物流界の救世主！？ 仕分けで活躍する「荷札ラベル自動認識AIアルゴリズム」とは
物流業界における複雑な仕分けは、人が介在して行う処理が多いことから搬送時のミスに繋がり、業務負担として課題となっています。加えて、最近では新型コロナウイルスの影響で小口配送が増加し、現場ではさらなる業務改善が叫ばれています。
こうした中、仕分けの際に活躍する「荷札ラベル自動認識AIアルゴリズム」の提供が開始され、今後の活躍に注目が集まっています。
「荷札ラベル自動認識AIアルゴリズム」とはどういうものでしょうか？
【東大発のAIベンチャー企業】TRUST SMITH株式会社が提供するサービスで、仕分けのシステムにAIを用いたアルゴリズムを導入し、「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」が可能となります。長期的な運用を予定している場合は、AIアルゴリズムを導入した方が費用対効果が高くなると期待されています。
具体的に、現場ではどんな課題があるのでしょうか？
「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」ことが挙げられます。
一つ目の課題については、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ります。それらの理由によって、ラベルの見間違いが発生して、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のです。
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す。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のですが、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のです。
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です。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ります。
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ラベル自動認識のAIアルゴリズムを導入すると、それぞれの課題が解決するのでしょうか？
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ます。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できます。
二つ目の課題には、AIを複数のラベルにも対応できる様に学習させることで、ラベルの種類に依存しない文字認識が可能になりました。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の必要なく、ユーザーが快適に本システムを導入することが可能になりました。
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ました。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のです。
また、このシステムは、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可能です。
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