При маркировке на зарубежном производстве мы рекомендуем использовать одну из 4 моделей сканеров (см. раздел «Внедрение»: https://tagosaur.ru/vnedrenie). Это связано с тем, что они надёжные, достаточно быстрые и при этом обеспечивают объективный контроль качества нанесения кодов маркировки.
Что касается оборудования для дальнейших этапов товародвижения, то есть важный нюанс, о котором редко говорят: сканер на фабрике или в распределительном центре не должен быть «умнее», чем сканер в розничной точке.
Что значит умный сканер?
Во-первых, речь здесь о сканерах со встроенным Narrow AI (NAI) — узконаправленным ИИ. Они анализируют повреждённые DataMatrix и учатся распознавать их даже при дефектах печати.
Есть и другой сценарий: в сканере нет NAI, но производитель собирает выборки проблемных кодов, дообучает модель и распространяет обновление через прошивку.
Пример с рынка: на одном из российских заводов йогуртов ускорили конвейер, и коды деградировали до класса F. Производитель сканеров получил сотни примеров, обучил модель — и устройства стали читать эти дефектные коды.
Для розницы это, безусловно, плюс. «Умный» сканер может корректно прочитать код классов E–F, достроить повреждённые участки, компенсировать слабый контраст и шум. Это снижает количество ошибок на кассе, ускоряет операции и уменьшает нагрузку на персонал.
Однако вот при выборе умного сканера для распределительного центра или фабрики – не всё так однозначно. Здесь у сканера задача шире, чем просто чтение кодов. Он должен не только считывать, но и выявлять проблемы.
При использовании «умных» сканеров вы, с одной стороны, реже сталкиваетесь с отказами при сканировании. С другой — теряете прозрачность качества маркировки. Алгоритм может замаскировать технологические ошибки: недостаточный контраст, нечёткую печать или другие нарушения стандартов качества. В результате дефектный код проходит контроль на старте, а дальше по цепочке товар может попасть под необученный сканер — и код уже не будет считываться.
Что касается оборудования для дальнейших этапов товародвижения, то есть важный нюанс, о котором редко говорят: сканер на фабрике или в распределительном центре не должен быть «умнее», чем сканер в розничной точке.
Что значит умный сканер?
Во-первых, речь здесь о сканерах со встроенным Narrow AI (NAI) — узконаправленным ИИ. Они анализируют повреждённые DataMatrix и учатся распознавать их даже при дефектах печати.
Есть и другой сценарий: в сканере нет NAI, но производитель собирает выборки проблемных кодов, дообучает модель и распространяет обновление через прошивку.
Пример с рынка: на одном из российских заводов йогуртов ускорили конвейер, и коды деградировали до класса F. Производитель сканеров получил сотни примеров, обучил модель — и устройства стали читать эти дефектные коды.
Для розницы это, безусловно, плюс. «Умный» сканер может корректно прочитать код классов E–F, достроить повреждённые участки, компенсировать слабый контраст и шум. Это снижает количество ошибок на кассе, ускоряет операции и уменьшает нагрузку на персонал.
Однако вот при выборе умного сканера для распределительного центра или фабрики – не всё так однозначно. Здесь у сканера задача шире, чем просто чтение кодов. Он должен не только считывать, но и выявлять проблемы.
При использовании «умных» сканеров вы, с одной стороны, реже сталкиваетесь с отказами при сканировании. С другой — теряете прозрачность качества маркировки. Алгоритм может замаскировать технологические ошибки: недостаточный контраст, нечёткую печать или другие нарушения стандартов качества. В результате дефектный код проходит контроль на старте, а дальше по цепочке товар может попасть под необученный сканер — и код уже не будет считываться.
