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圖書盤點機器人實踐與應用展望

2023-08-24 04:41:47梁誠諒王飛翔
消費電子 2023年7期
關鍵詞:盤點書架館員

梁誠諒 王飛翔

在“十四五規(guī)劃”中特別提出“智慧圖書館”這一概念,它在提供智慧便捷的公共服務上擔任著重要角色。目前,學界定義“智慧圖書館”為在云計算、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等技術環(huán)境下,以智慧館員、用戶為核心要素,對信息資源進行有機整合的圖書館。其中,對信息資源進行有機整合的重要一步便是對館藏資源進行高效定位、盤點。因此,對于公共圖書館要實現(xiàn)智慧化目標,借助新興技術定位盤點館藏資源,實現(xiàn)資源高效整合是一項重要課題。近年,上海圖書館在數(shù)字化、智慧化盤點上不斷探索,先后試用了幾類智能設備,并于2022年上海圖書館東館開館之際率先引進盤點機器人。文章從上海圖書館東館閱讀廣場對盤點機器人的實際使用情況出發(fā),介紹影響盤點機器人使用效果的部分情況,以及在日常工作中使用盤點機器人的經(jīng)驗策略,探究并展望盤點機器人在圖書館中更廣闊的運用前景。

一、盤點機器人優(yōu)勢對比

圖書盤點工作是一種對館藏圖書進行全面檢查和定位的有效手段。隨著圖書館事業(yè)的發(fā)展,傳統(tǒng)的人工盤點有三大問題:一是館藏規(guī)模較大,盤點工作需在開館服務期間進行,無法保證盤點工作的時效性;二是建立在館員經(jīng)驗上的識別館藏圖書工作容易產(chǎn)生遺漏、重復統(tǒng)計、誤判等情況;三是在盤點完成后并不能迅速獲取直觀、標準化數(shù)據(jù),也無法對其進行深度挖掘與分析[1]。

為應對以上問題,新的智慧化盤點手段應包含高便利性、高效率、低人工操作等特征。目前智能化盤點設備包括:手持盤點設備(如盤點書車、手持RFID等);智能書架;盤點機器人等。上海圖書館自2019年起先后測試了各種設備,通過使用比較發(fā)現(xiàn)了盤點機器人的優(yōu)勢。相較于其他設備盤點機器人將RFID技術與機器人技術相結(jié)合,其夜間自動盤點的運行模式大大降低了人力成本,突破了時間限制[2],在成本與效率上均占優(yōu)。各智能設備使用模式及優(yōu)劣勢見表1。

表1 各智能設備的使用模式及優(yōu)劣勢

二、影響盤點機器人讀取率的因素

在實踐過程中,館員根據(jù)實際情況不斷發(fā)現(xiàn)運行中的問題并提出更新需求,以加速盤點機器人在原始版本基礎上的持續(xù)更新和升級。在探討盤點機器人的實際應用情況時,我們發(fā)現(xiàn)圖書的擺放位置、盤點機器人的運行速度以及其離架距離對盤點機器人的讀取率具有顯著的影響。

(一)圖書擺放位置

相較于高校圖書館使用超高頻RFID技術,公共圖書館通常采用高頻RFID技術。使用高頻RFID意味著對于芯片識別距離有更高的要求。因此,圖書在書架上的位置會直接影響到盤點機器人的準確率。為了測試不同擺放位置對讀取率的影響,我們進行了實驗并分別測量了以下三種情況:當圖書靠近書架最外側(cè)擺放時,讀取率為99.384%。當圖書靠近書架最里側(cè)擺放時,讀取率為96.615%。當圖書不規(guī)則放置時,讀取率介于以上兩種情況之間為97.231%。

(二)移動速度

為了測量盤點速度對讀取率的影響,我們分別進行了以0.05m/s、0.10 m/s、0.15m/s、0.20 m/s、0.25 m/s的速度對8列共32格書架上的969本圖書進行盤點測試。結(jié)果顯示,不同速度下的盤點讀取率與耗時系數(shù)如表2所示。

表2 不同速度下的盤點讀取率與耗時系數(shù)

根據(jù)表中的數(shù)據(jù),我們可以得出以下結(jié)論:在盤點范圍固定的情況下,盤點機器人的運行速度越慢,耗時越長,讀取率越高。然而,較快的盤點速度容易導致圖書未被識別的情況,這是由于數(shù)據(jù)上傳的網(wǎng)絡波動,及后臺算力的限制。因此,在實際針對大量書架的盤點任務,不應僅追求高的盤點率而忽略較慢的速度對耗時和電量的影響,應該尋求盤點速度與讀取率之間的平衡。

(三)離架距離

書架上的層架標也會對盤點機器人的離架距離產(chǎn)生影響。為確保讀取率的準確性和穩(wěn)定性,經(jīng)過多次測試,我們發(fā)現(xiàn)在7cm的距離中,盤點機器人的讀取率較高,同時受客觀因素影響的概率也較低,如表3。

表3 離架距離對于讀取率的影響

三、盤點機器人的使用模式策略

盤點機器人共有兩種模式:1.采集模式:采集新書RFID芯片數(shù)據(jù)及館藏條碼信息,將新上架圖書信息補充至后臺服務器內(nèi),采集模式讀取率為讀取模式的80.39%左右。2.讀取模式:根據(jù)讀取到的實際信息與后臺數(shù)據(jù)庫中圖書應擺放位置作比對,供館員參考。

