Cycle counts en voorraad-controles zijn arbeidsintensief. Een camera-laag plus AI op kerntelling-points (rolcontainer, pallet, locatie) levert continue inventaris zonder dat een mens scanlaars hoeft.
Use-cases
Pallet-count per locatie, productdoos-telling op een rolcontainer, ontbrekende artikelen op een wave-pick, BTW-relevante doosaantallen op een vrachtwagen-uitrit. Per use-case een eigen vision-pipeline.
Hardware: vaste cameras versus drones
Voor vaste locaties (verzendstraat, dock-deuren): vaste cameras met scheduled inferentie. Voor grote warehouses: drones met onboard inferentie die nachts rondvliegen voor cycle counts. Per use-case rekenen wij ROI uit.
Integratie met WMS
Telresultaten landen automatisch in WMS-cycle-count of als update op locatie-stock. Discrepancies worden taken voor magazijnmedewerker, niet aparte rapporten. AI levert data, mens valideert kritieke verschillen.
ROI realistisch
Voor middelgrote warehouses (10.000+ pallet-locaties) breekt AI-vision binnen 18 tot 24 maanden break-even. Voor kleine warehouses meestal niet rendabel. Wij rekenen door wat past bij uw schaal.
Hoe wij dit voor u realiseren
Wij richten beeldherkenning in uw magazijn in om voorraad automatisch te tellen en te controleren, sneller en nauwkeuriger dan handmatig. Zo houdt u uw voorraadstanden betrouwbaar zonder tijdrovende tellingen.
Aan de slag
We starten concreet met een oplossing die zichzelf laat beoordelen. We werken met een vast dagtarief of een projectprijs. In een gesprek kijken we waar de meeste winst zit.
Verwant: AI consultant inhuren, AI quality control.
