物流現場における検品・手荷役作業の自動化を目指す、SMITH＆VISIONは3月31日、自動認識技術&AI-OCRを活用した物流荷物・帳票向け自動認識商品管理システム「ラベ郎（Labelo）」を提供開始したと発表した。
＜ラベ郎（Labelo）イメージ＞
同社は、様々な用途の画像認識システムを提供するスタートアップ企業。ラベ郎は物流の標準化を外装の標準化ではなく、AIによって実現するシステムで、様々なレイアウトを持つ外装をカメラやタブレットで写真撮影するだけで、外装情報(製品名・ロット番号・入れ目・賞味期限・生産日・生産者)などの情報について、構造化されたデータとして自動で取得し、システムに登録することができる。
＜導入イメージ＞
また、ラべ郎はクラウド上に実装されており、API形式で提供が行われるため、コンベヤ・タブレットアプリなど様々なユースケースへの実装が可能。また、出荷検品においても情報を外部公開可能なQRコードで提供できるため、商流データと紐づけた物流情報のやり取りが容易となる。
同社によると、これまで食料品・化学品メーカーなど複数社のクライアントで実証実験を重ね、どの業態でも利用可能。特にロット番号・賞味期限が重要とされる食品業界・化学工業業界において有効活用できるとの結果が得られているという。
トラックドライバーの拘束時間の15%を占めるとされる、荷待ち・荷役時間。同社によると、その主な原因は荷受け作業にあり、荷受け作業における検品作業は、物流DXに向けたデータ活用に不可欠な作業だが、人手によるデータ入力作業は作業負荷が高く、物流現場では手間とデータ活用のジレンマに悩まされているという。また、BtoBの商流においては標準化された規格が存在しないことは珍しくなく、入荷・出荷の納品データの商流管理については物流VAN等によって連携がなされているものの、物流対象の貨物に関しては改善が進んでおらず、抜本的な効率化が必要とされている。
SMITH＆VISIONは、こうした課題を解決すべく同商品を開発。今後も、画像認識技術のトータルソリューションカンパニーとして、クライアント企業の製造・物流現場における検品・手荷役作業の完全自動化を推進していくとしている。