根據(jù)以上兩種模式,上海圖書東館閱讀廣場通過實踐,總結(jié)了一套較為成功的使用策略。首先利用周五夜晚進行采集盤點,隨后利用閉館日前一晚(周日晚)設置六臺設備進行固定盤點,每一臺根據(jù)自身電量情況重復運行一到三遍,在盤點全部完成后,將盤點數(shù)據(jù)上傳后臺進行分析匯總,最終得出報表。其中包括全部盤點的圖書信息、錯架、館藏狀態(tài)錯誤、流通狀態(tài)錯誤信息。如在其他時間發(fā)現(xiàn)亟需解決的圖書“在館不在架”情況,可采取隨機模式,確定圖書的具體位置及信息。機器人各盤點模式目的介紹詳見表4。

表4 盤點策略介紹

由于單次盤點難免會有部分圖書未讀取到的情況,一般將采集模式數(shù)據(jù)作為補充與同一周的讀取模式數(shù)據(jù)去重合并后得到正式報表,供館員在閉館時間進行使用,讀取模式及采集模式讀取率及合并后的提升率如表5所示。

表5 各使用模式圖書數(shù)量

四、盤點機器人在圖書館的應用展望

隨著盤點機器人的實際使用與功能的深度挖掘,盤點機器人的進一步優(yōu)化將在多方面推動圖書館服務創(chuàng)新,促使智慧化圖書館目標的達成。

(一)實現(xiàn)常態(tài)化盤點,提高服務質(zhì)量

盤點機器人僅需前期部署采集圖書信息、進行路徑規(guī)劃后,即可實現(xiàn)無人值守情況下的自動盤點,大大節(jié)省了盤點工作耗費的時間,使高頻率盤點成為可能[3]。盤點數(shù)據(jù)已成為一線讀者服務工作中的重要工具之一。面對讀者咨詢“找不到書”的情況,館員可及時查詢報表確定圖書具體位置。面對讀者已還但系統(tǒng)顯示未歸還的圖書,可搜索近期是否被盤點到過,即可判斷產(chǎn)生這一情況的具體原因。同時,圖書館可依據(jù)盤點機器人數(shù)據(jù)拓展一線服務功能,例如將盤點報表與還書系統(tǒng)結(jié)合,盤點到即視作已歸還等,以此提高讀者服務質(zhì)量。

(二)實現(xiàn)精準定位和監(jiān)測,提高讀者滿意度

在傳統(tǒng)的圖書館中,讀者尋找書籍通常需要耗費大量時間和精力在書架間尋找,但盤點機器人的出現(xiàn)解決了這一問題。由于東館閱讀廣場包含智能書架、普通書架、展示書架等,讀者無法直觀理解檢索結(jié)果,盤點機器人可利用其定位技術,區(qū)分圖書具體位置,并在檢索平臺展示圖書位置圖,以清晰的圖示幫助讀者快速找到目標圖書的位置[4]。也可以結(jié)合路徑規(guī)劃功能,在讀者多本想借的圖書位置間規(guī)劃最佳路線,為讀者提供智能尋書服務,降低讀者因找不到位置而產(chǎn)生的拒借率。

(三)促進多領域合作,推動服務創(chuàng)新

在智慧圖書館建設的背景下,機器人技術、人工智能等領域的應用正成為圖書館服務創(chuàng)新的重要方向。盤點機器人的引入為圖書館服務創(chuàng)新提供了新的思路和技術支持。例如與大數(shù)據(jù)分析結(jié)合,判斷書架的圖書流動率,便于館員整理書架,分析圖書的在架時長及書架的空置率,為圖書館的采編工作提供數(shù)據(jù)支撐;也可以與先進機器人技術結(jié)合,運用機械臂、移動機器人為讀者索書;還可以與ChatGPT等自然語言處理模型結(jié)合,配合分析流通情況,做到有時效性的熱點書架區(qū)域推薦[5]。盤點機器人為圖書館服務創(chuàng)新提供了可靠的數(shù)據(jù)支撐和廣闊的想象空間,使得更多新技術的融合應用成為可能,必將推動圖書館向智慧化方向轉(zhuǎn)變,大幅度提高其服務效能和體驗。

上海圖書館東館閱讀廣場歷經(jīng)與廠商多次的更新升級,使盤點機器人在功能、性能、穩(wěn)定性上有了較大的提升,對于未來的運用方向也進行了初步的展望,希望可以為智慧圖書館建設以及公共圖書館的讀者服務工作帶來更多可復制的經(jīng)驗和實踐價值。

參考文獻:

[1] 樊慧麗, 邵波. 智能機器人圖書盤點創(chuàng)新實踐與思考 ——以南京大學圖書館為例[J]. 圖書館,2018(9):96-100.DOI:10.3969/j.issn.1002-1558.2018.09.017.

[2] 陸亞紅, 馬靈, 楊婉茹, 等. 智能圖書盤點機器人技術的實踐與應用研究 ——以上海交通大學圖書館為例[J].大學圖書館學報,2023,41(1):44-51. DOI:10.16603/j.issn1002-1027.2023.01.007.

[3] 張若蘭. 圖書館智能化機器人與圖書館服務創(chuàng)新的融合[J]. 農(nóng)業(yè)圖書情報學刊,2018,30(10):153-156.DOI:10.13998/j.cnki.issn1002-1248.2018.10.030.

[4] 江錦紅. 圖書館室內(nèi)圖書定位技術的分析[J]. 科技視界,2020(9):165-166. DOI:10.19694/j.cnki.issn2095-2457.2020.09.064.

[5] 牟曉紅. 智能機器人技術在公共圖書館實時參考咨詢服務中的應用分析[J]. 卷宗,2019,9(20):150.

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