業界別ソリューションSolutions

検品は、製品・商品に欠陥や不備がないかを確認する、品質確保のために重要なプロセスです。例えば誤った商品を出荷してしまうと再納品のコストがかかってしまうだけでなく、納品先からの信頼損失につながることにもなります。一方で、検品業務の多くは、人手によって行われているのが実情です。

これらの課題に対し、アラヤの画像認識AI技術により、検品業務の効率化・自動化を実現します。
例えば、製品に凹み・キズ等が無いかを自動で確認したり、難読なバーコードや文字ラベルを読み取ることで、これまで検品作業の自動化の障害になっていた課題を解消します。

物流倉庫では、作業員と機械や車両が共存するため、安全管理が重要になります。また、不審者の侵入のリスクもあります。一方で、人の目によって常に監視することは困難です。

これらの課題に対し、アラヤの画像認識AI技術により、安全管理の自動化を実現します。
例えば、立入禁止エリアへの侵入を検知したり、機械や車両と人が接触しそうになったときにアラームを出したり、人物の転倒を監視カメラから検知したりなどが可能です。また、作業時間以外に不審者が侵入したときにアラームを出すことも可能です。

関連デモ動画

・以下の動画は交差点付近の車・歩行者・バイク・自転車をAIが認識している様子です。歩行者・バイク・自転車は、交差点エリアに侵入すると黄色の、さらに車両と接近すると赤色の網かけがされています。
この技術を作業現場などに適用することで、人と車両・機械が接触しそうなときにアラームを出すことなどが可能です。

業務効率化は、あらゆる物流の現場において求められます。特に、箱や資材のカウントなど、自動化するのが難しく人の目によって行われている作業があります。また、ヘルメットなど服装のチェック、車両の出入り記録などに負荷がかかることがあります。

これらの課題に対し、アラヤの画像認識AI技術により、作業の自動化を支援します。
例えば、資材の数量など、従来は人がカウントしていたものを、AIが画像から数値化することが可能です。また、倉庫内の人や車両(フォークリフト)等の動きを記録（見える化・定量化）し解析することによるオペレーション改善も可能です。
服装の確認についても、AIが作業員の様子から、正しい状態かどうかを判定することが可能です。

関連デモ動画

・以下の動画は、人の動きをAIがトラッキングしている様子です。比較的人数が多かったり、カメラから離れた位置にいる場合でもトラッキングができています。また、フロアマップと人の現在地を対応させることもできています。
この技術を作業現場に応用することで、人や車両等の動きを記録・解析することが可能になります。

物流倉庫での棚卸は、広い範囲での作業となり、また、高所での作業も伴うため、作業者の安全性の確保も必要です。そのため、棚卸作業の自動化が望まれています。

アラヤの自律飛行ドローンにより、これまで人が作業していた棚卸作業をドローンにより自動化することが可能です。これにより棚卸作業が、短時間・低コストで実現可能になります。

関連デモ動画

・以下の動画は、ドローンが、すべての箱をなぞるように自律的に飛行しながら、箱に貼られたQRコードをスキャンし、情報を在庫管理システムに登録します。
倉庫の棚卸作業にAIを活用することで、省力化、精度向上、棚卸作業のための操業停止期間の短縮などが期待できます。