选择地应用于分销链的关键点。Melling说,例如,运输区域的RFID阅读器可以精确自动地跟踪出站托盘,以改善分期和装载,或在零售环境中,以支持快速准确的在线购买,店内提货(BOPIS)工作流程。

“在可预见的未来,条形码和RFID或其他定位系统很可能共存,”梅林说。“定位和其他RFID技术是最适合的,并且正在应用于那些数据捕获自动化和提高精度的应用程序,这些应用程序可以带来足够的增量价值,从而抵消增加的成本。例如,这可以包括用于BOPIS和其他应用程序的高精度库存跟踪,以及仓库和货场中的位置跟踪。

“此外,重要的是要记住,在几乎所有的RFID应用中,条形码仍然被用作备份,因为条形码的增量成本接近于零,”梅林补充道。“RFID和条形码有类似的流程。如果一个标签上印有条形码,那么这个标签也可以包含一个RFID嵌体,在这个过程中进行编码和流动,允许条形码扫描仪和RFID阅读器获得所需的信息。”

为了弄清楚哪种数据捕获技术最适合一个流程,Melling建议考虑一些因素,比如所需的数据捕获量,以及操作是否不仅仅是为了一个简单的材料或资产(如手提包)的“ID”。

梅林说:“如今市场上有许多数据捕获技术——传统条形码、2D条形码、RFID、蓝牙、超宽带等其他无线电技术,以及越来越多的与人工智能配对的计算机视觉技术。”“它们都在供应链和材料处理领域占有一席之地。哪种技术是最好的,主要取决于应用的成本限制和所需信息的类型——简单的识别、位置或条件因素。”

Melling说,条形码仍然是最简单、成本最低的识别物体的手段,而RFID或其他无线电技术可以很好地满足定位需求。Melling补充说,对状态信息的需求越来越多地通过直接检查感兴趣的对象的计算机视觉应用程序来满足。


语音解决方案正朝着开放硬件选择的方向发展,这款基于背心的设备消除了语音系统交互对耳机的需求。


梅林说:“这些只是经验法则,也有例外。”“例如,如果你有一个识别应用程序,它可以同时识别大量物体,那么RFID就是一个很好的选择,只要它的好处超过了增加的技术成本。”

另一个相对较新的数据采集领域是使用自带成像仪的自动飞行无人机来自动读取条形码和执行库存计数。无人机解决方案提供商Verity AG的创始人兼首席执行官Raffaello D 'Andrea表示,自动飞行的无人机通过自动化库存计数任务带来了回报,并使计数更加频繁和准确,从而减少了低库存的意外问题。Verity的无人机已经被公司用于数据中心,包括物流服务提供商,如DSV和Performance Team。

“驱动ROI的业务案例有三个关键的、可量化的组成部分,”D’andrea说。“首先,可能也是最明显的是人工扫描过程自动化所节省的劳动力。我们的客户还通过提高生产率和减少超售和缺货而量化了可观的节省。仅在这些领域,Verity的客户通常在第一年就能看到回报。”

语音和可穿戴设备

数据采集领域最大的演变之一是使用语音导向解决方案和其他形式的数据采集,这些数据采集利用了可穿戴设备,如蓝牙耳机和环形扫描仪。

由于语音和其他可穿戴设备不需要仓库员工拿出手持设备并将其指向条形码来获取数据,因此这些技术的生产力效益始于“免提”特性。

当谈到语音解决方案时,今天的系统可以使用蓝牙设备,如环形扫描仪,将所需的条形码扫描作为一部分voice-directed提供Lydia语音系统的EPG Americas总裁斯科特•多伊奇(Scott Deutsch)说。

多伊奇说:“几年前,客户面临着必须在手持扫描仪和语音设备之间做出选择的决定,但现在情况已经不同了。”“现代语音解决方案完全将扫描作为验证步骤,在跟踪序列号和批号的行业中,这是一种流程改进需求。对客户来说,关键是要专注于优化工作流程,衡量员工的整体表现,无论他们选择什么技术选项。”

语音解决方案的其他变化包括更好的语音识别软件,以及使用云技术用于部署系统和访问性能指示板。多伊奇补充说,还有一系列设备硬件可供选择,包括Android设备,EPG的设备是内置扬声器和麦克风的背心设备。

