入庫検品・出庫仕分け・在庫把握・搬送といった物流現場の負担を、Nsight EdgeとVLM-OCR・Count & Tracking・Physical AIを土台に自動化します。読み取り・計数・追跡といった認識から、搬送設備・仕分け設備・WMS連携までを一体で設計。既存設備への後付けにも対応し、構想段階・PoCからご相談いただけます。
入出庫量が多く、検品・仕分け・搬送・在庫把握が人手に依存している物流・製造の倉庫現場を想定しています。
バーコード・固定設備・人手運用は、条件が整った現場には有効ですが、多品種・変動の大きい物流現場には対応しきれない場面があります。
入力から連携までを一つの流れとして設計し、物流現場の自動化をNsight Edge上で実装します。
固定カメラやスマホで、荷物・ラベル・伝票・現場の流れを撮影。
VLM-OCRで読み取り、Count & Trackingで個数・位置・動きを把握。
発注・在庫データと照合し、過不足・行き先・差異を判定する。
結果を画面・帳票に表示し、作業指示・記録として出力する。
WMS・搬送設備・仕分け設備・ロボットへ動作と情報を連携する。
倉庫内の在庫ロケーション・荷物の流れをAIで把握し、搬送・仕分け・在庫把握といった作業の自動化につなげていく領域です。
現場でAIを動かす産業向けエッジAIプロダクト。撮影から読み取り・計数・追跡、照合、設備・WMS連携までを現場のエッジ端末で処理します。
Nsight Edgeを見る →荷物・物体の個数・位置・動きを数え、追跡するエンジン。在庫把握や搬送・仕分けの起点となる現場認識を担います。
Count & Trackingを見る →認識結果をロボット・搬送設備・PLCの動作へつなげる拡張領域。仕分け・搬送・ピッキングの自動化を構想段階・PoCから検討します。
Physical AIを見る →物流自動化AIは、単独のツールではなく、Nsightの中核プロダクト「Nsight Edge」と、その上で動作するVLM-OCR・Count & Tracking・Physical AIを土台に、現場ごとに実装します。AIモデルだけでなく、カメラ・照明・撮影条件・搬送/仕分け設備・WMS連携まで含めて設計することで、現場で使える自動化になります。実態と異なる断定はせず、自動化したい工程を絞り、構想段階・PoCから一緒に進め方を考えます。
現場の動画・自動化したい作業・荷姿・既存設備やWMSの情報をお送りいただければ、Nsight Edgeを土台にした認識から設備・WMS連携までの進め方をご提案します。構想段階・PoCから伴走します。