Eine standardmäßige Identifizierung von Barcodes kann mit bereits vorhandener Scan-Hardware schnell durchgeführt werden. Um OCR-Berechnungszeiten zu reduzieren, empfiehlt Prime Vision jedoch den Einsatz eines dedizierten GPU-Prozessors. Die größere Rechenleistung ermöglicht es dem System, eine ‚No-Read-Situation‘ in so kurzer Zeit zu bearbeiten, dass ein manuelles Eingreifen in den autonomen Sortierprozess nicht mehr nötig ist. Stattdessen reagiert das System automatisch und überführt das entsprechende Objekt selbstständig, schnell und kosteneffizient in die nächste Phase des Prozesses.
Die inneren Werte eines Labels
Durch seine enorme Geschwindigkeit und die Fähigkeit, Lesefehler nahezu gänzlich zu eliminieren, ist OCR für Logistikprozesse mit hohen Volumen von unschätzbarem Wert. Gerade zu Spitzenzeiten im Sortierprozess sind die zeitlichen und finanziellen Einsparungen durch die Reduzierung manueller Interventionen erheblich. Der Einsatz der KI-unterstützten Text-Vision-Technologie ermöglicht es, OCR stets weiter zu optimieren, sodass auch die verbliebenen fünf Prozent komplexer ‚Label-No-Reads‘ ohne manuelles Eingreifen gelöst werden können. Gerade für hochvolumige Logistikunternehmen ist der proportional zunehmende Gewinn beachtenswert.
Darüber hinaus gehören Vielseitigkeit und Flexibilität zu den Kerneigenschaften von Text Vision. Spezifisch auf unterschiedliche Datenstrings, Einsatzgebiete und Genauigkeitsanforderungen abgestimmt, ist diese Technologie in der Lage, den Durchsatz und die Effizienz eines jeden Logistikprozesses zu optimieren, unabhängig von Komplexität und Volumen.
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