如何利用边缘智能提高物流运营效率
任何从事物流的人都知道其中的挑战。消费者要求更快、更准确的递送，以及近乎实时地显示途中包裹的细粒度跟踪。sku数量和单位销量持续增长。新的零售模式，如网上购买-实体店提货(BOPIS)，对供应链提出了越来越大的需求。
虽然自动化快速增长作为对这些挑战的反应，但物流经理知道其最大跨越效率的最大障碍是缺乏准确的数据。他们意识到他们的库存号码不准确，它们对交付期望准确性不足的控制，以及他们确保供应商合规的能力有限。
它们还可以难以确定条形码阅读操作中无读的原因。这导致额外的手动工作，以获得最终迁移到目的地的包裹。他们知道如果他们可以追溯这些原因，他们可以有效的系统变化，这将一致增加吞吐量。
物流经理希望数据和分析将让它们识别，突出显示，并在供应链中的任何地方迅速效率效率和瓶颈。
该解决方案正在将基于图像的条形码读卡器链接到配送中心楼层的边缘计算处理器，以提供实时操作可见性，解决方案康涅狄格呼叫边缘智能。
实时监控
没有读是杀手。高速扫描隧道中基于图像的基于图像的条形码读卡器仍然抛出无读数，这需要在医院线路上进行封装进行手动返工。识别禁止读取的原因 - 没有标签存在，撕裂的标签或产品不正确地 - 将允许跟踪问题的原因并在导致进一步延迟之前修复它。
解决方法在于边缘计算。Cognex Edge Intelligence通过不断地从每个读取器中获取每一种数据，提供了对性能的持续和详细的监控，并将其组合和标准化，形成在线条件的详细历史记录。在正确的点进行快速调整，保持线路运行，随后的分析增加了长期的正常运行时间。
增加oee
每次没有读取开始展示，管理员都可以回顾看看是否存在任何异常。最终，可以发现可能的问题的第一个迹象并采取行动以防止它。所有无读图像都被收集，并且可以分析性能指标，并提供记录，如果有监管或审计问题。
整体设备效率（OEE）是任何电子商务，零售或包裹岗位操作的最大驱动因素，并且这种预测设备故障的能力以及快速查明问题并及时修复它们对OEE有强作用。
警报和报告
Edge Intelligence可以设置为定期自动生成和推送报告，而不是要求用户请求数据并使用电子表格进行分析。管理者可以设置他们最有用的关键性能指标(kpi)，并为特别重要的性能问题定义警报。
设备管理
当一个设备中有数百个读卡器，以及许多其他传感器和设备时，设置、更新和监控将花费越来越多的时间和精力。不同摄像头的软件版本不同，增加了追踪问题来源的难度。
Edge Intelligence能够同时为多个摄像头设置IP地址、加载固件和安装配置文件，确保在整个部署过程中，从一个到另一个的软件没有变化。它还提供了所有配置更改的日志，以防软件更改对性能产生负面影响，需要进行回滚。
与现有管理系统的互操作性
边缘智能数据用作WMS，ERP，MES，SCADA和SCM以及其他分析软件的输入，如点火。边缘智能可以通过稳健的MQTT协议在其他系统可用的广泛格式中生成数据，这意味着在其他时间获取的系统以其他目的可以包含用于做出决策的EI数据。
解决物流的关键问题
物流运营一直在寻找降低效率和提高吞吐量的方法。Edge Intelligence为操作提供了一种方法，可以知道设备是否处于最佳运行状态，轻松地将基于图像的条形码读取器网络更新到最新的可用固件，并识别无读取的根本原因，以便采取纠正措施。
具有广泛部署的基于图像的条形码读取器和边缘智能的供应链透明度减少了丢失封装和错误识别产品的数量，可确保物品以最大值移动到DC，并最大限度地减少错过卡车上的包装数量．
对于供应商合规性，Edge Intelligence使零售商可以存储图像，条形码结果数据和传入货物的代码质量，协助努力删除导致供应链效率低下的网络的合规问题。如果发生争议或发生损坏或不足的争议，这两种都可以获取和存储条形码和产品图像。
