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物流におけるコンピュータビジョン

Ultralytics YOLOモデルは、コンピュータビジョンを活用してサプライチェーンプロセスを加速し、問題を早期に検出することで、物流ワークフローの効率化に貢献します。

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業界のリーダーたちから信頼されています

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物流におけるUltralytics YOLOの応用

物体検出

Ultralytics YOLO11を使用することで、倉庫は物流における物体検出を利用して在庫チェックを効率化できます。

インスタンスセグメンテーション

YOLO11は、パッケージ、ラベル、ロゴ、および配達員をリアルタイムでセグメント化し、追跡を強化できます。

画像分類

YOLO11のようなコンピュータビジョンモデルは、在庫の分類を容易にし、ワークフローを効率化します。

ポーズ推定

ビジョンAIは、倉庫作業員の姿勢を監視し、危険な作業慣行を特定するのに役立ちます。

OBB物体検出

倉庫の物流を監視し、Oriented Bounding Boxによる物体検出でエラーを削減します。

物体追跡

コンピュータビジョンは、仕分けシステム内の荷物を監視および追跡し、在庫管理を改善します。

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物流におけるコンピュータビジョンの利点

01

AIは物流サービスのレベルを65%向上させます

物流におけるAIは、企業が15%のコスト削減、35%の在庫最適化、および大幅に改善されたサービスレベルを達成するのに役立っています。

02

AMRは生産性を200%向上させています

YOLO11のような技術を使用することで、物流における自律走行搬送ロボット(AMR)は生産性を向上させ、ほぼ「欠陥ゼロ」のワークフローを実現しています。

当社のモデルの動作をご覧ください

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よくある質問

倉庫ではどのようにコンピュータビジョンが使用されていますか?

ロジスティクス業界ではAIはどのように使用されていますか?

ロジスティクスにおけるコンピュータビジョンとは何ですか?

Vision AIはロジスティクスをより安全にできますか?

AIによる変革の準備はできましたか?

Ultralyticsは、成長とイノベーションの推進を支援します。共に未来を形作りましょう。

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