物流におけるコンピュータービジョン
在庫監視から品質管理まで、Ultralytics YOLOで物流向けのリアルタイムビジョンAIソリューションを構築できます。
世界をリードする組織から信頼されています
Ultralytics YOLOが物流の課題を解決する方法
チームに寄り添うリアルタイムAI
物流向けに構築されたUltralytics YOLOは、既存のインフラを置き換えることなく、正確で高速な本番環境対応のコンピュータービジョンを実現し、ワークフローを強化します。
- プラグアンドプレイのデプロイ：オーバーヘッドを最小限に抑えてデプロイでき、統合にかかる時間を数日に短縮します。
- 検出精度：荷物、パレット、車両、資産を対象とした、最先端のリアルタイム検出を実現します。
- 5ms未満の推論：22種類のエクスポート形式で、エッジ、クラウド、またはオンプレミスにデプロイできます。
- 数時間で本番環境に対応：アノテーション、トレーニング、デプロイにより、市場投入までの時間を短縮します。
物流で実証された成果
仕分けの高速化、エラーの削減、出荷前の損傷検出。Ultralytics YOLOによるビジョンAIが物流にもたらす成果をご紹介します。
YOLO26の推論を試す
画像をドラッグ＆ドロップして、リアルタイムの物体検出をご覧ください
物流のあらゆる段階に対応するビジョンAI
製造プロセスのあらゆる段階に対応する専用ソリューションです。
倉庫・在庫管理
Ultralytics YOLOによる在庫追跡
最新の検出・分類モデルとUltralytics YOLOを活用し、在庫数の集計を自動化し、在庫状況を監視して、すべての通路、棚、シフトにわたって製品の移動を追跡します。
- 在庫数の自動集計：手作業でのスキャンが不要になり、商品の見落としも防げます。
- リアルタイム追跡：すべての生産エリアで製品の流れを監視します。
- 運用に関する知見：ボトルネックを特定し、処理能力を最適化します。
22種類のエクスポート形式から選択できます
一度トレーニングすれば、エッジマイコンからクラウドGPUクラスターまで、あらゆる環境にデプロイできます。
ビジョンAIで産業を変革します
工場の現場から手術室まで、Ultralyticsは視覚データをリアルタイムの意思決定につなげます。
RTM、Ultralytics YOLO26で推論コストを28%削減
RTMがUltralytics YOLO26を活用して工場の安全監視を24時間365日実施し、メーカーがすでに所有するハードウェアで推論コストを28%削減した方法をご紹介します。
SK Godelius、Ultralytics YOLOで鉱山の搬送コンベヤー上の欠陥を3,400件検出
SK GodeliusがUltralytics YOLOで欠陥や異常の検出を自動化し、鉱山プラントの安全性向上とワークフローの効率化を実現した方法をご紹介します。
Camerite、Ultralytics YOLOで開発期間を25.2%短縮
CameriteがUltralytics YOLOでビデオ監視を自動化し、開発期間を短縮して、都市のセキュリティを事後対応型から予防型へ移行させた方法をご紹介します。
OnsiteIQ、Ultralytics YOLO11でプロジェクトの遅延を20%削減
OnsiteIQがUltralytics YOLO11を使って建設現場を監視し、プロジェクトの遅延を20%削減、紛争を3倍速く解決した方法をご紹介します。
mtrailのTrainVision、鉄道データ収集時間をほぼ100%短縮
mtrailのTrainVisionがUltralytics YOLOを活用して鉄道データ収集を自動化し、所要時間を最大100%短縮、エラーを90%削減した方法をご紹介します。
Glacier Robotics、米国のリサイクル施設全体でPETの漏出を70%削減
Glacier RoboticsがUltralytics YOLO11を活用してPET漏出を70%削減し、リサイクル精度を高め、廃棄物の分別を自動化した事例をご覧ください。
SOHGA、Ultralytics YOLOで駐車場の監視時間を30%短縮
SOHGAのMEGURUシステムがUltralytics YOLO26を活用して駐車場の巡回を自動化し、巡回時間を30%短縮し、安全性を向上させる方法をご紹介します。
Scaleout、Ultralytics YOLOでモデル更新を数週間から数時間に短縮
ScaleoutがUltralytics YOLOと連合学習を活用し、機密データを安全に保ちながらエッジデバイス上でAIモデルをファインチューニングする方法をご紹介します。
RapiD Engineering、Ultralytics YOLOで水産物の品質管理を1週間早く導入
