革新物流：電腦視覺在供應鏈管理中的力量

引言：人工智能驅動物流的曙光

在不斷發展的物流世界中，保持領先地位對成功至關重要。隨著行業持續擁抱數碼轉型，一項技術因其改革供應鏈管理的潛力而脫穎而出：電腦視覺。在FreightAmigo，我們一直熱衷於探索能夠造福客戶和合作夥伴的前沿創新。今天，我們將深入探討電腦視覺的迷人世界及其在物流中的應用，並從行業專家那裡汲取見解。

電腦視覺是人工智能的一個分支，使機器能夠解釋和理解視覺信息，正在迅速改變物流運營的各個方面。從倉庫管理到運輸優化，這項技術正在成為提高整個供應鏈效率、準確性和可視性的遊戲規則改變者。

為了深入了解電腦視覺如何重塑物流格局，我們將探討DB SCHENKER公司數據科學家Oliver Bredtmann分享的見解，他一直處於開發和實施人工智能驅動的電腦視覺解決方案的前沿。

電腦視覺專家在物流中的角色

像Oliver Bredtmann這樣的電腦視覺專家在連接前沿人工智能技術與物流實際應用之間起著至關重要的作用。他們的專業知識涉及開發能夠分析和解釋圖像或視頻中視覺數據的人工智能算法，創造解決供應鏈管理中實際挑戰的解決方案。

在DB SCHENKER，Oliver和他的團隊專注於廣泛的電腦視覺應用，包括：

• 物體檢測和分割
• 文本識別
• 標記識別
• 從2D圖像預測3D結構

這些應用為簡化物流運營各個方面的創新解決方案奠定了基礎，從倉庫管理到運輸優化。

訓練神經網絡：電腦視覺的基石

電腦視覺技術的核心在於訓練神經網絡的過程。這個複雜而迷人的程序涉及將大量標記的圖像數據集輸入神經網絡模型。正如Oliver解釋的：

"在訓練過程中，圖像通過模型，模型調整其參數（權重）以最小化其預測與實際標籤之間的誤差。隨著時間的推移，模型學會識別新的、未見過的圖像中的模式和特徵，提高其準確性。"

這種迭代學習過程使電腦視覺系統能夠以驚人的準確度識別和解釋視覺信息。例如，在開發PalletVision等解決方案時，DB SCHENKER團隊使用了數千張人工標注者手動識別和標記托盤的圖像。通過將這些標記的圖像輸入模型，它學會了識別新的、未見過的圖像中的托盤。

作為一個貨運數碼平台，FreightAmigo認識到這些先進技術在提高供應鏈效率方面的重要性。雖然我們不自行開發這些人工智能模型，但我們密切關注這些創新，以確保我們的客戶能夠從最新的物流技術進展中受益。

PalletVision：人工智能驅動的倉庫管理

電腦視覺在物流中最令人印象深刻的應用之一是PalletVision，這是DB SCHENKER開發的人工智能驅動的倉儲系統。這個創新解決方案展示了電腦視覺如何顯著提升倉庫運營和庫存管理。

PalletVision如何工作

PalletVision利用安裝在倉庫天花板上的攝像頭來檢測和跟踪托盤。系統的人工智能算法經過訓練，可以識別圖像中的托盤並隨時間跟踪它們的移動。Oliver解釋了這個過程：

"由於視頻是一系列圖像，跟踪算法確定一幀中檢測到的哪個托盤對應於下一幀中檢測到的哪個托盤。這種檢測和跟踪解決方案允許計數托盤並測量托盤在倉庫某個區域停留的時間。"

PalletVision的好處

PalletVision的實施為倉庫運營帶來了幾個重要優勢：

• 實時庫存跟踪：系統提供準確、最新的托盤位置和移動信息。
• 優化入庫流程：入庫區的專用屏幕為叉車司機提供明確的入庫優先級，提高效率並減少錯誤。
• 增強管理人員的可視性：全面的Power BI儀表板讓倉庫管理人員了解關鍵入庫KPI。
• 降低合同罰款風險：通過改善可視性和簡化工作流程，PalletVision幫助倉庫更一致地滿足從碼頭到庫存的周期時間要求。

在FreightAmigo，我們對這種人工智能驅動解決方案改變倉庫管理的潛力感到興奮。雖然我們不特別提供PalletVision，但我們的貨運數碼平台設計為可以與各種前沿技術集成，使我們的客戶能夠從倉庫管理系統的進步中受益。

Truck Utilization：優化運輸效率

DB SCHENKER開發的Truck Utilization系統是電腦視覺在物流中的另一個令人印象深刻的應用。這個創新解決方案展示了人工智能如何用於優化裝載過程並提高整體運輸效率。

Truck Utilization如何工作

Truck Utilization系統採用人工智能算法分析已裝載的卡車或可交換車廂的圖像。Oliver描述了這個過程：

"在裝載卡車或可交換車廂後，碼頭工人拍攝照片，這些照片作為我們在卡車利用率項目中開發的人工智能算法的輸入。人工智能可以創建可交換車廂的完整3D表示，我們利用這個表示在3D點雲中測量其自由體積和地板空間。"

Truck Utilization的好處

這個人工智能驅動系統的實施為運輸運營帶來了幾個重要優勢：

• 改善空間利用：通過準確測量自由體積和地板空間，系統有助於最大化可用貨物空間的使用。
• 增強可視性：該解決方案提供每條線路或客戶利用率的詳細洞察，而不干擾裝載過程。
• 數據驅動決策：收集的信息可用於優化裝載策略並提高整體運輸效率。
• 降低成本：通過最大化卡車利用率，公司可能減少所需的行程數，從而節省成本並減少環境影響。

在FreightAmigo，我們認識到這種人工智能驅動解決方案在優化運輸效率方面的巨大價值。雖然我們不特別提供Truck Utilization系統，但我們的貨運數碼平台設計為可以與各種創新技術集成，使我們的客戶能夠從運輸優化的進步中受益。

Gate Vision：提升碼頭運營

Gate Vision是電腦視覺在物流中的另一個創新應用，專門設計用於改善碼頭運營。這個人工智能驅動的系統展示了電腦視覺如何增強安全性、簡化流程並提高物流碼頭的整體可視性。

Gate Vision如何工作

Gate Vision系統使用人工智能算法來檢測和識別通過碼頭大門的卡車。Oliver解釋：

"我們在卡車通過碼頭大門時檢測它們。人工智能經過訓練，可以識別圖像中的文字，如車牌號碼和集裝箱ID。一旦我們將這些數據完全整合到我們的運輸管理系統中，我們將對我們的設備位置有詳細的可視性。"

Gate Vision的好處

Gate Vision的實施為碼頭運營帶來了幾個重要優勢：

• 自動車輛識別：系統可以自動識別進入或離開碼頭的卡車，減少人工檢查和潛在的人為錯誤。
• 增強安全性：通過準確記錄車輛詳細信息，Gate Vision有助於提高碼頭安全性並降低未經授權訪問的風險。
• 改進設備跟踪：系統提供碼頭內卡車和集裝箱位置的實時可視性。
• 簡化運營：通過自動化大門登記過程，Gate Vision可以顯著減少等待時間並提高整體碼頭效率。
• 數據整合：當完全與運輸管理系統集成時，Gate Vision收集的數據可以為運營規劃和優化提供寶貴見解。

在FreightAmigo，我們對這種人工智能驅動解決方案改變碼頭運營的潛力感到興奮。雖然我們不特別提供Gate Vision，但我們的貨運數碼平台設計為可以與各種前沿技術集成，使我們的客戶能夠從碼頭管理系統的進步中受益。