Kode batang adalah fitur umum dari sistem manajemen inventariskarena menyediakan cara yang cepat dan mudah untuk melacak dan mengidentifikasi produk. Akan tetapi, barcode terkadang dapat rusak atau sulit dibacayang dapat menyebabkan kesalahan dan inefisiensi dalam proses manajemen inventaris. Di sinilah pembelajaran mesin datang.
Pada artikel ini, kami akan mengeksplorasi bagaimana penggunaan algoritma kecerdasan buatan (AI) dan machine learning (ML) dapat meningkatkan kecepatan dan akurasi pemindaian barcode.
Meningkatkan Akurasi Pemindaian Barcode dengan AI dan ML
Melalui penggunaan kecerdasan buatan dan algoritme pembelajaran mesin, kami di Mobile Inventory mengembangkan sebuah sistem bahwa dapat secara akurat memindai dan mengenali barcodemeskipun barcode tersebut rusak atau sulit dibaca. Sistem ini bekerja dengan cara belajar mengenali pola dalam data yang terkandung dalam barcode. Dengan menganalisis data dalam jumlah besar, sistem dapat mengidentifikasi fitur standar dari barcode berkualitas baik dan menggunakan informasi ini untuk meningkatkan akurasinya saat membaca barcode yang rusak atau sulit dibaca.
Selain pendekatan ini, kami juga menggunakan pembelajaran mesin untuk mengenali dan memperbaiki kesalahan umum pada barcode. Misalnya, jika barcode kehilangan satu digit atau salah ketik, sistem pembelajaran mesin akan mengenali hal ini dan secara otomatis memperbaiki kesalahan. Hal ini membantu meningkatkan akurasi sistem pemindaian barcode dan mengurangi jumlah kesalahan.
Perpustakaan Google ML Kit
Salah satu teknologi yang kami integrasikan adalah perpustakaan Google ML Kit, yang menggunakan pembelajaran mesin untuk memindai dan menginterpretasikan barcode. Perpustakaan dapat menjalankan seluruh algoritma secara lokal di perangkat dan memanfaatkan kamera perangkat untuk memindai dan menginterpretasikan barcode secara real time. Alat ini dapat mengenali berbagai format barcode, termasuk kode QR, kode UPC, dan lainnya.
Ujung bawah
Secara keseluruhan, penggunaan AI dan algoritme pembelajaran mesin untuk meningkatkan akurasi pemindaian barcode memiliki potensi untuk secara signifikan meningkatkan pengumpulan dan pemrosesan data serta mengurangi kesalahan dan inefisiensi. Perpustakaan Google ML Kit hanyalah salah satu contoh bagaimana teknologi ini dapat digunakan untuk memindai dan menginterpretasikan barcode dengan lebih efektifdan kemungkinan besar kita akan melihat pengembangan dan inovasi yang berkelanjutan di bidang ini di tahun-tahun mendatang. Perusahaan kami, Inventaris Selulerberkomitmen untuk menggunakan teknologi ini untuk memberikan pengalaman pemindaian barcode terbaik bagi pelanggan kami.