ニトリも導入した自動搬送ロボット「バトラー」物流倉庫の自動化を加速！4.2倍のピッキング効率を達成するしくみ - ロボスタ ロボスタ - ロボット情報WEBマガジン
自動搬送ロボットとAIによって、物流倉庫の入出庫・発送業務の自動化が加速しそうだ。 そのロボット「バトラー(Butler)」は、出荷する商品が収納されたラック(棚)の下に潜り込み、ラックごと持ち上げてスタッフの元に運んでくる。スタッフはバトラーが運んできたラックから商品をピッキングし、バーコード・リーダーをかざした上で同梱発送用のパレットに入れる。 ニトリホールディングスの物流子会社、ホームロジスティクス社が大阪の物流倉庫に導入した結果、人と比較してバトラーのピッキング効率は4.2倍を達成したと発表した(2017年12月)。 ロボットが棚ごと商品を運んでくる オンラインショッピングの増加により、様々な倉庫では商品の発送業務の迅速化や効率化、自動化が求められている。従来は担当するスタッフがシステムの指示通りに倉庫内の棚を回り、発送予定の在庫商品をピッキングしていた。その歩行距離は平均して一日
マジですごい！ 自分の声の分身が作れる「コエステーション」を使ってみた - ロボスタ ロボスタ - ロボット情報WEBマガジン
東芝デジタルソリューションズ株式会社は、東芝コミュニケーションAＩ「RECAIUS」（リカイアス）」の音声合成技術を活用して「声」を収集・蓄積・提供するプラットフォーム「コエステーション」を本日より提供開始したことを発表しました。 「コエステーション」とは、自分の声の分身「コエ」を生成できるサービスです。スマホのアプリ（現在はiOS版のみ提供）で自分の声を収録していくことで、自分自身の声を音声合成することができるようになります。 コエステーションの主な機能 「コエ」をつくる コエステーションのアプリで、いくつかのセリフを読み上げるだけで、「コエステーション」が声の特徴を学習し、声の分身「コエ」が生成されます。読み上げ用のセリフは、最短10文・5分程度から行うことができ、「コエ」の生成は約15～20分程度で行うことができます。 「コエ」で読み上げる 入力したテキストを自分の「コエ」で読み上げ
Googleに買収された日本企業「Schaft」が思わず「すげー！！」と叫びたくなるロボットを公開 - ロボスタ ロボスタ - ロボット情報WEBマガジン
4月8日、都内で開催された「NEST2016」に、2013年11月にGoogleによって買収された東大発のロボットベンチャー「Schaft」の中西雄飛氏が登壇し、Schaftの新しいロボットを公開しました。 歩いて登場。驚くほどスムーズな歩行と安定性。 注目すべきは「脚に関節がない」という点。Schaftがこれまでに発表してきたロボットは大きく曲がった「膝」を持っていましたが、今回は関節を持たず、脚部分が胴体部分のサイドに付いています。その脚が上下に動き、歩行が行なわれています。 階段も昇ることができます。素晴らしいスピード感。胴体部分がほとんどブレていません。 60kgの重量を持っても歩行スピードが変わりません。 棒を踏ませてみても、バランスをとって倒れません。 家の中では、脚を胴体の後ろに持っていくことで、狭い場所でも通ることができます。 ロボット掃除機のアプリケーションを搭載すること
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