
【虹科方案】CAN XL 下一代車載通訊革命|全面升級智慧汽車網絡效率
傳統 CAN (FD) 已難滿足智慧汽車與車聯網需求。了解 HongKe CAN XL 技術如何突破頻寬與傳輸限制,支援 2048 字節高容量、高速率達 20Mbit/s,完美兼容 CAN FD,助力車載電子與自動駕駛升級。
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45% 的企業指出,人員流動率管理是妨礙履約營運的一大挑戰。
59% 的企業預期,透過在倉庫導入 AR(增強現實)可穿戴技術,生產力將提升超過 15%The
負責倉儲服務、運輸物流及全渠道履約的營運經理,普遍面對以下共同挑戰:
如何解決揀選錯誤,同時提升倉庫員工的揀選效率?
哪種行動揀選方案最適合集成至我的倉庫管理系統(WMS)?
如何降低倉庫員工流動率,進一步提升營運效率?
現代倉庫的營運水平,在很大程度上取決於作業現場工具的使用效能。那些致力於提升倉庫生產力、效率與員工安全性的企業,不斷循環優化履約流程,並將自動化技術融入日常營運。
近年來,語音揀選系統憑藉高效的免持式解決方案嶄露頭角。然而,隨著機器人揀選角色的重要性日益提升,企業更需要實現互動性更高的「以人為本」系統整合——這類整合能讓各系統更好協同,進一步增強員工能力,讓他們能即時應對營運挑戰,而非受制於固定流程。這種「人機協作」的升級,正是倉庫由自動化邁向智慧化的關鍵轉折。
接下來我們將對比常見語音揀選系統與頭戴式視覺顯示設備(以虹科 Vuzix M400 智能眼鏡為例),在易用性、速度、舒適度及營運效率等關鍵面向的優缺點。
兩者皆以實現免持式作業流程來簡化訂單揀選為目標,但在與庫存系統的整合方式、資訊傳遞方式,以及為操作人員提供的功能選項(新員工入職培訓、技能提升、地圖導航、掃描等)方面,則存在顯著差異。
語音揀選 | VS | AR 智能眼鏡 |
---|---|---|
免提操作 | 工作者可雙手自由進行揀選作業 | 工作者可雙手自由進行揀選作業 |
目視作業 | 能全神貫注於任務與周邊環境 | 透視式平視顯示器(HUD),不影響周邊視野;符合職業安全與健康管理局(OSHA)觀察員規則 |
學習曲線 | 需 4–6 小時的語音模校及培訓以習得 | 平均 90 分鐘即可熟練操作;設備內置視頻和增強現實(AR)導航箭頭,大幅縮短上手時間 |
錯誤率 | 依賴語音識別的準確性與發音情況 | 視覺確認可顯著降低錯誤率 |
噪音干擾 | 語音識別在嘈雜環境中易出錯 | 在嘈雜環境中依然視覺化,且在 95 分貝的叉車通道噪音下仍可支援語音識別 |
舒適性 | 耳機重量較輕,整體佩戴舒適 | 耳機重量可平衡分佈,電池重量可透過安裝方式分散,避免佩戴結束時出現疲勞 |
數據呈現 | 僅提供聽覺回饋 | 可顯示物品圖像、箭頭、文字,甚至地圖 |
數據輸入 | 僅支援語音、照片和數據輸入,需要輔助工具 | 支援語音、照片與視頻共享 |
語音揀選 | VS | AR 智能眼鏡 |
---|---|---|
電池續航 | 續航久(8–12 小時以上) | 續航久(配備可更換電池,續航 8–12 小時以上) |
遠程協作 | 無法共享視圖或進行通話 | 揀選人員可與管理人員在過程中共享第一視角 |
惡劣環境下適用性 | Ruggedness and durability | 堅固耐用,可在 -20°C/ -4°F 的冷凍環境下使用 |
系統集成 | 需要定制軟件開發,才能從 ERP(企業資源規劃)平台中的中間伺服器進行批量數據提取 | 支援 REST/JSON + MQ,可與 Manhattan、Blue Yonder、SAP EWM、Oracle 集成 |
總體而言,雖然語音揀選依然是一種成熟的方式(特別適用於操作簡單、僅需聽覺指令即可滿足需求的環境),但 AR 智能眼鏡能提供更具動態的系統回饋與更豐富的視覺化資訊介面 —— 這不僅能顯著提升揀選準確率、降低操作人員的認知負荷,亦能在複雜揀選場景下大幅改善作業表現。
AR 智能眼鏡可於員工視線範圍內直接顯示圖像、文字與導航提示,這一特性使其在員工培訓、高變異性任務及多語言環境中展現出特別高的價值。
隨著視覺技術持續進步,對於力求實現效率與適應性最大化的倉庫而言,AR 智能眼鏡已成為取代傳統語音系統的極具吸引力升級選擇。
傳統 CAN (FD) 已難滿足智慧汽車與車聯網需求。了解 HongKe CAN XL 技術如何突破頻寬與傳輸限制,支援 2048 字節高容量、高速率達 20Mbit/s,完美兼容 CAN FD,助力車載電子與自動駕駛升級。
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