物流業務の生産性、
AIで向上させる

パッケージ仕分けの自動化、ラベル仕分けの自動化、ロボットによるピッキングシステム。
今すぐSuperbプラットフォームで始めましょう。

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Vision AIは、プロセスの自動化や効率化、人件費の削減、顧客体験の向上など、さまざまな分野で物流の革新を加速しています。Vision AIを導入することで、製品をサイズごとに迅速に分類し、作業時間を短縮するための最適な配置を実現できました。さらに、倉庫のスペースを最大限に活用し、最終的にはコストの削減にも寄与しました。


"さまざまなサイズや寸法の商品を整理するという課題に直面しました。Superb Platformを活用することで、商品を大きさ、形、色で分類するAIモデルを構築し、最大で21.2%の積載効率向上を実現しました。"

物流オペレーションマネージャー

現場のデータを活用し
物流業務を革新しています。

Superb AIのお客様は、物流システムやサプライチェーン全体で当社のソリューションを活用することにより、大きな成果を上げています。

93%

分類の正確度

97%

製品の自動検出率

Superb AIの物流ソリューションは、
高度な品質保証と生産性向上を実現するために、
AIを活用した自動化物流サービスを提供します。

SOLUTION 01

問題


"さまざまな原材料が倉庫内で移動する経路を追跡し、在庫の消費をリアルタイムで把握し、アクティブなサイロを識別し、在庫配置のルートを追跡する必要がありました。"

ソリューション


製造工程の情報を最適化するために、マルチソースからの原材料データと加工ワークフローを統合する、AI主導の認識および精密照合システムを構築しました。シリアル番号の認識、移動経路の追跡、サイロの特定をAIが効率的に、迅速かつ正確に処理しました。

LOGISTICS SOLUTION CASE 0
SOLUTION 02

問題


"入荷した箱のバーコードやラベルを自動で認識・分類できる物流自動化システムの構築を目指していました。"

ソリューション


各箱の4面を素早く撮影し、固有のIDを割り当てた後、バーコードから画像を抽出したり、OCR(光学文字認識)を使用してラベル情報を読み取る作業をAI分類器で自動化しました。

LOGISTICS SOLUTION CASE 1

次世代物流自動化プラットフォームは、
複雑な物流データを
AIを活用して解析する必要があります。

生産プロセスの最適化

processOptimization

リアルタイムでデータを分析し、製品の動きを追跡することで、物流業務を最適化し、効率を向上させ、透明性を確保できます。

次世代物流自動化

autoPicking

AIを活用した自動化ソリューションにより、倉庫業務を効率化し、運用コストを削減します。

自動化された製品認識と分類

autoClassification

組立ラインでリアルタイムに製品を認識し、分類することにより、処理速度を向上させ、エラーを削減します。

倉庫スペースの効率的な活用

warehouseOptimization

リアルタイムのデータ分析を活用して、商品の配置を最適化し、倉庫スペースの効率を最大限に高めます。

車両のルートと配送スケジュールを分析し、配送にかかる時間とコストを最適化します。

transportationOptimization

車両のルートと配送スケジュールを分析し、配送にかかる時間とコストを最適化します。

リアルタイムでの配送追跡とモニタリング

monitoring

荷物の位置や配送状況をリアルタイムで追跡することで、輸送中の問題に迅速に対応することができます。

どこでもAIをデプロイできます。
お客様の現場要件に最適な方法でご利用ください。

オンプレミス、エッジ


事前に設定されたデバイスにより、即時デプロイが可能で、既存の現場ハードウェアとの互換性も確保
インターネット接続は不要

onPremiseAndEdge

クラウド


既存のクラウドインフラ
またはホストされたAPIを活用した簡便なデプロイ

cloud
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お手伝いできること

Superb AIがどのようにお役立ちできるかをご紹介します:

  • より効果的なデータセットをキュレートして、モデルの性能を15%以上向上させましょう。

  • 10倍速く、より正確なコンピュータビジョンのデータセットを構築しましょう。

  • たった数クリックでAIモデルをトレーニング、診断し、デプロイしましょう。

"Superbプラットフォームは非常に役立っており、強力なAIベースのデータキュレーション機能が追加され、これによりさらに最適化されました。データセットを自動キュレーションし、誤ラベルをキュレートする機能により、迅速かつ簡単に高品質なデータセットを構築することができました。"

autonet

Blaine Bateman, Chief Data Scientist

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