Kymmenen vuotta sitten viivakoodin skannaaminen puhelimella oli tuskallista. Sinun piti kohdistaa se täydellisesti, pidättää hengitystä ja odottaa. Nykyään heilautat puhelinta laatikon lähellä, ja *piip* – se nappaa koodin välittömästi. Vaikka olisi pimeää. Vaikka tarra olisi revennyt.
Mikä muuttui? Kyse ei ollut vain paremmista linsseistä. Se oli Koneoppiminen (ML).
Vanha tapa vs. tekoälyn tapa
Perinteiset laserskannerit toimivat mittaamalla heijastunutta valoa. Ne ovat nopeita, mutta tyhmiä. Jos musta palkki on naarmuuntunut, laser menee sekaisin.
Modernit mobiilisovellukset käyttävät konnenäköä. Ne eivät vain 'näe' valoa; ne 'ymmärtävät' kuvan. Pienet tekoälymallit, jotka toimivat suoraan puhelimessasi, analysoivat videovirtaa 30 kertaa sekunnissa löytääkseen ja purkaakseen kuvioita.
Tekoälyskannauksen 3 supervoimaa
ML-mallit voivat päätellä puuttuvat tiedot. QR-koodi, jossa on kahvitahra, tai revennyt viivakoodi voidaan usein silti lukea, koska tekoäly rekonstruoi kuvion.
Algoritmit voivat virtuaalisesti 'kirkastaa' tumman kuvan ja poistaa kohinaa kuvasta havaitakseen koodin hämärässä varastonurkassa.
Sinun ei enää tarvitse olla kohtisuorassa. Ohjelmisto korjaa perspektiivin vääristymät, jolloin voit skannata sivulta kävellessäsi ohi.
Miksi "laitteessa" on väliä
Mobile Inventoryn kaltaisten sovellusten taika on siinä, että tämä tekoäly toimii laitteessa, ei pilvessä. Tämä on kriittistä kahdesta syystä:
- Nopeus: Ei verkkoviivettä. Piip on välitön.
- Yksityisyys: Videovirtasi ei koskaan poistu puhelimestasi.
Johtopäätös
Et tarvitse 2 000 dollarin patentoitua laitetta saadaksesi teollista suorituskykyä. Tarvitset vain paremman ohjelmiston. Hyödyntämällä tekoälysirua, joka on jo työntekijäsi taskussa, saat skannerin, joka oppii, mukautuu ja toimii missä tahansa.