In-Sight 2800検出器
事前学習済みのAIで導入が容易なビジョンシステムにより、物流業務における物品の迅速な検出と分類が可能になります。
運用コストを増加させ、効率に影響を与える可能性があるソートエラー
効率的な材料搬送には、パッケージをタイプ別に分類することが欠かせません。段ボール箱、ポリ袋、郵便パッケージなどを適切にグループ化することで、搬送コンベヤや仕分け装置で最適なルートを通れるようになります。この分類を行うことにより、処理を高速化し、並べ替え操作のエラー、遅延、ボトルネックを軽減することが可能です。
処理システムが互換性のないパッケージに対応する場合、問題が発生します。例えば、頑丈な箱用のシステム内に柔らかいポリ袋が紛れ込むと、コンベアの詰まり、機械の損傷、内容物の損傷を引き起こす可能性があります。このような問題はフローを混乱させ、オペレーション全体に波及効果をもたらします。
それだけでなく、荷物の詰まりや破損は、納期の遅れ、人件費の増加、顧客の不満の原因にもなります。こういったことによりオペレーションが頻繁に中断すると、生産性が低下し、評判が損なわれます。そのため、効率、顧客の信頼、機器の安全のためには、適切なパッケージの分類が不可欠なのです。
パッケージの分類で精度を達成するのが難しい理由
物流施設は、幅広い物品を迅速かつ正確に検出し、分類する必要があります。しかし、箱、クッション封筒、ポリ袋など、物品の配送には様々な梱包が使用されるため、トートやトレイなどの容器の中に物品が入っているかどうかを確認して適切に分類し、次の処理先に正しく配送することは困難です。
また、トレイやコンベヤの包装スタイルや背景色は多種多様であるため、物品の検出が難しさが増し、仕分けミスの可能性が高まります。パッケージが正しく識別・分類されていない場合は、クロスベルトソーターやコンベアに引っかかってしまい、予期しない場所にたどり着くことがあります。このような誤配置は多くの場合、設備に詰まりや損傷を引き起こし、物流プロセス全体を混乱させます。
特に大量生産環境では、手動による分類方法は一貫性がなく、信頼性がありません。従来のマシンビジョンシステムは、物体を背景から区別するのに苦労するだけでなく、通常はシステムをプログラムするために技術的に熟練した従業員を必要とします。これらのソリューションは簡単に変化に適応できないため、異なる環境で再利用しようとしても難しい面が多くあります。
コグネックスのAI搭載ソリューションは、汚れた仕分けトレイに惑わされることなく、類似したパッケージを区別します。
コグネックスの二次元のAI搭載分類ソリューションで、迅速かつ正確なパッケージ分類を実現
SLX-290やIn-Sight 2800検出機などのコグネックスソリューションは、完璧なパッケージの分類を目指す物流事業者が必要とする性能を提供します。物流環境の厳密さと複雑さに対処するために構築されたこれらのシステムは、専門のエンジニアリングと簡単な操作により、将来性のあるスケーラビリティを実現します。
- ロジスティクス専用：物流環境で見られるばらつきに対応するために特別に設計されたこれらのソリューションは、搬送梱包タイプに関係なく、信頼性の高い性能を提供する事前学習済みのAI搭載分類モデルを活用します。
- 使いやすい：直感的なインターフェースと合理化された設定プロセスにより、オペレータは最小限の学習や技術的な専門知識でシステムを構成および保守できます。
- 柔軟なでフレキシブルな導入：これらのソリューションは、デバイスのWeb UIからネットワーク上で大規模に展開できます。クイックラーニングのAIツールを使用することで、さまざまな並べ替え環境に簡単に導入できます。また、このツールはわずかなサンプルで、高い精度を達成することが可能です。
当社独自の専門家のグローバルネットワークとセルフサービスリソースは、物流チームが需要の先を行き、注文の正確さを最適化してブランドプロミスを実現できるようにサポートします。