RapiD EngineeringがUltralytics YOLOを活用してサーモン検査を自動化し、リアルタイムで欠陥を検出して、エンジニアリング作業を1週間分削減する方法をご紹介します。
Project Ocean Oasis、Ultralytics YOLOでサンゴ礁保全を推進
Project Ocean OasisがUltralytics YOLO、エッジAI、自律型モニタリングシステムを活用し、サンゴ礁の保全と海洋インテリジェンスを拡大する方法をご紹介します。
Volley、Ultralytics YOLOでコート上のAIトレーナー250台以上を稼働
「とても優れているのは、トレーナー上のエッジハードウェアでモデルがリアルタイムに非常に高い性能を発揮し、クラウドでも同じモデルを使ってまったく同じ処理フローを実行できることです。」
WG Tech Solutions、Ultralytics YOLOとAxeleraのAI Acceleratorで安全違反を28%削減
WG Tech SolutionsがUltralytics YOLOとAxeleraのAI Acceleratorを活用し、製造現場の安全違反を28%削減した方法をご紹介します。
Stride、Ultralytics YOLOで馬の歩様分析を1分で実現
StrideがUltralytics YOLOモデルを馬の姿勢推定に活用し、1分以内に歩様を完全に分析する方法をご紹介します。
Pixelabs、Ultralytics YOLOを活用した自動化で再現率95%を達成
PixelabsがUltralytics YOLOモデルを活用してワークフローを自動化し、再現率95%を達成する方法をご紹介します。
SiteAssist、Ultralytics YOLOで77万枚以上の画像を処理し、現場の安全性を向上
SiteAssistがUltralytics YOLOモデルを活用して建設現場の安全性を向上させる方法をご紹介します。
Chef Robotics、Ultralytics YOLOで食品の過剰提供を67%削減
Chef RoboticsがUltralytics YOLOモデルを使って食品の組み立てを高精度化する方法をご紹介します。
Cali Intelligence、Ultralytics YOLOでレジ待ち列を43%短縮
Cali IntelligenceがUltralytics YOLOモデルによる物体検出を活用し、小売店のレジ待ち列を短縮する方法をご紹介します。
MarineSitu、Ultralytics YOLOを活用した水中モニタリングで96%以上の稼働率を達成
MarineSituがUltralytics YOLOを活用して水中の物体検出を変革する方法をご紹介します。
Theia Scientific、Ultralytics YOLOで顕微鏡分析を43倍に高速化
Theia ScientificがUltralytics YOLOを活用して顕微鏡データ分析を再定義する方法をご紹介します。
eSmart Systems、Ultralytics YOLOで送電線の点検時間を半減
eSmart SystemsがUltralytics YOLOを活用して欠陥検出を高速化し、設備点検を変革する方法をご紹介します。
Axelera AIがUltralytics YOLOを使用し、エッジAI推論で34 FPSを実現
Axelera AIがMetis AIチップ上でUltralytics YOLOを活用し、高速で正確かつ効率的なエッジビジョンを実現する方法をご覧ください。
STMicroelectronicsが、推論あたりわずか9.4 mJでMCU上にUltralytics YOLOを実装
STMicroelectronicsが低消費電力のマイクロコントローラーにUltralytics YOLOモデルを効率的に導入し、エッジで高精度なリアルタイム推論を実現する方法をご紹介します。
Specialvideo、Ultralytics YOLOで食品検査精度99%を達成
SpecialvideoがUltralytics YOLOモデルを活用してリアルタイムの食品AI検査を実現し、品質を確保しながら廃棄を削減し、効率を高める方法をご紹介します。
Vivity AI、Ultralytics YOLOで産業オペレーションの年間コストを500万ドル以上削減
Vivity AIがUltralytics YOLOモデルを活用して産業オートメーションを強化し、効率を向上させ、ダウンタイムを削減し、職場の安全を確保する方法をご紹介します。
Videologic Analytics、Ultralytics YOLOでAIカメラライセンスを1万件に拡大
