Mit einem innovativen System zur vollautomatisierten Erkennung von Paletten fügen die Forscher des Entwicklungsprojekts »Identifikationsservice basierend auf natürlichen Merkmalen« der Silicon Economy einen weiteren Baustein hinzu. Ein intelligenter Algorithmus erkennt eine Palette unter 500 Millionen ihrer Art allein anhand ihrer Maserung – Barcodes oder RFID-Chips werden so überflüssig.
Identifikationsprozesse von Ladungsträgern sind heute noch sehr zeit- und personalaufwendig, da sie überwiegend auf Barcodes basieren. Forscher der Silicon Economy haben jetzt eine alternative Identifikationsmöglichkeit für Paletten entwickelt, die Identifikationsprozesse erheblich beschleunigt. Wie alle Silicon Economy-Entwicklungen stehen die Fachkomponenten Open Source zur Verfügung. Die Identifizierung von Versandeinheiten im Lager oder entlang der Supply Chain gehört zu den Standardprozessen in der Logistik, für die es heute schon weitgehend einheitliche Lösungen gibt. Allerdings unterstützt die neue Entwicklung aus der Silicon Economy Unternehmen dabei, ihre Prozesse zu optimieren. Denn das neue System ist ebenso nachhaltig wie effizient. Product Owner Julian Hinxlage erläutert in der Success Story zum neuen Verfahren, welche Rolle Künstliche Intelligenz bei der Palettenerkennung spielt, wie der Proof-of-concept erbracht wurde – und wie das Verfahren in der Industrie ankommt.
