SıradakiSonraki rehber
Bilgisayarla Görme
Görsel Yapay Zeka
Görsel Yapay Zeka KILAVUZU
Drone'lar ve Bilgisayarlı Görme ile Yapay Zeka Envanter Sayımları
Drone ve bilgisayarlı görüntü envanter sayımı, barkodları ve etiketleri okumak, boş raf yuvalarını tespit etmek ve dış mekandaki stok yığınlarının hacmini ölçmek için havadan veya monte edilmiş kameraları kullanır.
Bu sayfada4 dakikalık okuma
Genel Bakış
Sonuçlar şirketin depo kayıtlarıyla karşılaştırılır. Denetçiler bu sayımları envanteri gözlemlemenin bir parçası olarak kullanabilirler, ancak ancak sürecin ne kadar güvenilir olduğuna karar verdikten sonra. Drone, denetçinin kendi kanıtlarının değil, bazı fiziksel taramaların yerini alıyor.
Derin Dalış
Fiziksel envanter gözlemi uzun zamandır en yoğun emek gerektiren denetim prosedürlerinden biri olmuştur. PCAOB AS 2510 ve ISA 501 genellikle denetçilerin envanter önemli olduğunda ve katılımın mümkün olduğu durumlarda fiziksel sayıma katılmasını gerektirir. Sayım sürecini gözlemlerler, test sayımları yaparlar ve kesim ve durumu dikkate alırlar. Bilgisayarlı görme, sayımın alınma şeklini değiştirir. Depolarda, otonom dronlar veya araca monteli kameralar koridorlar boyunca hareket eder ve görüntü modelleri barkodları çözer, metin etiketlerini okur ve her konumu dolu veya boş olarak sınıflandırır. Gather AI ve Corvus Robotics gibi satıcılar bu tür taramalar için drone sistemleri satıyor. Yazılım daha sonra her taramayı depo yönetim sistemiyle bağdaştırır ve eşleşmeleri, uyumsuzlukları, eksik paletleri ve beklenmedik olanları listeler. Dış mekanda fotogrametri veya LiDAR, kömür, tahıl, agrega veya talaş yığınlarından 3 boyutlu bir yüzey oluşturur ve bir taban yüzeyine göre hacmi hesaplar. Birçok büyük denetim firması, envanter gözlemi için drone'ları denediğini kamuoyuna açıkladı. Denetçi için asıl soru kimin kanıtı olduğudur. Şirket tarafından gerçekleştirilen drone sayımı, yönetimin sayımıdır; dolayısıyla denetçi, sayım prosedürlerini ve veriler üzerindeki kontrolleri değerlendirir ve yine de bağımsız test sayımları gerçekleştirir. Denetçi tarafından kullanılan bir araç, firmanın güvenilirliğini sağlaması gereken denetim kanıtları üretir. Çeşitli yanlış anlamalar devam ediyor. Taranan bir palet etiketi SKU'yu tanımlar ancak streç ambalajlı palette kaç adet birim olduğunu kanıtlamaz. Resimler nadiren eskime, hasar veya eldeki malların sevkıyatta tutulup tutulmadığını ve başka birine ait olup olmadığını gösterir. Bir stok hacmi, yoğunluk varsayımı onu tona dönüştürene kadar bir miktar değildir ve bu varsayım, sonucu herhangi bir görüntüleme hatasından daha fazla etkileyebilir.
Stratejik Etki
Hız ve ölçek
Visual AI, inceleme, algılama ve etiketleme görevlerini geniş ölçekte otomatikleştirebilir.
Yapı seçimleri
Yaratıcı ekipler, daha az manuel revizyonla konseptleri daha hızlı prototipleyebilir.
Ekip ve iş akışı
Operasyonlar, daha önce işlenmesi zor olan görüntü ve video sinyallerini kullanabilir.
Yapay Zeka Envanterinin Geleceği, Drone'lar ve Bilgisayarlı Görmeyle Önemlidir
Depo drone taraması bazı lojistik operatörlerinde ticari kullanımdadır ve sürekli döngü sayımı, süreç üzerindeki kontrollerin güçlü olması durumunda tek bir yıl sonu sayımına olan bağımlılığı azaltabilir. Denetçiler, bağımsız sayımlar yapmaya devam ederken bu sistemlerin test edilmesine ilişkin prosedürleri giderek daha fazla tasarlayabilir. Sınırlar kaldı. Görüntüleme sistemleri, kartonların içindekileri, malların hangi durumda olduğunu veya bunların sahibinin kim olduğunu değil, etiketleri ve yüzeyleri görür. Düzenlemeler, saha güvenliği ve pil ömrü de dağıtımı kısıtlamaktadır. Her yerde değil, raf yüksekliklerinin ve SKU sayımlarının manuel sayımı pahalı hale getirdiği yerlerde benimsenmenin artmasını bekleyin.
