Kapitel 2 von Vocollects E-Books

Vocollect, ein Geschäftsbereich von Intermec Inc. (NYSE:IN) und Weltmarktführer bei voice-basierten Lösungen für mobiles Personal, hat das zweite Kapitel seines E-Books "Das sprechende Lagerhaus: Wie sich mit Voice die Performance in der Distribution steigern lässt" veröffentlicht.

Unter dem Titel "Die Entmystifizierung von Voice im Lagerhaus"untersuchen die Autoren des Buches, Vocollects Mitbegründer und Chief Technology Officer Roger Byford sowie der Fachredakteur David Maloney, welche speziellen technischen Eigenschaften Voice-Lösungen für Lageranwendungen aufweisen, um Verbesserungen bei Produktivität und Genauigkeit zu erzielen.

Roger Byford: "Es gibt verschiedene Arten von Spracherkennungssystemen, die sehr unterschiedliche Fähigkeiten haben, Informationen zu verarbeiten und die gewünschte Genauigkeit zu erreichen. In diesem Kapitel betrachten wir, wie ein Computer vom Menschen gesprochene Worte versteht."

Byford weiter: "Für einen Dialog muss der Computer natürlich auch zum Arbeiter sprechen können. Wir überprüfen, wie die verschiedenen Teile des Voice-Puzzles innerhalb einer Lagerumgebung zusammenarbeiten, um ein System zu stellen, das die Attribute gesprochener Interaktion nutzt, um das Gesagte eines Nutzers extrem genau zu erkennen und so zu einem produktiven Workflow beizutragen – und damit auch zu einem besseren Geschäftsergebnis."

Das Kapitel "Die Entmystifizierung von Voice im Lagerhaus" behandelt unter anderem folgende Aspekte:

• Warum unterscheidet sich die Spracherkennungstechnologie, die bei Lageranwendungen genutzt wird, wesentlich von der bei Endverbraucheranwendungen eingesetzter Technologie – etwa bei Diktier- oder Telefonsoftware
• Wie sind die jeweiligen Voice-Systeme gestaltet, um mit verschieden großen Wortschätzen, unterschiedlich großen Mengen an Sprechern und verschiedenen Umgebungsbedingungen (etwa laut versus leise) umzugehen
• Wieso bauen einige Spracherkennungssysteme auf Klangelementen innerhalb von Wörtern auf, während andere ganze Wörter als Basiselement für die Spracherkennung nutzen
• Welche Techniken verwenden Hersteller von lagerspezifischen Voice-Lösungen, um Spracherkennungssysteme mit einer sehr hohen Genauigkeit zu entwickeln, und warum erzielen manche Systeme höhere Erkennungsquote als andere
• Wie können Unternehmen erhebliche Kosteneinsparungen erreichen, wenn sie die modernsten Anwendungen der Spracherkennung einführen

Ein kostenloses Exemplar des zweiten Kapitels "Die Entmystifizierung von Voice im Lagerhaus" ist kostenlos unter www.vocollect.de/die-talking-galerie erhältlich.

Kundenreferenz: Der Wert guter Spracherkennung in einem Voice-System

Der Vocollect-Kunde Perishable Distributors of Iowa (PDI) mit Hauptsitz in Ankeny, Iowa, ist mit 835 Millionen US-Dollar Jahresumsatz im Jahr 2010 eines der größten Unternehmen in der Lebensmitteldistribution in den USA.

Senior Vice President of Warehousing Jim Brandt erklärt: "Bei PDI haben wir mehr als 5.000 SKUs und arbeiten primär in einer Batch-Picking-Umgebung. Eine überragende Spracherkennungsqualität ist bei unserem Voice-System ein Muss, um unsere operativen Ziele erreichen zu können. In schnellen Distributionsumgebungen zählen Sekunden.
Zeitverlust, weil eine schlechte Spracherkennung dazu zwingt, unnötige Wörter auszusprechen oder Wörter mehrfach zu wiederholen, wirkt sich definitiv negativ aus – sowohl für eine Organisation als Ganzes als auch für die einzelnen Arbeiter im Lager, die auf Extrazahlungen durch Erreichen bestimmter Quoten setzen."

Brandt weiter: "Die Sprachtechnologie von Vocollect hat uns geholfen, die Produktivität um über 45 Prozent zu steigern, eine Genauigkeit von 99,995 Prozent zu erzielen, die Arbeitsumgebung aufgrund des Hands-free-Eyes-free-Aspekts wesentlich sicherer zu machen und die Einarbeitungszeit zu reduzieren. Der Return-on-Investment lag bei einem Jahr. Allerdings hätten wir diese Ergebnisse nicht erzielen können, wenn unsere Mitarbeiter das Voice-System nicht gleich zu Beginn bereitwillig angenommen hätten. Deshalb ist die Qualität der Spracherkennungstechnologie ein wichtiger Faktor."

Quelle: GS1 Germany GmbH