新一代视觉技术赋能供应链企业迈向新“视”界

　　随着生产目标的不断变化和履单时间的日益紧迫，制造业和物流业企业在近年也经历了巨大变化，迫切需要简化流程并采用新技术，以满足客户在习惯和期望上的转变。制造商和供应链需具备一定的灵活性，才能以更快的速度对独立的工作流程和整体运营进行调整，而机器视觉和计算机视觉则是两项能够助力制造业和物流业实现更高效率和灵活性的技术。

　　机器视觉和计算机视觉的异同

　　机器视觉和计算机视觉听起来很雷同。在某种程度上，它们的确有所相似，这两项技术都是用于采集和分析图像。但两者的设计宗旨大相径庭。为了更好地认识机器视觉和计算机视觉技术，从相似之处着手会更容易理解。

　　这两种技术都是基于智能的系统，可用于采集、处理和分析图像。在企业和工业环境中，机器视觉和计算机视觉解决方案均能够捕捉到员工可能会忽视的个别问题和模式，从而帮助提升质量控制和流程控制。

　　例如发现企业运营流程中的不一致性，并采用能够通知核心员工存在异常的系统，帮助他们制定出相对行之有效的行动方案。此外，这也能帮助企业避免库存、财务或客户方面的重大损失。

　　而机器视觉和计算机视觉的不同之处则在于信息收集、分发和应用的速度及水平。

　　赋能制造业和物流业企业提升效率

　　机器视觉解决方案通常是独立的，并具备本地部署采集图像和处理数据的能力。该技术是面向生产线的理想之选。在生产线上，制造商需要能够简单、快速地发现标签、包装或产品设计视觉上的不一致性。

　　企业还可将智能相机置于仓库传送带上方的固定式工业扫描器中，以分析通过传送带的各项物品。这可用来分析条码，通过集成型传感器来分析数据，并在货物发送给客户前，向操作人员告知有关包裹内物品或目的地的各种异常情况，进而提升产品线运行的效率与速度，并且错误也更容易被发现。这能够节约成本，并有助于仓储管理者专注于其他运营工作。

　　计算机视觉则采取了一种不同的方式，该技术使用先进的算法来展开更全面的分析。类似于机器视觉，它能够帮助决策者了解自身的运营情况。但计算机视觉可以“看得更远”，它能够帮助主要利益相关者理解各类事件发生的原因。这一技术更适合于同其他企业级智能解决方案一起应用于零售、医疗保健等行业。

　　由于计算机视觉需要分析更多的数据，其通常比机器视觉花费更长的时间来提供决策所需的信息，其定性分析更适合于包括智能自动化解决方案、活检扫描仪和移动数据终端等在内的一线图像采集技术。

　　目前已有企业使用计算机视觉来助力简化购物流程。例如，零售商可使用摄像头和计算机视觉技术来追踪顾客取走的商品。这类技术还可将各种商品添加到虚拟购物篮中，并在顾客离开商店后自动结算，而无需费力地使用传统销售点技术对商品进行扫描，顾客也无需排队付款。

　　工业自动化技术对整体供应链的影响

　　机器视觉和固定式工业扫描器不仅对制造业产生了影响，同样也在整体供应链中引起很大的变化。仓储和配送中心经营者一直致力于寻找简化退货流程的方法，而这一点在近年更为显而易见。

　　工业自动化技术能够承担部分繁重的工作任务，帮助企业以更为简便的方式实现各种数据的自动化收集、分析和应用。例如，摄像头可以在向客户发放退款和货物重新上架之前验证退回商品的质量，而条码读取器可在库存管理系统中自动记录退回的商品。这有助于零售商更迅速地流转库存，并再次进行销售。

　　总得来说，机器视觉和计算机视觉可应用于多个供应链接触点，帮助制造业和物流业高效地应对客户不断变化的需求，并确保零售商拥有能够提供卓越客户体验的优质商品。