该作品通过RPA+halcon打造的智能自动化机器人,有效解决快递行业的重复性高、数据量大、效率低、运营成本高等业务痛点。可以将入库、检验、理货、拣货、出库等业务流程实现自动化,业务处理时间降至0.4秒。其中将大型硬件扫描设备与RPA相结合,再通过halcon视觉解析物流编码是其技术层面一大亮点,打造了软硬一体智能组合解决方案。
全球经济的快速发展离不开快递的助力,对于电商来说快递的重要性不言而喻,它就像是城市里的“血液”每时每刻不停地忙碌着。快递业在野蛮式发展过程中,经常面临资源分配不均、效率低下等困局。以仓管员职能为例,主要负责物品的入库、检验、理货、拣货、出库等操作,整个业务流程技术含量不高属于重复、机械化工作,并且每天处理的物品数量极大效率低下,容易造成数据错误。
为了解决快递业面临的诸多业务痛点,沈阳理工大学在艺赛旗的指导下开发了“基于halcon的机械视觉识别单号自动化入库”作品,将入库、检验、理货、拣货、出库等机械化较高的业务流程实现自动化,从而帮助物流行业提高效率节省时间。
该作品在技术层面主要分为三部分,将大型硬件扫描设备与RPA相结合,基于halcon的机械视觉解析物流单号,通过RPA将业务流程实现自动化。
将大型硬件扫描设备与RPA相结合:在硬件扫描设备完成扫描后将数据传递给RPA,机器人将进行自动化处理。软硬件的结合可进一步提升工作效率,并节省处理时间。
基于halcon的机械视觉解析物流单号:halcon视觉解析技术拥有高精度识别和准确率,在工业领域中被广泛应用。Halcon可以按照区域、形态、颜色空间快速解析DM码、QR码和vericode码,提取物流数据将其转化为结构化数据,然后传递给RPA机器人做自动化处理。
通过RPA将业务流程实现自动化:Halcon完成对物流信息的解析后,会将结构化数据传递给RPA做自动化处理。例如,物品的出库、入库、数据的长传/下载、单号保存等操作。
整个快递业务流程在“halcon的机械视觉识别单号自动化入库”加持下效率有了极大的提升。过去,人工处理物流信息每份大概需要花费2分钟左右,而机器人可将业务流程时间降至0.4秒,效率有了极大的提升。
以某大型物流中心为例:该物流的供应链管理人员每天需要定期从ERP系统中抓取已经进入库存的待运的货物清单,以及货物交付计划中的待运货物清单,然后梳理单号、收件地址、收件人、运输方式等细节。最后需要将所有信息上传至OMS或者TMS系统中进行备份,以及日后的使用。整个业务流程繁琐、重复、效率低下,同时很容易造成人为数据错误。
应用智能RPA后,机器人可按照设定时间从ERP中查询待运货物并自动生成物流订单。之后在物流供应商的系统中生成运单或订单,最后自动将所有数据上传至指定系统中,实现单号自动化入库。
艺赛旗表示,快递是一个对时效性要求较高的行业,而人工处理往往无法满足客户的需求,从而对商家、物流平台造成损失,长久以往会面临顾客流失的风险。此次指导沈阳理工大学打造的“基于halcon的机械视觉识别单号自动化入库”作品有效解决了快递业面临的诸多痛点,将入库、检验、理货、出库、入库等业务流程实现自动化。同时该智能机器人已在多个大型物流中心实现场景化落地,并得到了客户的认可。
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