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ECブログ 物流DX 物流課題を解決するためのAI(人工知能)

【物流DX】物流課題を解決するためのAI(人工知能)

近年、多くの企業でAIが活用され始めています。もちろん、物流領域においても例外ではありません。そして今後ますますAIが当たり前のように導入されていくことが予想されます。

日頃、AI関連のニュースを見たり聞いたりすることが増えいてるかと思いますが、このAIについて皆さんはどのくらいご存じでしょうか。本記事では、AIの種類の解説と実際のAI事例をご紹介します。

            

目次[非表示]

  1. 1.AIの機能別4分類
  2. 2.タイプ別AIとは
  3. 3.物流業界でのAI導入事例
  4. 4.ECワンストップセンター北柏のAI導入計画


AIの機能別4分類

識別系AI

「目」の代わりになるもので、画像や動画を認識したり、解析をすることが可能。
例:画像や動画を識別/良品・不良品を識別/内視鏡検査のガンを識別

予測系AI

「思考する脳の代わり」になるもので、数値予測、行動予測をすることが可能。
例:顧客の需要を予測/混雑状況を予測/株価を予測/おすすめの曲を予測


会話系AI

「耳と口の代わり」となるもので、声を聴いたり、話しをすることが可能。
例:チャットAI/音声案内/音声のテキスト化や要約/翻訳AI


実行系AI

「身体の代わり」になるもので、実際に動作をすることが可能。
例:自動運転/工場内で自動作業/掃除をするロボットAI


タイプ別AIとは

AIの役割によって分類される2タイプ

さらにAIは、以下の2つのタイプに別けることができます。


①人間代行型・・・人間ができることをAIが代わりに行う

②人間拡張型・・・人間ができないことをAIが代わりに行う


そして、機能別の4分類との掛け合わせ(機能別×代行/拡張)で、8つのタイプのAIが活用されています。実際の活用例は下表をご覧ください。​​​​​​



識別系AI
予測系AI
会話系AI
実行系AI
人間
代行型   
・不良品の発見
・顔認証
・ローン審査
・データによる異常検知       
・音声案内
・注文対応
・コールセンター一次対応      
・自動運転
・工場内作業
・掃除ロボット          
人間
拡張型
・医療画像の高精度判断
(医師でも発見できない病変発見が可能)
・高度な顧客の需要予測
・多言語での会話
・対話による勘定分析
・故人の歌手の新曲を制作
・イラストの自動生成


このようにAIを分類することで、導入企業の目的や背景なども見えてくるかもしれません。



物流業界でのAI導入事例

識別系×代行型AI

AIでできること

事前にAIへ学習データを投入しておき、カメラで撮影した画像をAIへ連携、学習データとの変化や違いを自動で読み取る


利用シーン

入出荷検品や品質検査


効果

作業時間の削減・検査品質の向上



予測系×拡張型AI

AIでできること

物流業務における必要人員の質と量をAIが予測。AIがシフト配置の様々な組み合わせの中から最適な配置を発見。


利用シーン

人員配置調節、シフト配置調節


効果

人員コストの削減、業務効率化UP。



実行系×代行型AI

AIでできること

精密機器の自動クリーニングやアダプターの自動結束、画像認識技術を用いた自動検品


利用シーン

リファビッシュ作業での機器のクリーニング、検品作業


効果

人的作業工数の削減、品質向上




このように物流領域においてもAIの導入は進んでおり、大幅な省人化、効率化、品質向上に役立っています。



ECワンストップセンター北柏のAI導入計画

すべては物流改善のために

トランスコスモスのフルフィルメントセンターでもAI、機械化の導入が進んでおり、さらなる発展をしております。
現在、自動マテハンの導入(自動封緘+オートラベラー)を2機導入しており、大幅な省人化、品質向上につながっております。
今後も仕分けロボット(t-sort)の導入や、サイズ/配送地域情報から最適な配送会社を選定し、配送コストを削減するAIの導入も計画中です。
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  ロジスティクス(フルフィルメント)サービス|ECX 誤出荷率 :0.00056%。徹底した品質管理と作業プロセスのシステム管理により高い作業品質と出荷精度を実現。 トランスコスモスが保有している業務フレームワークをもちいることで、高品質且つスピーディな 構築を実現。運用開始後はパターンごとにルール化して安定したサービスレベルを提供。 EC-X|トランスコスモス










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