Hotline: 0708 25 99 25
Viện đào tạo FMIT
Góc bài viết
Tải Brochure
Giải thưởng
Từ điển quản lý
Thi thử
Mentorship Expertise

Khóa học

Quản lý dự án

Luyện thi PMP®

Agile scrum expert

Quản trị rủi ro & Kiểm soát nội bộ

Kiểm toán nội bộ

Luyện thi chứng chỉ CIA®

Luyện thi CICS®

Quản lý chuỗi cung ứng

Luyện thi CSCP®

Quản trị cung ứng mua hàng

Luyện thi chứng chỉ CPSM

Phát triển lãnh đạo cấp cao

Giám đốc điều hành

Giám đốc Kiểm toán nội bộ

Kế toán quản trị

Quản trị tài chính

Quản trị doanh nghiệp

Quản trị logistics

Từ điển quản lý

Machine Vision in Warehousing

Thị giác máy trong kho bãi

  • Định nghĩa:
    Machine Vision in Warehousing là việc sử dụng công nghệ thị giác máy (machine vision) để tự động hóa và cải thiện hiệu quả trong các hoạt động kho bãi, như nhận dạng, phân loại, kiểm tra, và theo dõi hàng hóa. Công nghệ này thường kết hợp camera, cảm biến, và thuật toán phân tích hình ảnh để xử lý và phân tích dữ liệu trực quan trong thời gian thực.
    Ví dụ: Một nhà kho sử dụng camera tích hợp thị giác máy để quét mã vạch và tự động phân loại các gói hàng trên băng chuyền.
  • Mục đích sử dụng:
    1. Tăng tốc độ và độ chính xác trong các hoạt động kho bãi.
    2. Giảm sai sót trong nhận dạng và phân loại hàng hóa.
    3. Tối ưu hóa quy trình vận hành và giảm chi phí lao động.
  • Các bước áp dụng thực tế:
    1. Xác định ứng dụng: Lựa chọn các hoạt động như quét mã vạch, kiểm tra chất lượng, hoặc theo dõi hàng hóa để triển khai thị giác máy.
    2. Trang bị công nghệ: Cài đặt camera, cảm biến, và phần mềm xử lý hình ảnh tại các vị trí quan trọng trong kho.
    3. Tích hợp hệ thống: Kết nối công nghệ thị giác máy với hệ thống quản lý kho (WMS) hoặc hệ thống ERP để đồng bộ hóa dữ liệu.
    4. Theo dõi và phân tích: Sử dụng công nghệ để tự động phân loại, kiểm tra, và ghi nhận trạng thái của hàng hóa trong thời gian thực.
    5. Đánh giá và cải tiến: Theo dõi hiệu quả hoạt động và thực hiện các điều chỉnh để cải thiện quy trình.
  • Lưu ý thực tiễn:
    1. Đảm bảo độ chính xác của hệ thống: Đầu tư vào các thiết bị và phần mềm thị giác máy có độ phân giải và khả năng phân tích cao.
    2. Đào tạo nhân viên: Hướng dẫn đội ngũ vận hành cách sử dụng và giám sát hệ thống.
    3. Bảo trì định kỳ: Đảm bảo rằng các thiết bị như camera và cảm biến được kiểm tra và bảo trì thường xuyên để tránh gián đoạn.
  • Ví dụ minh họa:
    1. Cơ bản: Một công ty bán lẻ sử dụng camera tích hợp thị giác máy để quét và kiểm tra mã vạch trên các kiện hàng trước khi vận chuyển.
    2. Nâng cao: Amazon triển khai công nghệ thị giác máy trong các trung tâm phân phối để tự động nhận diện, theo dõi, và điều hướng robot kho bãi.
  • Case Study Mini:
    DHL:
    1. DHL áp dụng Machine Vision in Warehousing để tự động hóa quy trình phân loại hàng hóa tại các trung tâm phân phối.
    2. Hệ thống sử dụng camera để quét mã QR và nhận diện hình dạng gói hàng, từ đó tự động phân loại và gửi đến các khu vực lưu trữ hoặc vận chuyển.
    3. Kết quả: Tăng 30% tốc độ xử lý đơn hàng và giảm đáng kể tỷ lệ sai sót trong phân loại.
  • Câu hỏi kiểm tra nhanh (Quick Quiz):
    Machine Vision in Warehousing giúp doanh nghiệp đạt được điều gì?
    a) Tăng tốc độ và độ chính xác trong các hoạt động kho bãi.
    b) Loại bỏ hoàn toàn nhu cầu sử dụng công nghệ trong quản lý kho.
    c) Tăng chi phí lao động bằng cách không tối ưu hóa quy trình vận hành.
    d) Giảm khả năng nhận dạng và phân loại hàng hóa chính xác.
  • Câu hỏi tình huống (Scenario-Based Question):
    Một công ty logistics muốn giảm thời gian xử lý và tỷ lệ sai sót trong việc phân loại hàng hóa tại kho bãi nhưng gặp khó khăn trong việc quản lý khối lượng lớn gói hàng.
    Câu hỏi: Làm thế nào họ có thể sử dụng Machine Vision in Warehousing để cải thiện hiệu quả vận hành?
  • Liên kết thuật ngữ liên quan:
    1. Warehouse Automation: Tự động hóa kho bãi, bao gồm việc sử dụng thị giác máy để tăng hiệu suất.
    2. Real-Time Analytics: Phân tích thời gian thực để giám sát và tối ưu hóa quy trình.
    3. Robotics in Warehousing: Robot trong kho bãi, thường kết hợp với thị giác máy để điều hướng và xử lý hàng hóa.
    4. Inventory Management: Quản lý tồn kho, được hỗ trợ bởi công nghệ thị giác máy để tăng độ chính xác.
  • Gợi ý hỗ trợ:
    1. Gửi email đến info@fmit.vn.
    2. Nhắn tin qua Zalo số 0708 25 99 25.

Đăng ký nhận tin

6 * 2 =

Đối tác

Agile Scrum Master
ISM
Học Viện Sáng Tạo Toàn Cầu
IIA
ICI
PMI

Kết nối với chúng tôi

Icon email Icon phone Icon message Icon zalo