Künstliche Intelligenz beim Barcode-Scannen: Hype vs. Realität

Von Raffaele Farinaro - Produktmanager

Heute klafft die Lücke zwischen den Marketingversprechen rund um KI und den tatsächlichen Einsatzmöglichkeiten oft so weit auseinander, dass man locker eine ganze Flotte autonomer Fahrzeuge hindurchfahren lassen könnte. Kein Wunder also, dass der Missbrauch von KI im Reputationsrisiko-Index für das erste Quartal 2025 ganz oben stand.

Barcode-Scanning ist keine Ausnahme. In diesem Blog werde ich mich durch den Lärm wühlen und hervorheben, worauf es wirklich ankommt, wenn es um die Bewertung von KI im Barcode-Scannen geht – damit Sie informierte, strategische Entscheidungen treffen können.

Zwar basiert heute jede moderne Barcode-Scanning-Software auf „KI“ – also auf Machine-Learning-Algorithmen –, doch das allein garantiert noch keinen echten geschäftlichen Mehrwert.
Die entscheidende Frage ist: Verbessert sie wirklich zentrale Kennzahlen wie Leistung, Prozesseffizienz und Profitabilität?

Das Verständnis der Ebenen der KI beim Barcode-Scannen

Das Verständnis der Ebenen der KI beim Barcode-Scannen hilft Ihnen, allmähliche Verbesserungen von wirklich transformierenden Lösungen zu unterscheiden. Diese Abgrenzung stell sicher, dass Sie in Technologien investieren, die tatsächlich zu operativen und finanziellen Ergebnissen führen.

Bei Scandit betrachten wir KI-Fähigkeiten in der Barcode-Technologie auf drei verschiedenen Ebenen. Diese reichen vom reinen Barcode-Scanning, das nur KI im Namen trägt, bis hin zum kontextbasierten Scannen, das nicht nur Barcode-Daten, sondern auch Umgebung und Benutzerverhalten versteht.

Stufe 1 — KI nur im Namen

Auf diesem Einstiegsniveau wird „KI“ oft nur als Marketingbegriff für einfache Computer-Vision-Technologien verwendet. Lösungen auf diesem Level ermöglichen es kamerabasierten Smart Devices, gängige Barcodes zu lesen – allerdings nur unter idealen Bedingungen.

Es ist wichtig anzuerkennen, dass selbst dieses Niveau einen großen Fortschritt gegenüber dem Stand vor 15 Jahren darstellt, als Scandit gegründet wurde. Damals erforderte das Barcode-Scannen noch Spezialhardware wie Laserscanner.

Heutzutage kann die Barcode-Scanning-Funktionalität nahezu jedem Smartphone oder Smart Device hinzugefügt werden, wodurch sie eher zur Grundvoraussetzung als zum Wettbewerbsvorteil wird.

Wenn Ihre Scanaufgaben geringvolumig und unkompliziert sind, können Lösungen auf diesem Niveau dennoch dabei helfen, Ihre Geräte zu modernisieren und möglicherweise Hardwarekosten zu sparen. Allerdings wird dies kaum spürbare Verbesserungen bei Produktivität oder operativer Leistung bewirken.

Stufe 2 — Umgang mit realer Komplexität

Lösungen auf diesem mittleren Niveau versuchen nicht nur, Barcodes zu lesen. Sie setzen auch Algorithmen ein, um diese bei Bedarf zu rekonstruieren – etwa wenn ein Etikett beschädigt ist.

Mit anderen Worten: Scannen auf Level 2 geht über perfekte Bedingungen hinaus und adressiert reale Leistungs- und Betriebsherausforderungen. Smart Devices mit Lösungen auf diesem Niveau können umgehen mit:

• Schwachen Lichtverhältnissen
• Winzigen, beschädigten, gewölbten oder schlecht gedruckten Barcodes
• Barcodes, die in ungünstigen Winkeln oder hoch oben auf Regalen angebracht sind
• Ungewöhnlichen oder datenreichen Barcode-Typen

Diese Fähigkeiten führen zu reibungsloseren Benutzererfahrungen und messbaren ROI-Verbesserungen – wie viele Scandit SDK Benutzer bestätigen können. Aber es ist wichtig zu erkennen, dass dies immer noch Evolution ist, keine Revolution.