Gerçek Dünya Uygulaması
Kapalı bir drone, geceleri bir dağıtım merkezinin yüksek raf koridorlarında uçuyor, palet barkodlarını tarıyor ve depo yönetim sisteminin stok gösterdiği ancak görüntüde boş bir yuva gösterdiği yerleri işaretliyor.
Bir taş ocağında, bir drone araştırması, agrega stoklarının 3 boyutlu bir modelini üretiyor. Yazılım, bir uzmanın test ettiği kütle yoğunluğunu kullanarak tona dönüştürülen hacmi hesaplar.
Bir araba satıcısı grubu, büyük dış mekan alanlarındaki araçları saymak için drone görüntülerini ve plaka veya VIN tanımayı kullanıyor, ardından listeyi kat planı finansman kayıtlarıyla karşılaştırıyor.
Yıl sonu gözlemi sırasında denetçi, drone istisna raporundan ve envanter kayıtlarından konumları seçer ve bunları elle sayar. Bu, hem drone'un çıktısını hem de kayıtları test eder.
Riskler ve Korkuluklar
Kaynağın belirsiz olması durumunda görüntü hakları ve rıza yasal risk haline gelebilir.
Model performansı aydınlatma, demografik özellikler ve ortamlara göre değişiklik gösterebilir.
Güven eşikleri izlenmediği sürece yanlış pozitifler fark edilmeyebilir.
Uygulama Yol Haritası
Kesinlik, geri çağırma ve hata maliyetlerine ilişkin kabul kriterlerini tanımlayın.
Gerçek üretim koşullarıyla eşleşen verilerle test edin.
Düşük güvenirliğe sahip veya yüksek etkili tahminler için gerçek kişi tarafından yapılan incelemeyi ekleyin.
Model kaymasını izleyin ve kamera veya veri kümesi değişikliklerinden sonra yeniden doğrulayın.
Keşfetmeye Devam Edin
Free newsletter
Get the daily AI briefing
Three verified AI stories every weekday morning, written in plain English. Free forever, no ads.
One email each weekday. Unsubscribe in one click. We never sell or share your address.
Test yourself
Take the AI Inventory Counts with Drones and Computer Vision quiz
Instant feedback on every answer, and a shareable certificate with a verifiable ID once you pass a course.
Support free AI education. AI Understanding is a 501(c)(3) nonprofit — no ads, no paywall, ever. Make a donation
Sık sorulan sorular
Drone'lar ve Bilgisayarlı Görme ile Yapay Zeka Envanter Sayımları Nedir?
Drone ve bilgisayarlı görüntü envanter sayımı, barkodları ve etiketleri okumak, boş raf yuvalarını tespit etmek ve dış mekandaki stok yığınlarının hacmini ölçmek için havadan veya monte edilmiş kameraları kullanır. Sonuçlar şirketin depo kayıtlarıyla karşılaştırılır. Denetçiler bu sayımları envanteri gözlemlemenin bir parçası olarak kullanabilirler, ancak ancak sürecin ne kadar güvenilir olduğuna karar verdikten sonra. Drone, denetçinin kendi kanıtlarının değil, bazı fiziksel taramaların yerini alıyor.
Bir şirket yıl sonunda kendi drone sayımını yapıyor. Denetçi bunu nasıl ele almalıdır?
Şirket tarafından yürütülen bir sayım, yönetimin sürecidir. Denetçi prosedürleri ve kontrolleri değerlendirir ve herhangi bir müşteri sayımında olduğu gibi test sayımlarını gerçekleştirir.
Bir drone, streç filmle sarılmış bir palet üzerindeki barkodu net bir şekilde okuyor. Okuma neyi belirlemez?
Etiket, öğeyi ve konumu tanımlar. Sarılmış paletin içindeki miktar etiketten görülmez.
Bir taş ocağı stok araştırması için hangi varsayım tonaj sonucunu görüntüleme hatasından daha fazla etkileyebilir?
Hacim, ancak nem ve sıkışmayla değişen yoğunlukla çarpıldıktan sonra bir miktar haline gelir. Bu nedenle yoğunluk sıklıkla bir uzman tarafından test edilir.
Envanterin önemli olduğu ve katılımın mümkün olduğu durumlarda, genel olarak hangi standartlar fiziksel sayımlarda denetçinin katılımını gerektirir?
AS 2510 (PCAOB) ve ISA 501 envanter gözlem gerekliliklerini kapsar.
Bir depo görüntüsünden okunan barkodun bir anlam ifade etmesi için sistemin neyi oluşturması gerekir?
Depo yönetim sistemiyle mutabakat sağlamak, her okumanın bir konum kimliğiyle eşleştirilmesini gerektirir. Konumlandırma olmadan bir okuma kayıtla karşılaştırılamaz.
Öğrenmeye devam et
İlgili kılavuzlar
Bu konu için daha fazla rehber seçildi