AIによる倉庫内業務の可視化で製造業はどう変わる？　ユースケースで見る利点

　倉庫内業務は歴史が長いだけに、作業方法や手順などが古いまま踏襲され、効率の悪さに悩む物流業や製造業は多い。この現状を打破するものとして近年注目されているのが、カメラから取得された映像を基に、AIを活用して、商品や従業員、フォークリフトなどの位置や動きを判断し、倉庫内業務を可視化する方法だ。

　これにより、対象物の数のカウントなどが可能となるだけでなく、対象物を追跡するロジックと組み合わせてシステム化すれば、ロケーションの最適化や稼働状況の把握もできるようになる。具体的には、パレットやカゴ車などを認識し、個別の走行履歴を追跡することで、ベテランと新人の作業工程の違いを把握したり、商品の紛失を抑制したりすることも実現できるという。

　本資料では、倉庫内業務を可視化するAIの活用法について、「流動性の可視化」「エリア占有率の把握」「移動速度の計測」といった3つのユースケースを基に解説する。人員の偏りの解消や、搬入物の増加の検知、倉庫内の接触事故の削減などにAIがどう役立つのか、ぜひ確認してもらいたい。