
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。

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。

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。

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。

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。
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。
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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。