Lösungen der Stufe 2 liefern zunehmend Verbesserungen in der Genauigkeit und Effizienz des Scannens, konzentrieren sich jedoch immer noch darauf, was gescannt wird – nicht auf das Warum oder den breiteren Kontext, in dem der Scan stattfindet. Lösungen sind oft für spezifische Szenarien fest codiert – zum Beispiel optimiert für das Scannen von EAN-13 Strichcodes auf glänzenden, gebogenen Oberflächen.

Stufe 3 — Kontextsensitive Scannen

Hier wird KI zum echten Game-Changer. Kontextsensitives Scannen bringt kontextbezogene Intelligenz ins Spiel, die Barcode-Scannern ermöglicht, nicht nur die Daten zu erfassen, sondern auch die Umgebung und die Absicht hinter jedem Scan zu verstehen.

Warum ist das wichtig? Weil ein Barcode in der realen Welt nie nur ein Barcode ist. Die kontextsensitive Erfassung berücksichtigt:

• Unübersichtliche, schnelllebige Umgebungen
• Scannen während der Bewegung
• Komplexe Produktetiketten mit mehreren Barcodes und begleitendem Text

Mit der Veröffentlichung von Scandit SDK 7.0 und darüber hinaus wurden Level-3-Fähigkeiten durch neue, patentierte Funktionen zur Realität:

• Intelligenter Scanvorgang: Nutzt kontextbezogene Hinweise, um automatisch zu erkennen, welchen Barcode der Benutzer scannen möchte – selbst wenn mehrere Barcodes vorhanden sind. So entfällt die Notwendigkeit manueller Eingaben.
• Intelligente Etiketten-Erfassung: Versteht die Beziehung zwischen Barcodes und gedrucktem Text auf komplexen Produktetiketten, um sicherzustellen, dass nur relevante Daten erfasst und an Benutzer sowie IT-Systeme weitergeleitet werden.
• Texterkennung (OCR) als Backup: Erkennt automatisch, wenn ein Barcode zwar vorhanden, aber nicht scannbar ist (z. B. bei Beschädigungen), und liest in solchen Fällen die Zahlen unter dem Barcode mittels Texterkennung.

Auf dieser Ebene analysieren KI-Systeme mehrere Signale – Umweltfaktoren, Benutzerverhalten, Label-Komplexität –, um ein umfassendes Verständnis dafür zu schaffen, was gescannt wird, warum es gescannt wird und welche Daten tatsächlich relevant sind.

Benutzer erhalten die benötigten Daten bereits beim ersten Versuch, unabhängig von der Umgebung. Dies verhindert frustrierende Fehlscans und beseitigt die Notwendigkeit wiederholter Scans oder manueller Dateneingabe.

Wie KI den Barcode-Scan-Prozess transformiert, nicht nur verbessert

Künstliche Intelligenz der Stufe 3 verbessert nicht nur bestehende Prozesse leicht, sondern bildet die Grundlage für die Neugestaltung von Arbeitsabläufen, die Vereinfachung von mehrstufigen Aufgaben und die Erschließung von Effizienzen, die sich direkt auf Umsatz und Kundenzufriedenheit auswirken.

Ein Praxisbeispiel aus dem Einzelhandel:
Anstatt Stückpreise oder Gewichte manuell einzugeben, kann ein einziger Scan den gesamten Prozess automatisieren. Ein US-amerikanischer Einzelhändler, der Scandits Smart Label Capture einsetzt, konnte so Eingabefehler deutlich reduzieren und allein durch diese Funktionalität jährlich 1,3 Millionen US-Dollar einsparen.

Es geht hier nicht nur um besseres Scannen – es geht darum, strategische Geschäftsergebnisse zu ermöglichen. Wenn wir Level 4 der KI im Barcode-Scannen erreichen, werden wir einen weiteren Fortschritt in der algorithmischen Intelligenz erleben. Lösungen werden nicht nur Barcodes effizient entschlüsseln, sondern auch intelligent Beziehungen und Kontexte ableiten. Gehört der Barcode zu einem Produktetikett oder ist er direkt auf einer Versandbox gedruckt? Gibt es Duplikate oder mehrere Instanzen desselben Barcodes?

