アマゾンの倉庫、AIで不良品の判別自動化 人間に比べ効率3倍、配送迅速化に期待 | JBpress (ジェイビープレス)
米アマゾン・ドット・コムが米国に持つ一部の大規模倉庫では、商品パッケージの破損状態を確認するためにAI（人工知能）を活用している。従来は従業員が目視検査で不良品を判別していたが、AIによる自動化で倉庫業務の効率化を図っている。 画像認識ステーションで不良品を判別 米ウォール・ストリート・ジャーナルによれば、アマゾンの従業員は、商品の棚入れや棚出し、梱包（こんぽう）の際に、パッケージの状態を目視で確認するよう求められている。箱や袋にへこみや破れ、こすれ痕がないかどうかを確認しているという。 だが、アマゾン・ロボティクスの応用科学ディレクターであるジェレミー・ワイアット氏によると、ほとんどの商品パッケージは良品であるため、破損があるものを見つけ出すには手間がかかる。従業員は極まれなものを探すことになるため、集中力も必要で、骨の折れる作業になるという。 米アマゾンによると、不良品比率は商品100
ARガイド+スキャンで倉庫業務を効率化。シムトップスが業務用アプリリリース
ARガイド+スキャンで倉庫業務を効率化。シムトップスが業務用アプリリリース 4月21日、株式会社シムトップスはiOS向けアプリ「i-Repo Scanner」をリリースしました。本アプリはバーコードスキャンサービス「i-Repo Scan」と連携、iPhoneやiPadの標準カメラ機能を利用し、複数のバーコードを一括で読み取り、結果をアプリに搭載された帳票に出力します。 ARガイド機能も搭載されており、在庫棚卸や入出庫、ピッキング、作業ミス・誤投入・誤組付防止、製品出荷など、バーコードを使用する業務に要する時間を削減。人的なミスのないデータ収集で業務を効率化します。 直感的なARガイドで作業ミス・誤出荷を削減 「i-Repo Scanner」には、ARによるガイド機能が備わっています。読み取り済み、あるいは重複するバーコードにアラートを出す「同じバーコードは2度読みしないモード」では、読み
TeamViewer、製造業や物流業向けARソリューションを国内発売
リモート接続ソリューションのTeamViewerジャパンは2020年11月25日、AR（拡張現実）技術を活用した製造業の現場向けソリューション「TeamViewerフロントライン」シリーズを国内販売開始した。今年8月に買収を完了したUbimax（ユビマックス）のソリューションで、現場と遠隔指示者を映像でつないだリモートサポート、作業手順を自動指示するワークフローなどの機能で現場作業の効率化を支援する。 記者発表会では同製品の特徴や販売戦略のほか、「Connected Operational Technologies（Connected OT）」の普及を目指す同社の方向性が紹介された。また、製造業向けの技術者派遣や開発請負を手がけ、Ubimaxソリューションの国内販売も行ってきたパートナーのアウトソーシングテクノロジーも出席し、国内での活用事例などを紹介した。
日立ソリューションズ、倉庫の入出荷を効率化するソリューションを販売
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 日立ソリューションズは、物品の取扱量が増大する物流業における、倉庫への入荷からピッキング、出荷までの業務を効率化できるソリューションの販売を開始する。 このソリューションは、「Scandit Barcode Scanner SDK」を使って物品の入出荷や検品作業の効率化を実現する。「Scandit」による複数コードの一括読み取りで個数確認が容易となり、検品作業を時間短縮するとともに、AR（拡張現実）を用いて業務システムが保持するデータを可視化して検品作業の品質を確保する。 Scanditは世界で1000社以上に導入されている。スマートフォンやタブレットなどのスマートデバイスとそのカメラを活用し、モバイルコンピュータービジョン技術で暗い場
東大発AIベンチャー、荷札ラベルを自動認識するAIアルゴリズムを提供開始 (2020年9月21日) - エキサイトニュース
TRUST SMITH 株式会社は、2020年9月17日、荷札ラベル自動認識AIアルゴリズムの提供を開始したと発表した。 同社は、東大発のAIベンチャー企業。 今回提供が開始されたAIアルゴリズムは、物流で用いられる仕分けシステム用に開発されたものであり、スピーディーなラベル認識や複雑な処理への正確な対応を可能にしている。 現在の物流領域では、「従業員による作業ミス」「複数のラベルを読み込む識別装置がない」「ラベルが物流の元データと紐づいてない」という3つの課題が問題となっている。TRUST SMITH 株式会社の荷札ラベル自動認識AIアルゴリズムは、この3つの課題を解消すべく開発された。 このAIアルゴリズムでは、AI画像認識技術を導入することにより、タブレットなどでの文字認識を実現。従業員による作業ミスの大幅削減を可能にした。また、ラベルの種類に依存しない文字認識を行うことで、複数のラ
