倉庫の出庫仕分け・搬送・ピッキングの負担を、Nsight EdgeとPhysical AI・Count & Trackingを土台に自動化します。ラベルを読み、物体と個数を数える認識から、仕分け先の判定、搬送・ロボット・既存設備への動作指示までを一体で設計。ロボット・設備連携は、構想段階・PoCからご相談いただける領域です。
出庫・仕分け・搬送が人手中心で、繁忙期や人手不足に悩む物流倉庫を想定しています。
既存の自動搬送やバーコード前提の仕組みは、条件が整った現場には有効ですが、多様な荷物や変化する出荷には対応しきれない場面があります。
撮影・認識から動作・設備連携までを一つの流れとして設計し、Nsight Edge上で実装します。
カメラ・3Dセンサーで、荷物・棚・荷姿を撮影・計測する。
ラベル読取・物体・個数を認識し、何がどこにあるかを把握する。
出荷先・仕分け先を判定し、ピッキング対象を決める。
ピッキング・仕分けの指示を画面や設備へ出力する。
搬送設備・ロボット・既存設備へ動作を指示し連携する。
倉庫の出庫・仕分け・搬送を認識し、設備・ロボット連携といった動作へ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。撮影から認識、判断、動作指示、設備連携までを現場のエッジ端末で処理します。
Nsight Edgeを見る →認識結果をロボット・搬送設備・FA設備の動作へつなぐ拡張領域。ピッキング・仕分け・搬送の動作連携を担います。
Physical AIを見る →物体の個数・位置・動きを数え、追跡するエンジン。ピッキング前の認識と、動作のための把握を支えます。
Count & Trackingを見る →物流ピッキング自動化は、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Physical AI・Count & Tracking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・3Dセンサー・搬送設備・ロボット・WMS連携まで含めて設計することで、認識から動作までを現場で成立させます。ロボット・設備連携は実績を積み上げている途上の領域のため、構想段階・PoCから一緒に進め方を考えます。
現場の動画・自動化したい仕分け・搬送・ピッキング作業・対象物・既存設備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動作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。