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【東大発AIベンチャー】物流で用いる仕分けシステム用の荷札ラベル自動認識AIアルゴリズムの提供を開始
[20/09/17]
提供元：PRTIMES
提供元：PRTIMES
「TRUST SMITH株式会社」(本社：東京都文京区本郷4-1-1 菊花ビル7F、代表：渡辺 琢真)は、物流で用いる仕分けシステム用の荷札ラベル自動認識AIアルゴリズムの提供を開始した。
[画像1: https://prtimes.jp/i/49040/21/resize/d49040-21-223035-4.jpg ]
■従来の物流におけるの課題
現在の物流における課題として、「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」ことが挙げられる。
一つ目の課題について、パレットの数が多いこと、煩雑な業務を遂行していること、従業員の疲労が蓄積してしまうことが背景にある。上の理由によって、ラベルの見間違いが発生し、正確な荷物の搬送ができないことが数多く発生している。
二つ目の課題は、一般的な物流倉庫には、複数のラベルを用いた搬入システムを導入しているものの、その全てを一括して読む込む識別装置がないことである。ラベルが一種類であれば読み取り作業は簡単かつ素早く行えるものの、複数のラベルがあることで作業の煩雑性を増加させ、読み取りミスや効率的な荷物搬入を妨げてしまっている。
三つ目の課題は、ラベルに荷物を搬送する際に必要な受注情報や集荷情報といった決まった情報しか記入されていないということだ。ラベルに全ての物流データが記入されていないことにより、欠品などの問題が起こった時に、人が介在して手作業で処理を行わなければならない為、現場担当者の負担が大きくなっているという問題がある。
■同社が提供を開始したラベル自動認識のAIアルゴリズム
従来の課題を解決する為に、AIを用いたアルゴリズムを導入し、それぞれの課題を解決することができるようになった。
[画像2: https://prtimes.jp/i/49040/21/resize/d49040-21-388186-3.jpg ]
一つ目の課題については、AIによるディープラーニングという画像認識技術を導入することで、iPadなどのタブレットをかざすだけで文字を認識することができるようになり、人間が担っていた作業をコンピュータが、『正確に』、『素早く』完遂することで解決した。
二つ目の課題については、AIを複数のラベルにも対応できる様学習させることで、ラベルの種類に依存しない文字認識を可能にすることで対応している。そのおかげで現在の現場フローと比較して、ラベルの種類の変更や大幅な作業フローの変更をする必要をなくし、ユーザーにが快適に本システムを導入することが可能になった。
三つ目の課題については、画像認識で読み取ったデータを物流システムと自動で連携させることで解決した。データをシステムと連携させることで、欠品などのミスが起こった場合もアプリを通じて自動的に認識し異常を感知し、AI自らが問題を修正することができるようになったという。
■すでに現場で稼働している識別装置にも追加でAIアルゴリズムを搭載可能
同社が提供するラベル自動認識AIアルゴリズムは、すでに現場で稼働している識別装置にも追加で搭載することが出来るとのこと。
「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」が可能となるため、長期的な運用を予定している場合、AIアルゴリズムを導入した方が費用対効果が高くなることが期待される。
＜関連プレスリリース＞
●東大発のAIベンチャーが、人工知能を使った障害物回避型アームのアルゴリズム開発に成功
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000008.000049040.html
●【東大発AIベンチャー企業】人工知能を使った自動搬送ロボットの開発に成功 人間とロボットが協働する社会の実現へ
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000004.000049040.html
＜会社情報＞
会社名 ：TRUST SMITH株式会社
代表者 ：代表取締役CEO 渡辺琢真
設立日：2019/1/18
従業員数：25人(非正規含む)
所在地 ：〒113-0033 東京都文京区本郷4-1-1 菊花ビル7Fコーポレートサイト：https://www.trustsmith.net/
＜本リリースに関するお問い合わせ先＞
TRUST SMITH株式会社
担当者：安藤奨馬
e-mail：ando@trustsmith.net
[画像1: https://prtimes.jp/i/49040/21/resize/d49040-21-223035-4.jpg ]
■従来の物流におけるの課題
現在の物流における課題として、「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」ことが挙げられる。
一つ目の課題について、パレットの数が多いこと、煩雑な業務を遂行していること、従業員の疲労が蓄積してしまうことが背景にある。上の理由によって、ラベルの見間違いが発生し、正確な荷物の搬送ができないことが数多く発生している。
二つ目の課題は、一般的な物流倉庫には、複数のラベルを用いた搬入システムを導入しているものの、その全てを一括して読む込む識別装置がないことである。ラベルが一種類であれば読み取り作業は簡単かつ素早く行えるものの、複数のラベルがあることで作業の煩雑性を増加させ、読み取りミスや効率的な荷物搬入を妨げてしまっている。
三つ目の課題は、ラベルに荷物を搬送する際に必要な受注情報や集荷情報といった決まった情報しか記入されていないということだ。ラベルに全ての物流データが記入されていないことにより、欠品などの問題が起こった時に、人が介在して手作業で処理を行わなければならない為、現場担当者の負担が大きくなっているという問題がある。
■同社が提供を開始したラベル自動認識のAIアルゴリズム
従来の課題を解決する為に、AIを用いたアルゴリズムを導入し、それぞれの課題を解決することができるようになった。
[画像2: https://prtimes.jp/i/49040/21/resize/d49040-21-388186-3.jpg ]
一つ目の課題については、AIによるディープラーニングという画像認識技術を導入することで、iPadなどのタブレットをかざすだけで文字を認識することができるようになり、人間が担っていた作業をコンピュータが、『正確に』、『素早く』完遂することで解決した。
二つ目の課題については、AIを複数のラベルにも対応できる様学習させることで、ラベルの種類に依存しない文字認識を可能にすることで対応している。そのおかげで現在の現場フローと比較して、ラベルの種類の変更や大幅な作業フローの変更をする必要をなくし、ユーザーにが快適に本システムを導入することが可能になった。
三つ目の課題については、画像認識で読み取ったデータを物流システムと自動で連携させることで解決した。データをシステムと連携させることで、欠品などのミスが起こった場合もアプリを通じて自動的に認識し異常を感知し、AI自らが問題を修正することができるようになったという。
■すでに現場で稼働している識別装置にも追加でAIアルゴリズムを搭載可能
同社が提供するラベル自動認識AIアルゴリズムは、すでに現場で稼働している識別装置にも追加で搭載することが出来るとのこと。
「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」が可能となるため、長期的な運用を予定している場合、AIアルゴリズムを導入した方が費用対効果が高くなることが期待される。
＜関連プレスリリース＞
●東大発のAIベンチャーが、人工知能を使った障害物回避型アームのアルゴリズム開発に成功
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000008.000049040.html
●【東大発AIベンチャー企業】人工知能を使った自動搬送ロボットの開発に成功 人間とロボットが協働する社会の実現へ
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000004.000049040.html
＜会社情報＞
会社名 ：TRUST SMITH株式会社
代表者 ：代表取締役CEO 渡辺琢真
設立日：2019/1/18
従業員数：25人(非正規含む)
所在地 ：〒113-0033 東京都文京区本郷4-1-1 菊花ビル7Fコーポレートサイト：https://www.trustsmith.net/
＜本リリースに関するお問い合わせ先＞
TRUST SMITH株式会社
担当者：安藤奨馬
e-mail：ando@trustsmith.net
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