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​Logistics AI

“2024年問題”など、物流業界の諸問題をAIのチカラで解決します

ピッキング業務の効率化や配送ルートの最適化などの物流AIソリューションを用いて、物流業界の抱えるさまざまな課題を解決します。

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​2024年問題とは、働き方改革関連法によって、2024年4月1日以降に自動車運転業務の年間労働時間外労働時間(残業時間)の上限が960時間に制限されることによって発生する問題の総称。

物流​AI

こんなお悩みありませんか?

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配送ルートを決定する作業が
属人化してしまっている

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配送担当者の毎月のシフト管理に
多くの工数が割かれる

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思うように従業員が雇えず、
常に人員不足が続いている

物流AIはそんなあなたの課題を解決します

物流AIの特長

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最適な配送ルート計算・作成の
業務の属人化を解消

長年の経験や土地勘が必要だった、ルート作成をAIで。あらゆる制約条件を考慮した上で自動的に最適な配送ルートを提案します。

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シフト・人員配置の最適化による
労力の削減

運搬の際の勤務シフト作成・人員配置など、管理者が膨大な時間と労力をかけて実施している作業を肩代わりします。

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3Dカメラで特徴を抽出し
ロボットでマスターレスピッキング

AI画像認識と3D点群処理を用いてキャッチするポイントを正確かつ迅速に伝えることで、さまざまなサイズの商品をマスター登録せずにピッキングします。

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※画像はイメージです

配送ルートの最適化

過去の数値と照らし合わせ各種数値を総合的に解析し、さまざまなビックデータから最適なルートを導き出します。これまで属人化されていたルート作成から解放されます。

INPUT

  • ルート情報

  • SNSなどの外部情報

AIシステム

  • ビッグデータ解析

OUTPUT

  • 最適配送ルート

  • ​最適配送スケジュール

商品自動ピッキングによる

業務効率化

宅配ニーズの高まりを受け、1つのロボットを用いて複数品種の商品の処理を行えるようにすることで、少人数、低コストで大量の注文に対応します。

INPUT

  • 3Dカメラで商品を撮像

AIシステム

  • AI画像認識

  • 3D点群処理

OUTPUT

  • 制御装置に出力

商品自動ピッキング小.jpg

※画像はイメージです

導入事例

※画像はイメージです

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豊田通商株式会社様

豊田通商株式会社様とArithmerが共同でAIを活用した船会社選定サポートシステムを特許出願

Arithmerではさまざまな業種の課題を解決できるソリューションがあります。

紹介事例以外でも、お気軽にお問い合わせください。

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