スマホで検品！製品画像からコードを取得できる画像認識AIがNTCから登場

最終更新日:2024/03/05

NTCは、「AI 画像識別ソリューション」をリリースしました。ハンディターミナルでは解決できない、JANコードやマスター品番等の製品コードが無い製品の管理、検品の手間をAIの技術で「画像」からコードを取得して解決します。

株式会社NTCは、物流倉庫向けにスマートフォン等のカメラで撮影した画像をAIが識別し、品番に変換できるサービスの提供を開始しました。

物流倉庫業822社を対象とした独自での調査の結果、全製品にコードが表記（貼付）されている割合は17%しかなく、80%以上の企業がコードの表記が有るものと無いものが “混在” した状態で、製品の受入・在庫・検品・出荷の管理を実施していました。

コードの有無によって物流管理のフローが分かれた状況になると、作業の煩雑化によって業務稼働時間へも影響し、スタッフの増員、教育訓練など物流コストが増幅する要因にもなっています。 品番が付与されずに入荷したもの、品番の貼付が難しい製品などは、従来のハンディターミナルでも読み取り作業ができません。

このようなケースでは、現状物流担当者がシステムに登録された製品コードを改めて発行するか、製品の仕様書や伝票などに記載されている名称や製品コードで照合するといったコストアップに繋がる作業が多く発生します。このような物流の問題を、 独自のAI画像識別技術で解決可能にした新たなイノベーションシステムが、「AI 画像識別ソリューション」です。

スマートフォンやタブレット端末で簡単操作ができ、WMSデータ連携、受発注データ連携、ハンディターミナルとの連携といった各種APIによる各種システム連携も可能です。1製品に対する画像枚数が3～10枚程度で、AIにて商品を判別し低コストかつ稼働負担も軽減します。

また、製品の入荷時、棚割ロケーション管理時、出荷時等における物流フロー内で、製品判別に必要な製品コードを「画像」から素早く取得。大幅な作業効率UP、コスト削減に繋がる物流作業のスリム化を実現しました。

物流会社の事例では、製品の出荷作業を行う際、目視でのピッキング作業による誤配を防止するために「確認スタッフ」を設けており、以下のフローが発生していました。

1. 製品を検品場所に移動
2. 容器取り出し作業
3. 現品表等のペーパーからのコード読み込み
4. コードと製品を目視照合

これら4種の業務を全て「画像識別AIソリューション」に置き換えて稼働や人員削減の実現を目指します。

出典：PR TIMES

AIsmiley編集部

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