如何利用 Edge Intelligence 提高物流运营效率
任何物流从业者都熟悉这些挑战。消费者要求更快、更准确的交付，以及近乎实时地细化显示在途包裹的追踪情况。库存单位的数量和单品销量继续增加。如在线购买店内取货 (BOPIS) 的新零售模式对供应链的要求越来越高。
自动化虽然作为对这些挑战的回应正在迅速发展，但物流经理们知道，他们在提高效率方面的最大障碍是缺乏准确的数据。他们知道他们的库存数字是不准确的，他们对交货预期准确性的控制是不充分的，他们确保供应商履约的能力是有限的。
他们也很难确定在读码操作中出现无读取的原因。这需要额外的手工工作才能使包裹最终到达目的地。他们知道，如果他们能追踪到这些原因，他们就能做出有效的系统性改变，从而不断增加处理效率。
物流经理们希望数据和分析能够帮助他们识别、凸显并快速应对供应链中任何地方的低效率和瓶颈。
该解决方案是将图像读码器链接到配送中心的边缘计算处理器，以提供实时的操作可视性，康耐视称之为 Edge Intelligence。
实时监控
无读取是致命问题。高速扫描通道中功能强大的图像读码器仍然会出现无读码现象，这就需要将在线处理线上的包裹单独取出进行人工返工。识别无读取的原因后，例如：没有标签、标签撕毁或产品入库不当，就可以追踪问题的原因并在造成进一步的延误之前进行解决。
边缘计算是解决方案。康耐视 Edge Intelligence 可以持续从每台读码器采集各种数据，对性能进行持续且详细监控，然后将其结合起来，归纳成生产线的详细历史记录。在恰好的时间点上进行快速调整能够使生产线持续运转，随后的分析能够增加长期正常运行时间。
增加整体设备效率
每次开始出现未读取时，经理都可以回顾一下，看看在该事件之前是否有任何异常情况。这样最终可能发现问题的最初迹象，并采取行动加以预防。而且可以收集所有未读取的图像，然后分析性能指标，如果有监管或审计问题，还可以提供记录。
整体设备效率 (OEE) 是所有电子商务、零售或邮政快递企业的最大驱动力，而这种预测设备故障、快速确定问题并及时修复的能力会对整体设备效率产生很大影响。
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警示和报告
Edge Intelligence 可以设置为定期自动生成并推送报告，而不是人工索取数据和使用电子表格进行分析。经理可以设置最有用的关键绩效指标 (KPI) 并为特别重要的绩效问题设置警示。
设备管理
在一个设施内有成百上千个读码器以及许多其他传感器和设备时，设置、更新和监测需要越来越多的时间和精力。相机之间的软件版本不同，增加了追踪问题来源的难度。
Edge Intelligence 能够同时为多台相机设置 IP 地址、加载固件和安装配置文件，确保在整个部署过程中，各台相机的软件没有差异。它还提供了记录所有配置更改的日志，可在软件更改对性能产生负面影响时，进行还原。
& 与现有管理系统的互操作性
Edge Intelligence 数据还可输入 WMS、ERP、MES、SCADA 和 SCM 以及其他分析软件，如 Ignition。Edge Intelligence (EI) 可以生成供其他系统使用的各种格式的数据（通常通过强大的 MQTT 协议），这意味着在其他时间为其他目的部署的系统可以采用 EI 数据进行决策。
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解决物流的关键问题
物流运营一直不断寻求提高效率和产量的方法。Edge Intelligence 为运营提供了一种了解设备是否在最佳状态下运行的方法，可以轻松地将图像读码器网络更新到可用的最新固件，确定无读取的根本原因以采取纠正措施。
广泛部署的图像读码器和 Edge Intelligence 的供应链透明度，减少了丢失包裹和错误识别产品的数量，确保物品以最快速度通过配送中心，并最大限度地减少错过上车的包裹数量。
对于供应商合规性而言，Edge Intelligence 使零售商可以存储图像、条形码结果数据和入库货物的代码质量，有助于协助消除网络中导致供应链低效率的合规性问题。如果因发生损坏或不完整而产生争议，双方均可从拍摄并保存的条码和产品图像中受益。
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物流专用边缘计算解决方案
康耐视 Edge Intelligence 平台为配送中心带来了智能数据收集和实时性能指标。它与康耐视固定式设备和物流通道完全集成，并使用来自这些设备的全部数据，提供物流专用的实时系统性能可视化仪表盘。它将为整个供应链和现有软件系统的扩展和整合提供支持。&