Dieses verbesserte kontextuelle Verständnis wird Geschäftsprozesse erheblich beschleunigen und völlig neue Anwendungsfälle und Möglichkeiten eröffnen – viele davon können wir uns heute kaum vorstellen. Bei Scandit treiben wir bereits heute Innovationen voran, um diese Vision Wirklichkeit werden zu lassen.

Die versteckten Kosten traditioneller Barcode-Scans

Traditionelle Scanlösungen führen zu versteckten Ineffizienzen, die zu Bestandsfehlern, operativen Engpässen und Umsatzverlusten führen.

Beispiel Staples Canada: Die veraltete Scantechnologie des Unternehmens bremste die digitale Transformation und führte zu ungenauer Preisauszeichnung. Mit einer neuen, Scandit-basierten App erreichte Staples Canada eine Preisgenauigkeit von 100 %, was sich direkt positiv auf die Kundenzufriedenheit und die finanzielle Leistung auswirkte.

Auf der Verbraucherseite nutzen über 60 Millionen Menschen Apps wie Yuka, um per Barcode-Scan fundierte Informationen zum Nährwert von Lebensmitteln zu erhalten. Scandits Smart Scan Intention verhindert dabei Scanfehler und sorgt für ein reibungsloses, intuitives Nutzererlebnis.

Als Verbraucher-App mit einer Community von über 60 Millionen Nutzern ist eine optimale, intuitive und reibungslose Scan-App für Yuka unerlässlich. Diese reibungslose Benutzererfahrung wird oft durch unbeabsichtigte Scans bedroht, die auf die Umgebungen zurückzuführen sind, in denen Yuka-Nutzer Produkte scannen, wie z.B. im Geschäft, Vorratsraum oder Kühlschrank, wo Barcodes stark verbreitet sind. Mit seinen fortschrittlichen Algorithmen hilft Scandits Smart Scan Intention, diese Reibung zu beseitigen, indem verstanden wird, welchen Barcode der Benutzer scannen möchte, was zu weniger Fehlern und präziserem Scannen führt.

François Martin, Mitbegründer und CTO von Yuka

Wenn die Scantechnologie versagt, hat dies Auswirkungen, die über verpasste Barcodes hinausgehen. Es bedeutet verlorene Einnahmen, gebrochenes Kundenvertrauen und Wettbewerbsnachteil.

Der Einstieg in die KI-gestützte Barcode-Scanning

Mit diesen Informationen sind Sie in einer einzigartigen Position, um die richtigen Fragen bei der Bewertung von Scantechnologien zu stellen:

• Passt sich die Lösung verschiedenen Kontexten an, ohne dass für jeden Sonderfall eine manuelle Konfiguration erforderlich ist?
• Kann es Strichcode- und Texterkennung mit echtem semantischem Verständnis kombinieren?
• Wird die Verarbeitung direkt auf dem Gerät durchgeführt, um eine Echtzeit-Reaktion zu gewährleisten? (Dies gilt für alle Anwendungsbereiche.)

Wenn die Antwort auf eine dieser Fragen nein lautet, schauen Sie wahrscheinlich auf eine grundlegende oder fortgeschrittene KI – nicht auf die Stufe 3 kontextbasierte KI, die erforderlich ist, um Ihre Workflows zu transformieren.

Warum KI-Barcode-Scanning für Ihren Wettbewerbsvorteil wichtig ist

Während viele Organisationen sich mit kleinen, inkrementellen Verbesserungen zufriedengeben, versetzt Sie das Verständnis der wahren Fähigkeiten von KI im Bereich Barcode-Scannen in die Lage, klügere, zukunftssichere Technologieentscheidungen zu treffen.

Ob Ihre Priorität darin besteht, heute die operationale Reibung zu reduzieren oder morgen neue Workflows zu ermöglichen, eine klare Vorstellung davon zu haben, was mit KI im Barcode-Scannen möglich ist, hilft sicherzustellen, dass Ihre Technologieentscheidungen Wert liefern – sowohl jetzt als auch wenn sich Ihr Geschäft weiterentwickelt.