荷姿のサイズをスマホAIアプリとカメラで測定する技術を発表 AIソリューション「AMY」を開発するAutomagi - ロボスタ ロボスタ - ロボット情報WEBマガジン
企業の様々な課題を解決するためのAI(人工知能)ソリューション「AMY(エイミー)」を開発・提供するAutomagi株式会社は、荷姿のサイズを簡単に測定できる技術を一部開発したことを、2020年4月21日に発表した。 2019年12月、内閣府の「SIP(戦略的イノベーション創造プログラム)第2期スマート物流サービス」に採択されたプロジェクトにおいて開発した。 同社は、将来的には非定型の荷物にも対象を広げて荷物の3辺の長さを検出できることを目指している。また、2021年にかけてスマート物流を支援する基盤技術研究及びアプリケーションの開発を進め、物流業界の課題、ひいては社会課題の解決とさらなる発展へ貢献していくと述べている。 (※冒頭の画像：開発中の技術の操作イメージ画像) 開発中の技術について 同社は昨年12月より、スマート物流を支援するスマホAIアプリケーション基盤技術をテーマに「物流・小
Automagi／物流業界向け一括検品ソリューションを提供
Automagiは、物流検品業務の省力化が可能なAI画像認識ソリューションを提供している。 ＜一括検品ソリューションのシステム構成イメージ＞ Automagiの一括検品ソリューションでは、AIやOCRなどの技術を活用し、検品対象の商品の画像から数量・品番・賞味期限など必要な項目を一括で取得する。これにより、作業員が目視で行っている商品の数量や種別などの情報の確認を自動化し、入庫処理を効率化することが可能だ。 このソリューションは、特に物量が多い大規模物流企業に対して費用対効果を発揮しやすい。 例えば、商品1箱当たりに平均10秒を要していた検品業務時間を5秒に短縮できた場合、50％の工数削減効果が見込める。従業員の年収を平均500万円と仮定すると、計80名の作業員では500万円×80名×50％で年間2億円分の工数削減につながる。 ＜画像認識ソリューションによる検品・検査分野の市場規模（ミック
Automagi／物流現場でAIソリューションの採用が拡大
Automagi(オートマギ)の提供するAIソリューション「AMY（エイミー）」は、入荷～出荷に至るさまざまな物流現場で採用されている。 AMYは、受発注業務、異常チェック業務、入出庫検品業務で、それぞれ70％の効率化を実現。2019年度の平均開発期間は2.4か月と短期間での提供が可能で、さまざまな技術を組み合わせることで高い精度を実現している。 採用シーンも幅広く、経済産業省、NTTデータ、佐川急便によるベルトコンベア上を通過する荷物の自動判別や、ニチレイロジグループ本社による冷蔵倉庫内での物体の移動経路の追跡などに採用された実績を持つ。 Automagiは、物流分野を注力分野の一つに位置付けており、延べ30カ所以上の物流施設を見学し、課題抽出や要件定義の支援から参画することで、AI開発プロジェクトの実証実験で約8割が商用化に至っている。 富士経済が発表した「次世代物流ビジネス・システム
スマートグリッパーや機械学習機能搭載のロボットピースピッキングシステム
オカムラは、RightHand Roboticsのロボットピースピッキングシステム「RightPick2」の国内販売を開始する。スマートグリッパーや機械学習機能などを搭載し、物流施設で作業者や既存の物流システム機器と連携できる。 オカムラは2020年2月4日、RightHand Roboticsのロボットピースピッキングシステム「RightPick2（ライトピックツー）」の国内販売を同月より開始すると発表した。同社の搬送機器や倉庫管理システムと連携させることで、物流システムの統合ソリューションの提供が可能になるという。 RightPick2は、物流施設で作業者や既存の物流システム機器と連携可能なピッキングシステム。スマートグリッパー、コンピュータビジョン、制御ソフト、ML（機械学習）により、信頼性の高い自動化に対応する。 学習済みモデルを実装し、初めて扱う商品でもピッキングができる。また、
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