導入事例『エッジAI画像認識を用いた検品システム』アルティメイトプロジェクト

検品業務の高速化・精度向上の事例を紹介した資料進呈。エッジAI画像認識の仕組みやメリットも掲載

本資料では、エッジAI画像認識システムを利用して、
検品業務の効率化や品質の向上を実現した企業の事例を紹介しています。

手作業による検品に対し「時間がかかる」「作業者の負担が大きい」
「人的ミスによる遅延や在庫の不一致が生じる」などの悩みを抱えていた企業が
試験稼働を完了し、配送センター130カ所へのシステム導入を開始。その効果について分かりやすくまとめています。

【その他の掲載内容】
■エッジAI画像認識による検品システムのメリット・仕組み
■AIに商品画像を学習させる方法
■エッジAI画像認識システムの活用例
　◎製品検査　◎在庫管理　◎入出庫管理　など

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基本情報導入事例『エッジAI画像認識を用いた検品システム』

【エッジAI画像認識による検品システムの特長】
■大量の製品やアイテムを迅速かつ正確に識別でき、検品作業の時間を大幅に短縮可能
■自動化で手作業を大幅に削減でき、労働力の節約や人員配置の最適化が可能
■様々な製品やアイテムに対応でき、品目追加や規格変更にも比較的容易に適応可能
■画像認識タスクをローカルで処理するため、リアルタイムでの応答が可能
　（クラウドへのアクセスやデータ送信を待つ必要がないため高速）

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