{"id":66354,"date":"2024-08-31T10:40:21","date_gmt":"2024-08-31T08:40:21","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.brand-architecture.at\/2024\/08\/31\/primevision-para-la-prevencion-de-errores-al-leer-codigos-de-barras\/"},"modified":"2024-08-31T10:40:21","modified_gmt":"2024-08-31T08:40:21","slug":"primevision-para-la-prevencion-de-errores-al-leer-codigos-de-barras","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/transportjournal.com\/es\/2024\/08\/31\/primevision-para-la-prevencion-de-errores-al-leer-codigos-de-barras\/","title":{"rendered":"PrimeVision para la prevenci\u00f3n de errores al leer c\u00f3digos de barras"},"content":{"rendered":"<h5><strong>Desde supermercados hasta almacenes, los c\u00f3digos de barras son omnipresentes para la identificaci\u00f3n y seguimiento de art\u00edculos. La amplia difusi\u00f3n de estos \u00abc\u00f3digos de barras\u00bb se debe a su casi absoluta fiabilidad, con tasas de lectura superiores al 99,9 % en condiciones ideales. Sin embargo, en la clasificaci\u00f3n de paquetes, factores externos pueden interrumpir este proceso casi sin fisuras, es decir, el c\u00f3digo de barras no se lee y, en consecuencia, los paquetes son rechazados. Para minimizar tales incidentes y reducir el n\u00famero de paquetes rechazados, Prime Vision ha desarrollado la soluci\u00f3n \u00fanica Barcode Vision.<\/strong><\/h5>\n<p><em>Por: Sjaak Koomen, Investigador Senior en Prime Vision, un proveedor l\u00edder mundial de integraci\u00f3n de visi\u00f3n por computadora y rob\u00f3tica para log\u00edstica y comercio electr\u00f3nico.<\/em><\/p>\n<p>(Delft) En el almac\u00e9n y el centro de cumplimiento, los c\u00f3digos de barras se utilizan para identificar paquetes y clasificarlos seg\u00fan su destino. Normalmente, una disposici\u00f3n de cinco c\u00e1maras, posicionadas alrededor de una cinta transportadora, escanea el c\u00f3digo de barras. Luego, el paquete se env\u00eda a la zona correspondiente. Esto funciona para la mayor\u00eda de los objetos, pero un peque\u00f1o n\u00famero de c\u00f3digos de barras no se lee correctamente a la primera.<\/p>\n<p>Existen diversas causas para esto: el c\u00f3digo de barras puede estar tan da\u00f1ado que ya no se puede reconocer. La superficie del paquete puede ser irregular, como una bolsa de pl\u00e1stico deformable, un objeto cil\u00edndrico o una tapa con etiqueta que se ha colocado posteriormente. El c\u00f3digo de barras puede ser solo parcialmente visible si la etiqueta se ha pegado alrededor de una esquina. Tambi\u00e9n los errores de impresi\u00f3n o un cartucho de tinta vac\u00edo, as\u00ed como problemas con la c\u00e1mara, pueden ser responsables de que una etiqueta no sea legible.<\/p>\n<h5><strong>Problemas de clasificaci\u00f3n con paquetes rechazados<\/strong><\/h5>\n<p>En todos los casos mencionados, los paquetes no pueden ser clasificados, lo que requiere intervenci\u00f3n. La primera opci\u00f3n es volver a escanear el c\u00f3digo de barras y enviar los productos nuevamente a trav\u00e9s del almac\u00e9n, lo que, sin embargo, reduce la capacidad de clasificaci\u00f3n. Si esto falla, el env\u00edo es rechazado. Un empleado del almac\u00e9n debe volver a escanearlo o ingresar el n\u00famero de identificaci\u00f3n, imprimir y pegar una nueva etiqueta, almacenar el paquete y volver a enviarlo al sistema de clasificaci\u00f3n. El procedimiento es b\u00e1sicamente el mismo que en un error de lectura de c\u00f3digo de barras en un supermercado y cuesta tiempo y dinero.<\/p>\n<p>Un ejemplo pr\u00e1ctico: supongamos que en un gran centro de clasificaci\u00f3n que procesa 40,000 paquetes por hora, el 5 % de los paquetes son rechazados. Esto equivale a una reducci\u00f3n de la capacidad a 38,000 paquetes por hora, pero tambi\u00e9n significa que este 5 % debe ser manejado manualmente. En el caso descrito, se deben clasificar manualmente 2,000 paquetes rechazados por hora. Con un tiempo de procesamiento de 20 segundos cada uno, se necesitan 11 empleados para procesar todos los retornos<a href=\"#_ftn1\" name=\"_ftnref1\"><sup>[1]<\/sup><\/a>. Estas p\u00e9rdidas de capacidad y el esfuerzo adicional de personal se suman a\u00f1o tras a\u00f1o a millones de ingresos perdidos. Por lo tanto, es absolutamente deseable reducir los errores de lectura de c\u00f3digos de barras, especialmente para grandes operaciones de clasificaci\u00f3n.