お役立ちブログ

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「物流・検品」におけるAI活用法

画像判別AIがもたらす荷物仕分け業務改善

2017-05-30

物流現場において、多様な荷物の荷姿、寸法、取扱い、汚破損などを画像から自動的に判別する物流画像判別AIエンジンを、ディープラーニング(深層学習)の技術を活用して開発を実施しました。

物流倉庫内の実際の荷物の画像を学習

物流倉庫内の実際の荷物の画像を学習
今回の開発にあたっては、NTTデータ、鈴与株式会社、佐川急便株式会社などの協力により、物流倉庫内の実際の荷物の画像を学習させる実証実験を行いました。
物流現場では、取り扱う商品や荷物の種類が多岐に渡るため、作業の機械化が難しい領域とされてきました。しかし、EC市場の活発化に伴い、物流業界の需要が高まり人材不足が叫ばれる昨今、作業の機械化は喫緊の課題となっています。そんな物流課題を解決すべく活用がすすめられているのが、ディープラーニング(深層学習)の技術を取り入れた画像判別AIエンジン「AMY INSHGT」です。物流画像判別AIエンジンは、分速30~120mのベルトコンベア上で流れてくる荷物の形状を最大1000種類まで自動的に判別することができ、ロボットによる積み込み・積み下ろし作業や検品・梱包作業の自動化など、物流産業において生じている様々なシーンでの活用が考えられます。

画像認識技術で物流課題を解決する、「AMY INSHGT」

このように、AMYINSIGHTでは常に人海戦術で多くの配送員を割きリアルタイムで在庫管理・補充を行う場面を自動化することで、物流施設・倉庫における在庫管理・発注業務が大幅に楽になります。物流現場での非効率的な集荷業務・在庫管理業務から解放され、労働生産性の向上と配送員のモチベーション・アップ、人件費のコスト削減、積載率改善といった効果が見込まれ、広大な倉庫でのオペレーション改善になり、工数・生産性に対するインパクトが大きいです。具体的な活用事例は下記のホワイトペーパーにてご紹介しております。

AIで物流分野の省人化、省力化、遠隔化を実現する方法

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