Einzelhandel & Logistik

Optimieren Sie Ihre Prozesse mit künstlicher Intelligenz.

Lösungen für Einzelhandel und Logistik

Der Groß- und Einzelhandel steht in Zeiten der globalen Vernetzung zunehmend unter Druck und Marktanteile sind hart umkämpft. Führende Handelsunternehmen wissen, dass Effizienz und rationalisierte Abläufe der Schlüssel zum Erfolg sind. Mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz lassen sich logistische Prozesse und Wertschöpfungsketten stark verschlanken, indem Produkte, Verpackungseinheiten, Betriebsmittel und Kunden vollautomatisch erkannt, zugeordnet oder gezählt werden.

Data Spree versetzt mit Lösungen der KI-basierten Bildverarbeitung Handels- und Logistikunternehmen in die Lage ihre vielfältigen Warenströme mittels zuverlässiger Detektion und Klassifizierung von verschiedensten Produkten und Verpackungen zu automatisieren. Einzelhandelsunternehmen haben mittels KI-basierter Personenerkennung zu jeder Zeit den vollen Überblick über die Anzahl und das Einkaufsverhalten ihrer Kunden.

Erkennen und Unterscheiden von Produkten und Verpackungseinheiten

Um auch bei automatisierten Lagerprozessen die Vielfalt an unterschiedlichen Produkten und Verpackungen beherrschen zu können, benötigt man intelligente und schnell lernende Bildverarbeitungsverfahren. Mit einer trainierten KI lassen sich jegliche Produktkategorien detektieren, klassifizieren und beispielsweise über Roboter entpacken, einpacken oder korrekt sortieren und ablegen. Ebenso lassen sich verschiedene Kartonagen und Verpackungseinheiten detektieren, klassifizieren und zum Beispiel über Roboter palettieren, depalettieren oder umsetzen. Zur Kontrolle oder Qualitätssicherung kann KI-basierte Bildverarbeitung verschiedene Produkte oder Kartons auch am Förderband in Echtzeit kategorisieren, zählen oder auf Schadstellen überprüfen, bevor sie eingelagert werden oder das Lager verlassen. Somit werden Lager- und Logistikprozesse schneller, effizienter und genauer.

Anwendungsfelder
  • Detektieren und Klassifizeren von Produkten und Verpackungen
  • Sortieren und Ordnen von Objekten
  • Zählen von Produkten, Verpackungseinheiten oder Paketen
  • Schadstellenkontrolle

Autonome Lagerhaltung

Autonome Lagersysteme und AGVs (Automated Guided Vehicle) sind heute Bestandteil moderner Lager und Logistikzentren. Doch gerade ein hoher Grad an Autonomie bedeutet einen großen Bedarf an Informationen und Logik, um komplexe Situationen richtig einzuschätzen und verhältnismäßig zu reagieren. KI-basierte Bildverarbeitung kann in Echtzeit verschiedene Betriebsmittel, wie Paletten, Transportboxen oder Regale zuverlässig detektieren und klassifizieren. Somit können autonome Hochregale, Roboter und AGVs befähigt werden autonome Arbeitsabläufe korrekt und vor allem sicher durchzuführen. Systeme, die mit Menschen interagieren, wie Roboter oder AGVs, werden mittels KI-basierter Bildverarbeitung in die Lage versetzt Menschen von Hindernissen oder Betriebsmitteln zu unterscheiden. Künstliche Intelligenz ist daher ein wichtiger Baustein für die autonome Lagerhaltung und Logistik der Zukunft.

Anwendungsfelder
  • Automatisches Palettieren und Depalettieren
  • Pick und Place Aufgaben
  • Bildverarbeitung für AGVs und Autonome Lagersysteme
  • Detektierung von Regalbefüllung

Erkennen und Zählen von Kunden

Transparenz über den Kundenverkehr in Handelsfilialen ist die Grundlage, um wichtige Erkenntnisse über Ladenperformanz und Kundenverhalten gewinnen zu können. Die Anzahl der Kunden und die Kundenbewegung in den Filialen im Tagesverlauf sind grundlegende Indikatoren im Einzelhandel, welche über KI-basierte Bildverarbeitung zuverlässig generiert werden können. Mit KI-basierter Bildverarbeitung lassen sich auch hohe Kundenzahlen und große Kundenbewegungen in Echtzeit erfassen, wobei unterschiedliche Merkmale wie Geschlecht, Kleidung oder Körpergröße entsprechend berücksichtigt werden können. Künstliche Intelligenz macht es ebenso möglich Fremdobjekte und Personal zu exkludieren oder Kunden nach Merkmalen wie Geschlecht oder Alter zu klassifizieren.

Anwendungsfelder
  • Zählen von Kundenaufkommen
  • Klassifizierung von Kunden und Besuchern
  • Überwachung und Steuerung der Besucherkapazität
  • Analyse von Kundenbewegungen
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