语音拾取解决方案通过在仓库内外的集成而获得影响

的声音挑选解决方案在市场上已经得到了很好的证明，因为它让一线工人无需动手，并专注于通过语音指令快速准确地挑选订单。但如今的语音解决方案不仅仅是把挑选清单变成声音指令。这些系统作为履行解决方案，可以使用多模式输入，并能够与不同的系统集成。

多年来，语音解决方案供应商已经将可穿戴条形码扫描器作为其系统的输入，其中一些能够与自主移动机器人(amr)协调语音指导的工作流程。语音本身就能增加价值，但如果你看到语音指导系统与移动机器人协同工作，或者就此而言，与固定自动化(如传送带)协同工作，也不要感到惊讶，因为它们已经做到了。

例如，Numina Group使用其RDS的语音指导工作模块，将语音和amr协同工作以完成订单仓库执行系统软件，以及WES中的逻辑，共同管理amr的运动，并通过语音进行选择。丹汉拉罕，首席执行官守护神,组努米纳的RDS说BatchBot作为一个集成的应用程序，解决方案管理订单发布和纸盒化，amr的任务和运动，以及拾取器的运动和拾取器。

RDS BatchBot的工作人员不用推着手推车，而是用语音将货物送到AMR的货架或机架上;当一组拣货完成后，AMR可以将货物顺流而下。然后，系统将引导拾取器与下一个最近的AMR相遇，以便进行更多的拾取。

汉拉汉说:“这与我们在语音拾取模块中所做的非常相似，我们让人们在区域内工作，并向他们发送订单。”“我们在一个语音指导的人工智能拾取应用程序中做了非常相同的过程，在同一个软件应用程序中，人工智能和人工智能的任务被统一在一起。”

语音解决方案供应商的另一个主要变化是增强的语音识别引擎，它不再需要“训练”系统来识别每个新员工的声音。

Ron May，高级解决方案顾问卢卡斯系统该公司表示，语音识别技术的进步使新员工能够快速入职，使语音解决方案能够很好地适应当今仓储行业的高流动率。

梅说:“谷歌、微软和苹果等大型科技公司在语音识别方面投入的数亿美元，帮助我们在仓库中使用的语音平台变得更好、更强大。”“你可以更快地让新员工入职，因为我们的语音识别平台是独立于扬声器的，所以新员工只需要拿起耳机，戴上，就可以开始工作了。这些进步有助于增加语音的采用，特别是在高流动率的行业领域。而且，一旦有新用户登录系统，我们还会添加‘询问Jennifer’功能，让系统变得非常友好。”

集成点

May补充说，语音解决方案在一些部署中已经发展到与传送带控制等系统集成，同样，语音系统可以与用于材料运输的移动机器人集成。

梅说，理想情况下，这样的集成是在系统级别上完成的，因此语音系统将工作完成的信息传达给计算机仓库管理系统(WMS)和其他系统连接到WMS，如传送带控制系统。

May说:“这种类型的集成可以在幕后自动进行，作为工作编排的一部分，而不是给语音用户增加负担，让他们知道下一步需要把手提包放在哪里。”

May补充说，多年来，语音解决方案也变得更加多模式，在许多部署中使用可穿戴条形码扫描仪，特别是用于捕获可能在条形码上的批量或串行数据。然而，对于许多功能，如采摘，语音指令和简短的“检查数字”回复，以确认位置等细节，通常是最省时的，梅说。

“从本质上讲，语音是一个非常直观的用户界面，而且非常省时，因为工作人员在执行任务时可以解放双手和眼睛，”梅说，“在某些情况下，扫描可能是获取某些数据的最快方式，但一般来说，语音指导的工作可以让工作人员在执行任务时解放双手和眼睛，从而带来固有的生产力优势。”

汉拉汉说，当AMR和语音协同工作时，最大的好处来自于让AMR的动作与拾音器同步。汉拉汉说:“通过将步行和浪费的运动整合到同一个应用程序中，我们极大地减少了步行和浪费的运动。”

Numina为总部位于伊利诺伊州的成人纸尿裤分销商NorthShore Care Supply设计的解决方案加速了语音和amr的结合，《现代》杂志2020年9月的封面故事报道了该公司对混合技术的使用。

