Hardware
AIT Goehner GmbH

AIT ScanTable

AIT ScanTable

Lieferscheinerfassung
Deep Learning

Der AIT ScanTable ist ein kameragestützter Arbeitsplatz im Wareneingang zum automatisierten Erfassen von Lieferscheinen und Packstücketiketten.

Klarschrift und Strichcodes werden mit Deep Learning Algorithmen erfasst und an das ERP-System übertragen.

Bisher wurde jeder Lieferschein von Hand in das bereits vorhandene ERP-System übertragen.

Mit dem AIT ScanTable werden folgende Punkte erreicht:

  • Steigerung der Qualität der Wareneingangsbuchungen
  • Reduktion der Fehleranfälligkeit
  • Vereinfachung des Prozesses und Unterstützung der Mitarbeiter im Wareneingang
  • Erhöhung der Buchungsanzahl
  • Vereinfachung und Verkürzung der Anlernzeit für neue Mitarbeiter

Der Mitarbeiter im Wareneingang legt den Lieferschein auf den Arbeitstisch und startet die visuelle Erkennung. Nach Abschluss der Lieferscheinklassifizierung und erfolgreichem Auslesen aller relevanten Daten wird eine Anfrage an das ERP-System gestellt, um die Bestellinformationen sowie die Artikelstamm- und Footprint-Daten zu ermitteln. Nach erfolgreicher Rückgabe der Daten aus dem ERP-System werden die Informationen in das Formular eingetragen.

Anschließend wird das Packstück auf den Arbeitstisch gelegt. Das System liest dann die Daten aus dem Etikett, vergleicht sie mit dem Lieferschein und bucht sie in das ERP-System.

Der Einsatz des AIT ScanTable ist dort sinnvoll, wo im Wareneingang ein hoher Durchsatz an Packstücken anfällt.

The AIT ScanTable is a camera-supported workstation in the goods receiving area for automated capturing of delivery bills and package labels.

Plain text and bar codes are captured using Deep Learning algorithms and transmitted to the ERP system.

Previously, each delivery bill was transferred by hand to the existing ERP system.

The AIT ScanTable achieves the following points:

  • Increase in the quality of goods receipt postings
  • Reduction of the error rate
  • Simplification of the process and support of the employees in the goods receiving department
  • Increase in the number of postings
  • Simplification and reduction of training time for new employees

The employee in the goods receiving department places the delivery bill on the work table and starts the visual recognition. After completion of the delivery note classification and successful readout of all relevant data, a request is sent to the ERP system to determine the order information as well as the article master and footprint data. After successful return of the data from the ERP system, the information is entered into the form.

The package is then placed on the work table. The system then reads the data from the label, compares it with the delivery bill and posts it to the ERP system.

The use of the AIT ScanTable makes sense where there is a high throughput of packages in incoming goods.

Gallerie
Markus
Schweitzer
Systemberatung & Vertrieb

Willkommen auf dem Profil von AIT Goehner GmbH! Bei Fragen zu unseren Leistungen und Angeboten stehe ich gerne zur Verfügung.

Welcome to the profile of AIT Goehner GmbH! If you have any questions about our services and offers, please do not hesitate to contact me.

1. Grundlegende Informationen

Manuell übersetzen?
Automatische Übersetzung generieren?

Der AIT ScanTable ist ein kameragestützter Arbeitsplatz im Wareneingang zum automatisierten Erfassen von Lieferscheinen und Packstücketiketten.

Klarschrift und Strichcodes werden mit Deep Learning Algorithmen erfasst und an das ERP-System übertragen.

Bisher wurde jeder Lieferschein von Hand in das bereits vorhandene ERP-System übertragen.

Mit dem AIT ScanTable werden folgende Punkte erreicht:

  • Steigerung der Qualität der Wareneingangsbuchungen
  • Reduktion der Fehleranfälligkeit
  • Vereinfachung des Prozesses und Unterstützung der Mitarbeiter im Wareneingang
  • Erhöhung der Buchungsanzahl
  • Vereinfachung und Verkürzung der Anlernzeit für neue Mitarbeiter

Der Mitarbeiter im Wareneingang legt den Lieferschein auf den Arbeitstisch und startet die visuelle Erkennung. Nach Abschluss der Lieferscheinklassifizierung und erfolgreichem Auslesen aller relevanten Daten wird eine Anfrage an das ERP-System gestellt, um die Bestellinformationen sowie die Artikelstamm- und Footprint-Daten zu ermitteln. Nach erfolgreicher Rückgabe der Daten aus dem ERP-System werden die Informationen in das Formular eingetragen.

Anschließend wird das Packstück auf den Arbeitstisch gelegt. Das System liest dann die Daten aus dem Etikett, vergleicht sie mit dem Lieferschein und bucht sie in das ERP-System.

Der Einsatz des AIT ScanTable ist dort sinnvoll, wo im Wareneingang ein hoher Durchsatz an Packstücken anfällt.

Manuell übersetzen?

The AIT ScanTable is a camera-supported workstation in the goods receiving area for automated capturing of delivery bills and package labels.

Plain text and bar codes are captured using Deep Learning algorithms and transmitted to the ERP system.

Previously, each delivery bill was transferred by hand to the existing ERP system.

The AIT ScanTable achieves the following points:

  • Increase in the quality of goods receipt postings
  • Reduction of the error rate
  • Simplification of the process and support of the employees in the goods receiving department
  • Increase in the number of postings
  • Simplification and reduction of training time for new employees

The employee in the goods receiving department places the delivery bill on the work table and starts the visual recognition. After completion of the delivery note classification and successful readout of all relevant data, a request is sent to the ERP system to determine the order information as well as the article master and footprint data. After successful return of the data from the ERP system, the information is entered into the form.

The package is then placed on the work table. The system then reads the data from the label, compares it with the delivery bill and posts it to the ERP system.

The use of the AIT ScanTable makes sense where there is a high throughput of packages in incoming goods.

Automatische Übersetzung generieren?

2. Quick Facts

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3. Medien

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4. Externer Link

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