กลับไปที่บทความทั้งหมด

AI ในกระเป๋าของคุณ: การเรียนรู้ของเครื่องแก้ไขการสแกนบาร์โค้ดได้อย่างไร

ฉลากเบลอ? แสงน้อย? ไม่มีปัญหา ดูว่า AI บนอุปกรณ์ทำให้สมาร์ทโฟนสมัยใหม่เป็นสแกนเนอร์ที่ดีกว่าฮาร์ดแวร์เฉพาะได้อย่างไร

ในบทความนี้

สิบปีก่อน การสแกนบาร์โค้ดด้วยโทรศัพท์เป็นเรื่องที่เจ็บปวด คุณต้องจัดแนวให้ตรงเป๊ะ กลั้นหายใจ และรอ วันนี้ คุณโบกโทรศัพท์ใกล้กล่อง และ *ปี๊บ*—มันจับรหัสได้ทันที แม้ว่าจะมืด แม้ว่าฉลากจะขาด

อะไรเปลี่ยนไป? ไม่ใช่แค่เลนส์ที่ดีขึ้น แต่มันคือ การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning - ML)

วิธีเก่า vs. วิธี AI

เครื่องสแกนเลเซอร์แบบดั้งเดิมทำงานโดยการวัดแสงสะท้อน พวกมันเร็วแต่โง่ หากแถบสีดำเป็นรอย เลเซอร์จะสับสน

แอปมือถือสมัยใหม่ใช้ คอมพิวเตอร์วิทัศน์ (Computer Vision) พวกมันไม่เพียงแค่ 'เห็น' แสง แต่พวกมัน 'เข้าใจ' ภาพ โมเดล AI ขนาดจิ๋วที่ทำงานบนโทรศัพท์ของคุณโดยตรงจะวิเคราะห์สตรีมวิดีโอ 30 ครั้งต่อวินาทีเพื่อค้นหาและถอดรหัสรูปแบบ

การแสดงภาพการสแกนบาร์โค้ดด้วย AI
โครงข่ายประสาทเทียมประมวลผลข้อมูลภาพบนอุปกรณ์

3 พลังวิเศษของการสแกนด้วย AI

ความทนทานต่อความเสียหาย

โมเดล ML สามารถอนุมานข้อมูลที่หายไปได้ รหัส QR ที่มีคราบกาแฟหรือบาร์โค้ดที่ขาดมักจะยังอ่านได้เพราะ AI สร้างรูปแบบขึ้นมาใหม่

การมองเห็นในที่แสงน้อย

อัลกอริธึมสามารถ 'เพิ่มความสว่าง' ให้กับเฟรมที่มืดและลดจุดรบกวนจากภาพเพื่อตรวจจับรหัสในมุมคลังสินค้าที่สลัว

มุมกว้าง

คุณไม่ต้องตั้งฉากอีกต่อไป ซอฟต์แวร์แก้ไขความผิดเพี้ยนของมุมมอง ช่วยให้คุณสแกนจากด้านข้างขณะเดินผ่านได้

ทำไม "บนอุปกรณ์" ถึงสำคัญ

ความมหัศจรรย์ของแอปอย่าง Mobile Inventory คือ AI นี้ทำงาน บนอุปกรณ์ ไม่ใช่ในคลาวด์ สิ่งนี้สำคัญด้วยสองเหตุผล:

  • ความเร็ว: ความหน่วงของเครือข่ายเป็นศูนย์ เสียงปี๊บดังขึ้นทันที
  • ความเป็นส่วนตัว: สตรีมวิดีโอของคุณไม่เคยออกจากโทรศัพท์ของคุณ

บทสรุป

คุณไม่จำเป็นต้องมีอุปกรณ์ราคา 2,000 ดอลลาร์เพื่อให้ได้ประสิทธิภาพระดับอุตสาหกรรม คุณเพียงแค่ต้องมีซอฟต์แวร์ที่ดีกว่า ด้วยการใช้ประโยชน์จากชิป AI ที่มีอยู่แล้วในกระเป๋าของพนักงาน คุณจะได้รับสแกนเนอร์ที่เรียนรู้ ปรับตัว และทำงานได้ทุกที่

บทความที่เกี่ยวข้อง

คู่มือใหม่สำหรับทีมสินค้าคงคลังและผู้ปฏิบัติงาน

อธิบายการวิเคราะห์สินค้าคงคลังแบบ ABC (พร้อมตัวอย่าง)

ไม่ใช่ทุกสินค้าต้องได้รับความสนใจเท่ากัน - การวิเคราะห์ ABC ช่วยให้คุณโฟกัสเวลา ความพยายามในการนับ และเงินทุนในจุดที่สำคัญที่สุด คู่มือนี้มีทั้งสูตร ข้อผิดพลาดที่พบบ่อย และตัวอย่างใช้งานจริง

การนับรอบ 101: สร้างกำหนดการที่ทำซ้ำได้

การนับจำนวนเล็กน้อยและสม่ำเสมอจะเอาชนะการสต็อกสินค้ารายปีอันเจ็บปวด คู่มือนี้จะอธิบายการเลือกความถี่ในการนับ การกำหนดบทบาท การติดตาม KPI ที่เหมาะสม และสร้างปฏิทินรายสัปดาห์ที่ทีมของคุณจะปฏิบัติตาม

การปรับปรุงสินค้าคงคลังสำหรับธุรกิจขนาดเล็ก: ชัยชนะเร็ว

คุณไม่จำเป็นต้องมี ERP เพื่อแก้ปัญหาสินค้าคงคลัง, แค่มีนิสัยที่สม่ำเสมอไม่กี่อย่าง คู่มือนี้แสดงให้คุณเห็นการปรับปรุงเร็ว จุดสั่งซื้อใหม่ที่เรียบง่าย และ KPI รายสัปดาห์ที่ช่วยรักษากระแสเงินสดและความพึงพอใจของลูกค้า