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 で物流センターに俊敏性と柔軟性をもたらす方法を学ぶ 小売業におけるエッジでの AI コンピューター ビジョンの応用を探る
荷物取り扱い用ロボット 店舗スタッフは小売組織の顔です。接客時間を最大限に活用するために、接客と関係のない棚卸などの作業に費やす時間の削減に努めています。大規模な小売業では、ロボッティクス テクノロジを利用して、優先順位と部門に基づく品物の荷下ろしと仕分けを行い、在庫レベルをチェックし、棚の配置を改善し、価格の正確性を確保しています。 商品の規模と種類によるスループットの問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利用して荷物の検出、分類、サイズ推定、配置を行い、コンベヤーの速度を自動調整し、機械による仕分けを最適化しています。これにより、商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では、AI を活用したロボットによって、きわめて複雑な商品の流れを解決しています。これらのロボットは、パワフルなディープ ニューラル ネットワークを利用して認識、区分、姿勢推定を行うことにより、自身の環境を認識し、物体を検出し、自律的に移動し、物体を移動します。業界大手の企業は、スループットの向上、注文ごとのカスタマイズ、差別化したカスタマー エクスペリエンスによって、競争優位性を拡大しています。BMW Group では、NVIDIA Isaac™ Robotics Platform によって、AI テクノロジを利用して工場の物流を改革することで、簡単に新しいモデルや構成を管理して顧客の需要に応えることができるようになりました。このアプローチにより、同じ生産ラインでより迅速に高品質な受注生産車を生産することができます。 BMW Group での工場物流の変革を見る
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するために、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 ReOpt™ 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。 世界初の社会的に認知された配達ロボットの詳細を見る