カリフォルニアを拠点とする物流OEMおよびインテグレータのSDIは、Nordstrom、Lululemon、Levi Straussなどの大手ファッション小売業者を含む顧客のマシンビジョンシステムの設計と設置を行っています。迅速なオンライン配送への需要が増加するにつれ、正確な受注への要求も高まっています。例えば、消費者が1つの物品を注文したにもかかわらず、間違った製品が届けられた場合、それは小売業者にとって非常にコストのかかるミスとなる可能性があります。
SDIにとって、製品の誤検出や不正検出の軽減と防止は、顧客が改善できるよう支援したいと考える領域でした。そのためには、顧客サイトでの仕分け精度を高める適切なマシンビジョンソリューションが必要でした。
「店舗フルフィルメントでは、物品の仕分けを誤ったり、物品の検出が適切になされず、間違った場所に仕分けられてしまったりした場合、面倒ではあるが、その物品が別の店舗へ行くだけなのでそれほど大きな問題ではありません」とSDIの研究・製品開発担当副社長、Dave Bodenheimerは述べています。「今日の世界は受注フルフィルメントへ移行しており、この場合、仕分けミスはクライアントにとって信じられないほど面倒で、苦痛を伴います。そこで今、物品検出が果たす役割がより重要になってきています」
当初、SDIは顧客のユニットソータの物品検出用に光電センサソリューションを使用していましたが、より堅牢なものを必要としていました。技術の進歩に伴い、SDIがコグネックスの最新の物流イノベーション、インサイト2800検出器に導入されました。AIをベースにしたエッジラーニングテクノロジにより、この検出器は物品検出、物品分類、プロセス上の問題検出など、仕分けの主要なアプリケーションをレベルアップすることができます。
「私たちは、In-Sight 2800 AI搬送物分類をはじめとするコグネックスの最新のソリューションによって、顧客が満足するレベルまで精度を高めるために必要なツールを提供できると期待しています」
例えばこのシステムは、SDIの顧客が最も困難な背景や低コントラストのシナリオで物品の有無を検出できるようにします。また、このシステムは、箱やポリ袋、ジフィーバッグ、紙袋など、あらゆる種類の包装を小売業者が識別できるようにします。さらにこのシステムは、SDIの顧客の多くがさまざまな種類のソータを使用していることを知っているため、コンベヤの詰まりなどのプロセス上の問題や、運搬箱の汚れなどの衛生上の問題を簡単に特定できます。
SDIは、ある顧客をこのシステムにアップグレードさせ、選別機での有無検出を改善しました。In-Sight 2800 AI搬送物分類の設定が簡単であることは、小売業者にとって非常に重要なことでした。SDIは10台のカメラをわずか4時間で設定できました。「エッジラーニングは、設定のスピードという点で役に立ちました」とBodenheimerは述べています。「実際、カメラの1台をトレーニングし、そのトレーニングを他のカメラに移すだけで、当社のソータ1台で1つのベースラインを得ることができました」
現在、SDIは多くの顧客と協力して、仕分けソリューションをこのシステムに切り替えています。「In-Sight 2800 AI搬送物分類では、他のソリューションでは検出できなかった製品をすぐに確認することができました」とBodenheimerは述べています。「お客様には大変喜んでいただいております。In-Sight 2800 AI搬送物分類は、有無確認、検出、簡単な分類を行うための画期的な製品です」
詳しくは、SDIを使用した顧客のサクセスストーリービデオをご覧ください。
「In-Sight 2800 AI搬送物分類は、有無確認、検出、簡単な分類を行うための画期的な製品です」
VP, Research and Product Development at SDI