<\/p>\n<h5><strong>Descifrando c\u00f3digos de barras no legibles<\/strong><\/h5>\n<p>Barcode Vision es una soluci\u00f3n digital probada para reducir los errores de lectura. Aqu\u00ed, un escaneo adicional y especial del c\u00f3digo de barras proporciona una segunda oportunidad para identificar el art\u00edculo antes de que se devuelva para su procesamiento manual. A diferencia de los sistemas convencionales, Barcode Vision trabaja con m\u00faltiples m\u00e9todos para reconstruir c\u00f3digos de barras da\u00f1ados o ilegibles.<\/p>\n<p>Al evaluar los c\u00f3digos de barras utilizados en cada ubicaci\u00f3n, el sistema puede aprender qu\u00e9 tipos de c\u00f3digos de barras se pueden esperar. Por lo tanto, si falta un s\u00edmbolo al principio o al final, puede ser reconstruido y validado. Adem\u00e1s, Barcode Vision puede leer texto debajo del c\u00f3digo de barras y combinarlo con los s\u00edmbolos para garantizar un reconocimiento exitoso.<\/p>\n<p>Para la reconstrucci\u00f3n precisa, Barcode Vision no solo se basa en la informaci\u00f3n del cliente, sino que tambi\u00e9n utiliza tecnolog\u00eda de aprendizaje profundo. El sistema, programado internamente por Prime Vision, puede reconstruir inteligentemente c\u00f3digos de barras a partir de im\u00e1genes borrosas, superando as\u00ed errores de c\u00e1mara o impresi\u00f3n.<\/p>\n<h5><strong>Un paquete completo de medidas correctivas<\/strong><\/h5>\n<p>La integraci\u00f3n de Barcode Vision es sencilla. El sistema es compatible con las c\u00e1maras de escaneo existentes, por lo que el problema de los c\u00f3digos de barras no legibles se puede resolver sin necesidad de reemplazar o actualizar hardware o componentes de tecnolog\u00eda de transporte. Barcode Vision tiene una interfaz para un sistema de gesti\u00f3n de integraci\u00f3n inteligente (SIM), que captura im\u00e1genes y resultados de los dispositivos de lectura de c\u00f3digos de barras existentes. Si el dispositivo de lectura est\u00e1ndar no tiene \u00e9xito, esta informaci\u00f3n se env\u00eda a Barcode Vision para iniciar un segundo intento. Sin embargo, el sistema no solo tiene la interfaz ampliamente utilizada de Prime Vision, sino que tambi\u00e9n se proporciona como una biblioteca de enlace din\u00e1mico de Windows (.dll) para una compatibilidad completa.<\/p>\n<p>La tasa de \u00e9xito del sistema se puede mejorar a\u00fan m\u00e1s identificando problemas espec\u00edficos de los clientes. La eliminaci\u00f3n de defectos de impresi\u00f3n, la optimizaci\u00f3n del embalaje para el dispositivo de lectura y un \u00e1rea de escaneo m\u00e1s grande ayudan al software a reducir al m\u00ednimo el n\u00famero de intentos de lectura fallidos.<\/p>\n<h5><strong>La segunda oportunidad para c\u00f3digos de barras no legibles<\/strong><\/h5>\n<p>Barcode Vision no es una soluci\u00f3n m\u00e1gica para paquetes no reconocidos, pero en cada caso es de gran beneficio. El \u00e9xito de la tecnolog\u00eda tambi\u00e9n depende de la operaci\u00f3n de clasificaci\u00f3n, pero ya una reducci\u00f3n del 25 % en los retornos significa un ahorro significativo en costos cada a\u00f1o debido a menos intervenciones manuales, mayor capacidad de almacenamiento y procesos m\u00e1s eficientes. Gracias a esta soluci\u00f3n especializada \u00fanica, que tambi\u00e9n \u00ablee entre l\u00edneas\u00bb en los c\u00f3digos de barras, las operaciones de clasificaci\u00f3n ahora tienen la oportunidad de reducir dr\u00e1sticamente su tasa de devoluciones.<\/p>\n<p><em><a href=\"#_ftnref1\" name=\"_ftn1\">[1]<\/a> 40000 paquetes\/hora * 0,05 tasa de rechazo * 20 segundos \u00f7 3600 segundos\/hora = 11,111<\/em><\/p>\n<p>Foto: \u00a9 PrimeVision\/Adobe Stock<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Desde supermercados hasta almacenes, los c\u00f3digos de barras son omnipresentes para la identificaci\u00f3n y seguimiento de art\u00edculos. 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