Logo élément SDI
Industry:
Logistique
    Location:
    Pacoima, CA et Melbourne, FL
      Customer Objectives:
      • Augmenter la précision de la détection et de l’acheminement des articles
      • Réduire le temps de configuration et l’entraînement nécessaires à la détection des articles
      • Prévenir les détections et les expéditions fausses ou incorrectes
      Key Results:
      • Mise en œuvre de plusieurs solutions de détection d’articles en 4 heures 
      • Précision de l’acheminement améliorée pour les clients de détail
      • Capacité à détecter des produits qui n’étaient pas identifiables auparavant par d’autres solutions
      Cognex Solution:

      SDI, un équipementier (OEM) et intégrateur logistique basé en Californie, est chargé de la conception et de l’installation de systèmes de vision industrielle pour ses clients, notamment les principales enseignes de mode telles que Nordstrom, Lululemon et Levi Strauss. Avec la hausse de la demande pour une livraison rapide des commandes en ligne, les enjeux en matière d’exactitude du traitement des commandes sont devenus encore plus importants. Par exemple, lorsqu’un seul article est commandé par un consommateur, mais que le mauvais produit est livré, cela peut s’avérer très onéreux pour les détaillants. 


      Pour l’entreprise SDI, la réduction et la prévention du nombre de détections de produits fausses ou incorrectes constituaient un aspect qui, grâce à elle, pouvait faire l’objet d’améliorations par les clients. À cette fin, ils devaient trouver la bonne solution de vision industrielle qui leur permettrait d’améliorer la précision d’acheminement vers les sites des clients.

       

      « Pour le réapprovisionnement des boutiques, si nous n’acheminons pas correctement un article ou si la détection d’article dirige par erreur une marchandise vers le mauvais endroit, cela est certes embêtant mais ce n’est pas un problème d’importance majeure car l’article va simplement dans un autre magasin », a déclaré Dave Bodenheimer, Vice-président Recherche et Développement de produits chez SDI. « Dans le monde d’aujourd’hui, on s’oriente davantage vers le traitement des commandes et, dans ces cas, les erreurs d’acheminement sont extrêmement complexes et coûteuses pour le client. Aussi, le rôle que joue la détection d’éléments devient désormais beaucoup plus important. »

       

      Initialement, SDI utilisait une solution de détection avec capteurs photoélectriques pour la détection d’articles sur les trieurs d’unités pour ses clients, mais elle avait besoin de quelque chose de plus robuste. Alors que la technologie continuait de progresser, SDI a découvert la dernière innovation logistique de Cognex, le détecteur In-Sight 2800. Grâce à la technologie Edge learning basée sur l’IA, le détecteur peut améliorer les applications clés en matière de tri et d’acheminement, notamment la détection des articles, la classification des articles et la détection des problèmes de processus.



      « Nous pensons que ces solutions plus récentes de Cognex, le détecteur In-Sight 2800 p. ex., nous fourniront les outils nécessaires pour porter cette précision à un niveau satisfaisant pour le client. »

       

      Par exemple, le détecteur aide les clients de SDI à détecter la présence ou l’absence d’articles sur les arrière-plans les plus difficiles et dans les scénarios à faible contraste. Le détecteur permet également aux détaillants de faire la distinction entre un nombre quelconque de types d’emballage (boîtes, sacs en polyéthylène, emballages matelassés, sacs en papier, etc.). Et sachant que de nombreux clients de SDI utilisent différentes variantes de trieuses, le détecteur facilite l’identification des problèmes de processus tels que les bourrages de convoyeurs ou les problèmes d’hygiène avec des bacs sales p. ex.

       

      SDI a mis à niveau un client en l’équipant du détecteur afin d’améliorer la détection de la présence/absence d’articles sur ses machines de tri. Pour le détaillant, un point crucial était la facilité de configuration du détecteur. SDI a pu configurer 10 caméras en seulement 4 heures. « L’Edge learning nous a aidés sur le plan de la vitesse de configuration », a déclaré Dave Bodenheimer. « En effet, nous avons pu obtenir une base de référence sur l’une de nos trieuses en entraînant simplement l’une des caméras et en transférant cet apprentissage vers les autres caméras. »

       

      SDI travaille désormais avec de nombreux clients souhaitant opter pour le détecteur en remplacement de leurs solutions de tri actuelles. « Avec le détecteur In-Sight 2800, nous avons pu voir immédiatement des produits qui ne pouvaient pas être détectés par d’autres solutions », a-t-il déclaré. « Nos clients ont été très satisfaits des résultats. Le détecteur In-Sight 2800 change la donne en matière de présence/absence, de détection et de classification simple. »

       

      Pour plus d’informations, regardez notre vidéo de réussite client avec SDI .

      « Le détecteur In-Sight 2800 change la donne en matière de présence/absence, de détection et de classification simple. »

      ―Dave Bodenheimer
      VP, Research and Product Development at SDI
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