課題
物流における在庫管理
物流業界は、統合、仕分け、配送などのさまざまなサービスを提供する企業から構成されています。顧客の要件に応じて、物流オペレーターは卸売業者としても機能し、物流センター内の倉庫に商品を保管して迅速な出荷を可能にする場合もあります。効果的な在庫管理は、在庫状況を正確に評価し、品質基準を維持するために重要です。
挑戦
在庫管理効率の改善
アイテム／SKUの多数や手動のカウントに依存することから、在庫業務の手間と時間がかかる性質により、従業員の疲労や気を散らすことによって簡単にエラーが発生する可能性があります。その結果、物流オペレーターは、スマートな在庫システムを導入して人員の負担を軽減し、在庫の効率を向上させ、知的なアプリケーションを通じてカウントエラーのリスクを軽減することを目指しています。
ソリューション
AIを活用したアイテム検出と数え上げ
META-aiviは、AI技術と拡張現実を組み合わせ、倉庫のスタッフがAIの分析能力を活用して迅速かつ正確なアイテムの識別と数え上げを行えるようにします。Solomonの高度なAIは、通常のAIビジョンシステムで必要なサンプルのわずか10％で形状や包装を学習できます。主要なARメガネのブランドや固定IPカメラと互換性があり、META-aiviは、スマートフォンやタブレットなどの通常のスマートデバイスともシームレスに統合できます。これにより、ハードウェアコストを削減できます。