Deutsch表示:“计算能力的增强以及使用现代安全云平台提供语音解决方案的能力极大地简化了工作,使说多种语言的员工能够由于现代语音识别而更好地工作。”

支持语音的设备有了显著的改善,大多数企业已经从有线耳机转向蓝牙无线耳机。现在有了Lydia VoiceWear背心的额外选择,完全不需要耳机,我们看到整个仓库的员工都更快乐了。”

当可穿戴设备技术用于执行仓库任务时,还可以生成关于流程效率和任务周期时间的见解。换句话说,可穿戴设备不仅可以解放员工的双手,还可以生成可分析的数据。

例如,ProGlove提供了一种轻量级的可穿戴设备和安装在手套背面的扫描仪。伊尔汉·科尔科说,这种手套可以让工人专注于处理材料的任务,
ProGlove是ProGlove的首席产品官,并提供视觉(设备有屏幕)、听觉和触觉反馈来减少错误,并生成数据点,包括总扫描次数、扫描花费的总时间、所采取的步骤、启动扫描的时间和处理扫描的时间。ProGlove的软件可以分析数据来发现趋势。


可穿戴设备解放了工人的双手,提高了工作效率,同时还生成了可用于分析和流程改进的数据点。


“我们的设备利用各种传感器来收集元数据点,我们可以用我们的软件解决方案来完善,以讲述车间的真实故事,”Kolko说。“我们需要能够识别模式的解决方案,将信息置于背景中,以识别潜在的影响,并简单地让事情变得更好。”

RTLS最佳点

Barcoding公司是一家数据捕获解决方案的经销商和集成商,其物联网系统工程师Steven R. Schauer表示,RTLS可以更自动、连续地查看数据中心的工艺流程中材料或容器的位置。Schauer补充说,虽然有不同类型的RTLS,但领先的类型是“RAIN”RFID读取点解决方案。

RAIN技术由一个名为RAIN联盟的行业组织的成员支持,该技术使用无源、超高频RFID标签或嵌体来捕获物料流中关键读取点的数据,并将数据转移到云端以支持分析。

RAIN(射频识别)中的“N”是对一个概念的认可,即这些系统不仅应该捕获数据,还应该将其移动到云网络进行分析。

Schauer解释说,RAIN RFID系统可以以码头门入口的形式部署,也可以作为传送带上的读取器隧道,另一个应用程序位于RAIN RFID基础设施的上方,它可以从下方移动的材料或资产中捕获数据。这些读取点与智能中间件配对以支持分析。

Schauer说:“这提供了一个急需的实时信息仪表板,公司可以使用它来确保他们有正确的产品,并了解位置,这样他们就可以确定某些产品是否有库存,并能够有效地完成订单。”

通过与RTLS附加的分析,公司不仅可以获得更细粒度的位置数据,还可以通过分析停留时间或其他流程趋势来提高效率,同时还可以将数据传递给企业系统或应用程序仓库管理系统

“这不仅仅是了解资产的存在和数量,还了解重要的基于时间的趋势,比如在轮班中是否有特定时间资产在某个工作流步骤中停留太长时间,或者特定资产是否在存储位置停留太长时间。你还可以查看某一天商品的平均进出量,一般来说,寻找可以主动评估和解决的领域。”

Schauer表示,RTLS在提供分析数据的同时,通过在关键节点上节省人力的自动数据捕获来补充现有的条形码数据收集。

Schauer说:“应用程序已经使用了可靠的条形码系统,至少有一个数据捕获的基线和一个流程工作流的外观。”当与RTLS解决方案和相关分析集成时,这将为应用程序添加一个自动化、免提的元素,真正将应用程序提升为资产或材料的生命周期和旅程的完整视图。”


作者简介

罗伯特·米歇尔
罗伯特·米歇尔,《现代》杂志的高级编辑,自1996年以来一直报道制造业和供应链管理趋势,主要是作为《制造业商业技术》的前编辑和前撰稿人。自2004年以来,他一直是《现代》杂志的撰稿人。他曾在许多节目日报工作,包括ProMat,北美物料搬运物流展和全国制造周。你可以通过以下地址与他联系:(电子邮件保护)

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