Hanrahan说，Numina的语音和AMR功能也可以应用于混合情况下的托盘拾取，工人配备语音拾取大型AMR上的托盘。智能机器人墙是另一种可以与声音融合的新技术。

Hanrahan说:“我们可以根据应用需求将大量不同的技术组合在一起。”“我们的一个与众不同之处在于，我们不仅仅是在销售amr，也不仅仅是语音，而是一种集成的解决方案，可以将人、语音和移动机器人结合在一起工作。”

节省劳力

在许多流程中，语音指导解决方案减少了任务点的选择时间，因为这项技术的免提和免眼特性斯科特·多伊奇，总裁EPG美洲是供应链执行软件的全球供应商，并提供Lydia语音解决方案。

多伊奇说，有几家使用Lydia的公司正在研究将语音与移动机器人结合起来的潜力。他补充说，这是有潜力的，因为自动驾驶汽车在自动化材料运输或辅助拣货方面表现出色，减少了拣货员的旅行时间。多伊奇说:“仔细想想，移动机器人确实擅长减少仓库中无增值的运输，而像Lydia Voice这样的技术则可以提高拣货地点的效率。”

Deutsch补充说，部署语音的主要驱动力之一是部署语音的公司企业资源计划(ERP)和WMS以避免2000年计算机问题，现在许多人正在迁移到较新的基于云的ERP和WMS解决方案，并希望通过在WMS中添加语音来最大限度地更新软件。

Deutsch表示:“我们看到我们的业务在经历ERP和WMS升级周期的组织中出现了戏剧性的增长。“语音被视为升级项目和过程改进工作的一部分，而不是事后的想法。”

Deutsch表示，除了加快提货流程外，语音指导解决方案还可以帮助加快库存或补货工作流程。

多伊奇还同意语音的另一个进化:改进的语音识别引擎加快了入职速度。EPG在其识别引擎中使用了深度神经网络技术，以消除对系统进行新工人声音“训练”的需要，并且还扩展了Lydia可以识别的语言，包括西班牙式英语等语言组合。

“在某种程度上，声音的趋势都回到了劳动力挑战和劳动生产率上。目前，我们看到的一个主要驱动因素是许多业务都面临极高的人员流动率。”“这使得语音解决方案能够让员工快速上手，无论他们的语言或方言如何，这一点绝对至关重要。”

工作执行能力

基思•菲利普斯的总裁兼首席执行官VoxwareVoxware是一家语音解决方案和工作执行软件提供商，他表示，Voxware的一些客户已经试用了移动机器人，但迄今为止，还没有一个客户将amr与Voxware的语音解决方案结合使用，尽管有可能使用amr来运输手提袋或语音挑选的订单。

菲利普斯说:“对我们来说，与移动机器人的交互与与智能托盘千斤顶之类的东西的交互没有太大的不同，我们可以通过我们的工作执行能力来实现。”“这是我们为市场做好准备的东西之一，但还没有那么多的市场为机器人做好准备。”

Phillips同意，改进的语音识别技术是语音导向应用最具影响力的趋势之一，因为大多数应用都在努力应对高流动率。使用Voxware的自然语言语音识别引擎，系统不需要预先训练新用户的声音——只需一个简短的教程，新助手就可以开始工作了。

菲利普斯表示:“这对我们的客户来说是一种改变游戏规则的方式，因为它使他们能够更有效地驾驭当今劳动力的动态。”

Phillips指出，大多数语音解决方案供应商还扩展了工作执行功能，增加了诸如容器化、订单发布和挑选逻辑、周期计数或套件等软件功能，这些功能可能比某些WMS或传统WMS解决方案所能支持的功能更先进。菲利普斯解释说，从这个意义上说，语音解决方案已经发展到推动履行流程的执行，并“填补”WMS中可能缺乏的空白。

Phillips表示:“我们有能力管理多个流程，从接收到卡车装载，再到工作执行能力。它不仅仅是语音挑选小物品，而是从托盘的构建到复杂的事情，比如你应该如何折叠一件衣服来打包。然后，我们在所有这些功能之上分层分析，以找到进一步改进的领域。语音当然已经进化到不仅仅是语音挑选。如今，可以使用的设备是多模式的，具有工作执行能力，可以加速多个流程。”