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システム開発のNTC、スマホで撮影した画像をAIが識別、品番に変換できるサービスの提供開始

システム開発のNTC、スマホで撮影した画像をAIが識別、品番に変換できるサービスの提供開始

現場の負荷とコスト軽減図る

情報システム開発などを手掛けるNTC(東京都豊島区東池袋)は5月17日、物流倉庫向けにスマートフォンなどのカメラで撮影した画像をAI(人工知能)が識別し、品番に変換できるサービスの提供を開始したと発表した。

物流倉庫内では、検品などの際に製品を識別するJANコードや自社品番などの「製品コード」が必要だが、 品番が付与されずに入荷した商品や品番の貼付が難しい製品などは、従来のハンディーターミナルでは読み取り作業が難しいのが課題だった。

このようなケースでは、現状物流担当者がシステムに登録された製品コードをあらためて発行するか、製品の仕様書や伝票などに記載されている名称や製品コードで照合するといったコストアップにつながる作業が多く発生していた。

新サービスは手持ちのタブレット端末などのデバイスで簡単に操作できるようにしており、APIによる各種システム(WMSデータ連携、受発注データ連携、ハンディーターミナル)と連携可能。1製品に対する画像枚数が3~10枚程度で、AIによって商品判別ができるため、低コストで稼働負担を軽減できると見込む。

製品の入荷時、棚割ロケーション管理時、出荷時等における物流フロー内で、製品判別に必要な製品コードを画像から素早く取得。大幅な作業効率UP、コスト削減につながる“物流作業のスリム化” を実現する。

物流倉庫業822社を対象とした同社独自の調査の結果、全製品にコードが表記(貼付)されている割合は17%しかなく、80%以上の企業がコードの表記が有るものと無いものが混在した状態で、製品の受入・在庫・検品・出荷の管理を実施していた。コードの有無によって物流管理のフローが分かれた状況になると、作業の煩雑化によって業務稼働時間へも影響し、スタッフの増員、教育訓練など物流コストが増幅する要因にもなっている。

NTCはある物流会社の事例として、製品の出荷作業を行う場合、目視でのピッキング作業による誤配を防止するために「確認スタッフ」を配置しているケースを紹介。そのような場合は、
①製品を検品場所に移動
②容器取り出し作業
③現品表等のペーパーからのコード読み込み
④コードと製品を目視照合
――の作業が発生していた。同社は新サービスを使えば、4種の業務を全て「AI画像識別ソリューション」に置き換え可能と説明している。

(画像はプレスリリースより引用)

(ロジビズ・オンライン編集部)

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