デジタルツイン×AI で物流DXを推進するスタートアップが、出庫時間を20%短縮する「AIアルゴリズム」の特許を取得
PR TIMES / 2021年11月9日 19時45分
~立体シャトル自動倉庫作業を効率化する「AIアルゴリズム」で、集約出庫にかかる時間を20%短縮~
デジタルツインで物流DXを支援するDatumix株式会社(本社:東京都豊島区、代表取締役:奥村 知樹)は、トーヨーカネツ株式会社と共同開発した「AIアルゴリズム」技術を2021年9月1日付で権利化したことについてお知らせいたします。
通販ビジネス市場の拡大で、物流倉庫管理の最適稼働が難しくなっている
今、インターネットを利用した通販ビジネスの市場は拡大の一途をたどっています。
大量の商品を保管する通販物流センターでは自動化設備の導入が進み、ピッキング作業者の手元に自動倉庫からピッキング対象の商品が高速順立て出庫されるGoods To Person(GTP)対応の「立体シャトル自動倉庫」の仕組みを採用する事例が増えています。
しかし、センターの設備規模が大きくなればなるほど順立て出庫の制御ロジックは複雑になります。「人の手によるプログラミングでは、立体シャトル自動倉庫の最適稼働が難しい」という課題が、物流倉庫管理の現場に生まれていました。
集約出庫にかかる時間を20%短縮した「AIアルゴリズム」
[画像1: https://prtimes.jp/i/41816/15/resize/d41816-15-dfdc95d731aaf09347c2-0.png ]
そこで当社は、複行オーダーにおいて複数商品アイテムの出庫指示から商品を集約ピッキングするステーションに出庫するまでの過程で、商品トレイの集約に掛かる時間が、出庫処理全体の(1)84.6%を占めることに着目し、「ディープラーニングによる時間予測」を用いて注文の引当から商品トレイ集約の処理に要する時間の削減に取り組みました。
実際の物流センターに納入した立体シャトル自動倉庫のモデルをコピーしたデジタルツイン上で、その集約出庫制御に係る既存アルゴリズムと本AIアルゴリズムを比較。その結果、立体シャトル自動倉庫からのオーダー集約出庫作業において、出荷される多品種の商品アイテムをオーダー単位に集約する時間を(2)約20%短縮できることが、社内で検証されました。
(1)当社調査結果
(2)既存アルゴリズムと本アルゴリズムを当社内で比較した結果
(引用:https://bit.ly/3D2wC3a
立体シャトル自動倉庫作業を効率化するAIアルゴリズムを開発~集約出庫にかかる時間を20%短縮!~)
「AIアルゴリズム」とは?
AIアルゴリズムは、Datumix株式会社とトーヨーカネツ株式会社が共同開発した、時間予測の技術を使用したソフトウェアです。
AIアルゴリズムの活用は、出庫にかかる時間の削減に役立ちます。ハードはそのままにソフトウェアを変えることで出庫作業を効率化できるため「これ以上の業務効率化は難しい」と感じている倉庫運営事業者さまの課題解決に役立ちます。
「デジタルツイン × AI」で物流業界の生産性向上を
[画像2: https://prtimes.jp/i/41816/15/resize/d41816-15-4f8ff8d1d616549d312c-1.png ]
Datumix株式会社 代表取締役・奥村 知樹氏
「当社では『デジタルツイン×AI』というひとつのテクノロジーを通した物流業界のDX推進を掲げています。今後も物流の様々な課題に活用できる新しいソフトウェアを生み出し、業界の生産性向上に貢献していきます。
Datumix株式会社について
[画像3: https://prtimes.jp/i/41816/15/resize/d41816-15-c80b3dbca5f478e3bfea-2.png ]
2017年5月にカリフォルニア州のシリコンバレーに本社を置くAI開発企業「Datumix Inc.」は、デジタルツインとA I技術を組み合わせ、物流業界を中心に、最先端のDXソリューションを提供しています。
Datumix株式会社は2018年8月に設立された日本法人で「Datumix Inc.」の子会社にあたります。米国と日本の両拠点から世界中の最新の論文や事例を収集し、日本国内に導入しています。
会社概要
代表者: 奥村 知樹
設立: 2018年8月
資本金: 8,998万円
所在地: 〒170-0013 東京都豊島区東池袋1-34-5 いちご東池袋ビル6F
URL: https://datumix.co.jp/
事業内容: 物流業界向けDXコンサルティング、開発
プレスリリースに関するお問い合わせ
発行者名:Datumix株式会社
担当者:安田歩美
電話番号:03-5050-2244
メールアドレス:ayumi.yasuda@datumix.io
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