—— 提升库存准确率，实现出入库自动监控
背景与挑战
在传统的仓储管理模式下，制造型企业往往在不同地区设有多个仓库，用于存放半成品、原材料或成品物料。每个仓库由不同人员负责，出入库信息主要依赖人工登记或纸质表单，不仅工作量大，数据存在延迟、误差和人为遗漏，更难以与总部或其他系统实现信息同步。
长期以往，各地仓库形成“信息孤岛”，管理层无法及时掌握真实库存，影响生产计划和供需协调，尤其在物料调拨、突发订单处理或年终盘点时，问题更为突出。
解决方案概述
杉维科技为客户部署了一套以 3D视觉识别 + 算法判断 为核心的智能仓库箱子识别系统，关键模块包括：
- 托盘经过检测区由3D相机实时采集立体数据
- 系统自动识别托盘上箱子数量与类型
- 自动判断当前为 出库（载走） 还是 入库（放入） 行为
- 库存状态实时统计、变化记录并推送至客户管理系统
- 系统自动识别异常行为，并用视频方式保存
技术优势与功能亮点
- 高精度箱子识别
系统采用 3D相机点云融合与深度学习分类算法，可识别不同尺寸与外包装的箱子类型，识别准确率超 95%。 - 数量自动统计
每次托盘经过时，系统实时计数箱子数量，无需人工干预，显著减少盘点时间。 - 出入库自动判断
基于叉车方向与箱子状态变化分析，系统自动判断当前动作为“入库”或者“出库”，并同步更新库存。 - 库存可视化追踪
系统将每次识别结果进入数据库，可支持库存报表生成与历史数据比对，大幅提升库存透明度。 - 系统集成优势
支持与客户 ERP/WMS 系统对接，实现自动调用接口或导出数据格式，接口稳定、无缝集成。
应用成果
- ✅ 库存统计效率提升约 4 倍
- ⛔ 错记/漏记数量从每月平均 5% 降至 <1%
- 🔁 系统可每天自动运行，无需专人监控
- 📊 客户对系统操作反馈友好，后续计划扩展至更多仓库区域
总结
杉维科技的本次仓储箱子识别解决方案，将传统人工盘点模式升级为视觉+智能统计的自动化流程，显著提高库存准确性与管理效率，适用于智能制造现场、物流集装箱出入、医药仓库拣货等多种应用场景。
