人类的言论，面部，情感和其他数字捕获的数据如何帮助仓库使用实时人工智能和自动化技术来保持创新。
在法国的一个庞大的仓库中，摄像机的馈电供稿创建了每个装载码头的数字双胞胎，其中45,000个空间的托盘每天将其移入200辆卡车。该系统使用基于计算机视觉的图像识别应用程序，为仓库和总部人员提供了对每个托盘以及现场设备和其他资产的实时跟踪。对仓库中发生的事情的准确，实时的可见性，使公司可以优先考虑三天甚至一日交货的货物。
这听起来很熟悉，因为亚马逊具有类似的专有计算机视觉技术，但是这个特殊的仓库是由欧洲跨国公司Schneider Electric运营的。该解决方案是咨询和数字服务公司的合资企业哈迪斯集团和nutanix。
但是计算机视觉仅仅是开始。很快，数字双胞胎解决方案将通过AI和机器学习算法优化工厂，仓库和商店的物流运营，这些算法可以识别语音，自然语言甚至情感。
数字双胞胎是物理事物的数字版本，例如工厂或飞行中的NASA航天器，以数据输入为代表。数字双胞胎最引人注目的新输入之一是图像识别。
Nutanix物联网和人工智能的前副总裁兼总经理Satyam Vaghani说：“您无法优化无法衡量的内容。”“这种类型的数字双胞胎解决方案有助于使以前无法跟踪的供应链可跟踪。”
从历史上看，仓库和供应链经理一直依靠手动流程来跟踪物流。现在，技术可以改善仓库，工厂和零售商店的物流性能 - 从组件，原材料和产品到达现场，到他们的存储，装运或购买，Vaghani解释说。经理可以通过自动化和物联网无缝跟踪和控制例程流程，以提高效率，可追溯性和安全性。
亚马逊仓库在2019年开始部署计算机视觉应用程序，当时工人从带有手持设备的扫描产品条形码转换为让AI摄像机和扫描仪自动跟踪哪些产品进入了哪些垃圾箱。该公司还使用计算机视觉应用程序进行交付无人机和与互联网连接的门铃。在亚马逊GO零售商店中，相机和传感器跟踪客户购买的产品，然后在几分钟后发送电子收据。
Schneider Electric重新使用了其视频监视系统，使用它部署了一个称为的计算机视觉系统Hardis Group和Nutanix的视觉见解。来自固定或嵌入在自动引导车辆或推车等系统中的相机的传感器数据已发送到Nutanix KarbonGoogle Cloud Platform云服务中的管理系统，在Kubernetes-As-A-Service容器中，Vision Insights应用程序在其中运行。
使用自动视觉识别技术来识别视频供稿中的对象和资产，该应用程序可以根据比较实时和数字双数据数据来分析活动。
施耐德（Schneider）现在知道每次运输和接收码头有多少托盘以及每个托盘在码头上保留了多长时间。如果托盘剩下太长而没有加载，则会生成警报。该系统还可以解决其他过程（例如确定未配备适当安全设备的操作员），检测问题（例如湿或损坏的包裹），并帮助管理人员做出正确的决定（将卡车A发送到Dock 713）。
Hardis Group首席技术官Damien Pasquinelli说：“计算机视觉只是Hardis Group如何建模仓库的一部分。”我们还收集了ERP，Warehouse Management和其他系统的数据。我们正在创建一个平台来汇总许多不同的信息，而视觉识别仅仅是开始。”
接下来会怎样？它看起来像Microsoft的Azure认知服务，这是一组开发人员的机器学习算法，除了计算机视觉外，还提供了语音和面部识别以及对情感和书面内容的分析。
诸如利用认知服务的视觉见解等解决方案，结合了物联网和边缘计算用例和云，都将破坏仓库管理系统市场，这些市场市场和市场价值到2020年，到2025年，2020年的24亿美元将超过51亿美元。
Hardis Group的业务发展经理Jerome Pedreno表示，下一个前沿是从特定地点管理供应链到实时管理全球网络的转变。他说，确保产品的可用性需要准确地核算各地的股票，端到端。
佩德雷诺说：“如果传统零售保留了从工厂到仓库的慢速物流模型，它们已经死了。”
“什么是大型零售商的主要资产？商店。他们必须使用这些资产来收集市场数据，提供新产品……如果他们想生存，将自己与亚马逊等公司区分开来。”
吉恩·诺尔（Gene Knauer）是一位专门研究它和商业主题的作家。他也是放牧金鱼：数字媒体时代的专业内容营销作家和短期关注的跨度。
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