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。&
Global Content Marketing Manager, Cognex
A technology marketer for over two decades, Mike enjoys communicating how technology can improve business outcomes. Over his career, he’s helped businesses in many industries understand the value of technology through work at Dell/EMC, Sun Microsystems, a few technology startups, and, since January 2020, at Cognex. When not extolling the virtues of using machine vision across various industries, he can be found exploring local Massachusetts and Cape Cod waterways with his kayak, taking in local craft breweries, or working on home improvement projects.
