倉庫シミュレーション NVIDIA Omniverse™ は、企業は倉庫全体をシミュレーションし、休日の需要の増加や時間帯の制約など、複数のシナリオを実行し、結果を最適化する、協働プラットフォームです。小売業者は倉庫のデジタル ツインを活用することで、わずかな調整でも経営にどのような影響を与えるかを見極めてから、実質的な投資を行うことがができます。 PepsiCo が Omniverse Enterprise をどのように活用しているか、デモ ビデオでご覧ください。> Omniverse デジタル ツインを適用する方法に関する GTC セッションを視聴する >
スマート倉庫における AI スマート倉庫では、エッジ AI テクノロジを利用して、在庫プロセスを自動化し、一般的な荷物の取り扱いを簡素化し、受注や他の流通センターへ荷物配送の際の不動産を最適化しています。開発者は、エッジでの推論のために、アルゴリズムの構築、トレーニング、導入のさまざまなコンポーネントを活用できます。 AI を利用して流通センターに俊敏性と柔軟性をもたらす方法を学ぶ > 小売り向けのエッジ AI コンピューター ビジョン アプリケーションをご覧ください >
荷物取り扱い用ロボット 店舗の従業員は小売組織の顔です。小売業者は、顧客との時間を最大限に活用するために、棚卸しなど、顧客と直接関係のない作業に費やす時間を削減することに取り組んでいます。大手小売業者はロボティクス技術を利用して、優先順位と部門に基づいて商品を荷卸しし、仕分けして、在庫レベルを確認し、棚の位置を修正し、価格の精度を確保しています。 製品の規模と多様性に起因するスループットの課題を解決するために、企業はエッジ コンピューティングを使用して、梱包の検出、分類、サイズの推定、配置、コンベアの速度の自動調整、機械仕分けの最適化を行っています。これにより、製品の破損や機械のダウンタイムを最小限に抑えることができます。 Lowe’s でのロボットによる在庫追跡方法を見る
大規模流通ネットワークの経路最適化 倉庫と製造センターは、AI を活用したロボットで非常に複雑な製品フローの問題を解決しています。これらのロボットは、強力なディープ ニューラル ネットワークを使用して、認識、セグメンテーション、姿勢推定を行い、環境を認識し、物体を検出し、自律的にナビゲートし、物体を運搬します。市場をリードする企業は、スループットの向上、注文ごとのカスタマイズ、差別化された顧客体験により、競争上の優位性を広げています。 NVIDIA Isaac™ ロボティクス プラットフォームにより、BMW Group は顧客の需要に合わせて新しいモデルや構成を簡単に管理することができ、AI テクノロジを利用して工場のロジスティクスを革新しています。このアプローチにより、高品質でカスタム構成された車を同じ生産ラインでより迅速に生産できます。 BMW Group での工場ロジスティクスの変革を見る>
ラストマイル配送ソリューション 交通、建造物、天候など、ラストマイル配送に影響を与える要因はいくつかあります。GPS データから天気予報まで、さまざまなソースからのリアルタイム データを使用してルートを最適化することができるため、燃料、人員、その他諸経費に大きな効果を与える可能性があります。さらに、GPU を利用したスマート ソリューションでルートを最適化し、運送業者はより正確な配達時間帯を提供し、顧客へのサービスのレベルを向上させることができます。これにより、顧客が重要な荷物を送ったり受け取ったりするためのさまざまなオプションが想定される場合に重要となる、より高いレベルの信頼がもたらされます。 NVIDIA cuOpt により、開発者はより大きなデータセットとより高速な処理を活用でき、倉庫や路上での動的な再ルーティング、シミュレーション、1 秒未満の応答時間などの新機能でラストマイル配送の最適化が可能になります。 ラストマイル配送のソリューションの詳細を見る >