基于云的 OCR：一种提高利润和产能的分拣解决方案

作者：Søren Thing Pedersen

在繁忙时段，包裹分拣系统上的扫描仪每小时可能会读取多达 60,000 个条形码。

但每处理一千个条形码，总会有一些无法读取的。 这可能是由于塑料包装或褶皱、折叠或缺失的标签遮盖了条形码所致。

基于云的新技术

新系统采用基于云的 Google Vision AI 技术，该技术具有许多优势：

• 采用市场领先的文本检测算法
• 该技术由 Google 不断更新
• 由于 Google Vision AI 会重新对齐，因此不存在低 DPI、图像分辨率或未对齐图像的问题
• 仅对使用的部分收费
• 减少了手动编码资源的使用
• 提高了系统容量
• 速度足够快，可以与线性分拣技术集成

基于云的 OCR 使用多摄像头系统快速识别平均 60% 的“无法读取包裹”上的递送目的地数据，从而使整个分拣率从 95% 提高到 98%。

这 3% 的提升是一个巨大的优势，因为运营商只需支付少量的安装费即可按使用量付费。它几乎可以立即节省成本——不仅可以节省劳动力成本，还可以消除产能瓶颈。

鉴于入门成本低且投资回报快，任何对大量投资基于云的 OCR 技术的犹豫都会迅速消除。

快速、高效的云解决方案

基于云的 OCR 解决方案可在短短三到四秒内成功完成分拣。

基于云的 OCR 解决方案利用经过训练的神经网络来检测和裁剪正确标签的图像，然后将其发送到 Google Cloud。

基于云的 Google Vision AI 技术用于从标签中提取可读文本，然后将其与分拣计划中使用的分拣键进行匹配。然后，分拣逻辑完成该过程。总共需要 3-4 秒。

它的速度非常快，包裹无需在循环系统中再循环。此外，在这种速度下，还可以将基于云的 OCR 应用于基于线性分拣机的系统。

完美适合广泛的客户

基于云的 OCR 还提高了容量。带有无法读取条形码的包裹最终可能会在分拣机上停留很长时间——实际上迷失在循环中。

对于包裹分拣率波动巨大的公司来说，基于云的 OCR 也是一个不错的选择——例如，1 月中旬与黑色星期五或圣诞节前的准备阶段相比——这使其成为满足高峰和低容量需求的双赢选择。

在使用基于云的 OCR 的高峰情况下，包裹仅在系统上出现一次。如果未使用基于云的 OCR，则存在将其丢弃到拒收区进行手动处理的风险，但是一旦包裹进入系统两次，就会损失容量。

同时，在低吞吐量情况下，您无需安排大量人员待命，以防出现无法读取的包裹。

要点

基于云的 OCR 解决方案的优点在于，它使大大小小的 CEP 运营商都有机会在无需大量投资的情况下省钱——而此时业务的几乎每个组成部分的成本都在增加。

将处理包裹的成本转嫁给客户是不可行的。只有对分拣系统进行内部优化才能提高每个包裹的利润。

这确实是一个“积少成多”的例子。从表面上看，这似乎是一件小事，但作为大局的一部分，它将降低运营成本，同时增加利润。

此外，在员工越来越难找到的时候，使用基于云的 OCR 是一种更明智的资源利用方式。