隨著電商物流的普及，如今我們已經習慣了時時收發快遞的便捷生活。但不知道大家有沒有注意過，我們日常收到的快遞包裹上，通常存在兩種類別的標簽。一種是常見的物流標簽碼，另外一種則是一系列附加內容的標簽：包括先前的運輸標簽、箱體標識（如危險品標簽、“此面朝上”指示等）以及品牌設計和Logo標識。

物流公司若以錯誤的方式將標簽張貼在包裝上，很可能會妨礙下游設備（如讀碼器）讀取標簽。若標簽張貼在不平整的表面上，也會影響標貼粘附，導致標貼脫落、起皺或撕破。而這類張貼不正確的標簽，不僅可能導致遺漏發貨或需要手動檢查和返工，使得物流相關企業付出高昂成本，并且非常耗時，嚴重影響物流效率。

因此優化標簽放置流程對物流相關企業尤為重要，其可確保貨物的及時交付和順暢的內部物流流程。今天的這套解決方案，就是針對因各種標簽難題產生的業務挑戰，通過康耐視強大視覺技術全面優化解決，一起來看看吧！

業務挑戰

01

訂單履約準確性低：標簽缺失、貼錯、損壞或被遮擋可能導致包裹處理錯誤。

02

端到端可追溯性差：標簽張貼不正確，無法確保全程高效追蹤包裹（從進入出貨閘門到交付客戶手中）。

03

人工或返工成本高昂：在某些情況下，正確放置標簽非常具有挑戰性，需要操作員手動完成。即使采用自動化流程，如果標簽放置不當，通常也需要手動返工。

解決方案

康耐視標簽放置引導和驗證系統充分利用2D、3D和AI技術，能夠實現智能化標簽放置，并確認標簽正確張貼在適當的位置。

01

2D技術：標簽張貼不正確，無法確保全程高效追蹤包裹（從進入出貨閘門到交付客戶手中）。

02

3D技術：可檢測并排除所有不平整的表面（如凸起和凹痕），并引導打印頭以確保準確放置標簽。該技術可確保采集清晰的3D數據點，無論所成像的包裹類型如何，包括紙箱、厚層信封、塑料袋、商品原包裝等。

03

人工智能（AI）技術：利用深度學習算法檢測包裹上的現有標簽。這些算法可應對物流行業中存在的廣泛變量（如標簽類型、背景設計等）。

通過這些先進技術協同工作，能確定合適的位置進行新標簽放置，包括包裹箱上的“清晰”部位或自定義位置。然后將建議的張貼位置通過3D坐標傳達給打印和張貼工作站，確保優化新標簽的張貼。

優勢

01

確保發貨標簽具有可讀性

? 避免將新標簽張貼在現有標簽位置和不平整的表面上

? 維持較高的訂單履約準確率和端到端包裹可追溯性

02

減少手動返工

? 標簽放置引導讓需要手動完成的復雜標簽張貼場景實現自動化

? 標簽放置驗證功能確保標簽放置正確并且貼合在包裹上

03

避免輸送線延誤

? 確保標簽粘貼牢固，防止粘附在相鄰的包裹箱上，導致輸送帶擁堵或設備損壞

最重要的是，這是一種模塊化解決方案，可在整個物流設施中輕松擴展使用！該解決方案擁有一體化智能相機設備，包括內置照明、處理、通信協議和易于使用的基于網頁的人機界面，并且其深度學習工具經過預先訓練，用戶開箱即可安裝，從而整個物流運營流程更輕松。