Videologic AnalyticsがUltralytics YOLOモデルをビデオ監視に統合し、検出精度を向上させ、誤警報を減らし、リアルタイムの脅威監視を最適化する方法をご紹介します。
Prezent、Ultralytics YOLOでスライド検出精度を34%向上
PrezentがUltralytics YOLOモデルを活用してスライド要素の検出を自動化し、構造とデザインを保ちながら処理時間を10秒未満に短縮する方法をご紹介します。
ALYCE、Ultralytics YOLOで交通AIの推論を20%高速化
ALYCEがUltralytics YOLOモデルを活用してデータ精度を高め、都市モビリティを最適化し、持続可能でスマートな都市のためのAI駆動型交通ソリューションを構築する方法をご紹介します。
Kiwitron、Ultralytics YOLOで30 m先の産業現場の危険を検出
KiwitronがKewiEyeソリューションでUltralytics YOLOモデルを活用し、産業現場の危険を検出して対処し、安全性を高める方法をご覧ください。
RTM、Ultralytics YOLO26で推論コストを28%削減
RTMがUltralytics YOLO26を活用して工場の安全監視を24時間365日実施し、メーカーがすでに所有するハードウェアで推論コストを28%削減した方法をご紹介します。
SK Godelius、Ultralytics YOLOで鉱山の搬送コンベヤー上の欠陥を3,400件検出
SK GodeliusがUltralytics YOLOで欠陥や異常の検出を自動化し、鉱山プラントの安全性向上とワークフローの効率化を実現した方法をご紹介します。
Camerite、Ultralytics YOLOで開発期間を25.2%短縮
CameriteがUltralytics YOLOでビデオ監視を自動化し、開発期間を短縮して、都市のセキュリティを事後対応型から予防型へ移行させた方法をご紹介します。
OnsiteIQ、Ultralytics YOLO11でプロジェクトの遅延を20%削減
OnsiteIQがUltralytics YOLO11を使って建設現場を監視し、プロジェクトの遅延を20%削減、紛争を3倍速く解決した方法をご紹介します。
mtrailのTrainVision、鉄道データ収集時間をほぼ100%短縮
mtrailのTrainVisionがUltralytics YOLOを活用して鉄道データ収集を自動化し、所要時間を最大100%短縮、エラーを90%削減した方法をご紹介します。
Glacier Robotics、米国のリサイクル施設全体でPETの漏出を70%削減
Glacier RoboticsがUltralytics YOLO11を活用してPET漏出を70%削減し、リサイクル精度を高め、廃棄物の分別を自動化した事例をご覧ください。
SOHGA、Ultralytics YOLOで駐車場の監視時間を30%短縮
SOHGAのMEGURUシステムがUltralytics YOLO26を活用して駐車場の巡回を自動化し、巡回時間を30%短縮し、安全性を向上させる方法をご紹介します。
Scaleout、Ultralytics YOLOでモデル更新を数週間から数時間に短縮
ScaleoutがUltralytics YOLOと連合学習を活用し、機密データを安全に保ちながらエッジデバイス上でAIモデルをファインチューニングする方法をご紹介します。
RapiD Engineering、Ultralytics YOLOで水産物の品質管理を1週間早く導入
RapiD EngineeringがUltralytics YOLOを活用してサーモン検査を自動化し、リアルタイムで欠陥を検出して、エンジニアリング作業を1週間分削減する方法をご紹介します。
Project Ocean Oasis、Ultralytics YOLOでサンゴ礁保全を推進
Project Ocean OasisがUltralytics YOLO、エッジAI、自律型モニタリングシステムを活用し、サンゴ礁の保全と海洋インテリジェンスを拡大する方法をご紹介します。
Volley、Ultralytics YOLOでコート上のAIトレーナー250台以上を稼働
「とても優れているのは、トレーナー上のエッジハードウェアでモデルがリアルタイムに非常に高い性能を発揮し、クラウドでも同じモデルを使ってまったく同じ処理フローを実行できることです。」
WG Tech Solutions、Ultralytics YOLOとAxeleraのAI Acceleratorで安全違反を28%削減
WG Tech SolutionsがUltralytics YOLOとAxeleraのAI Acceleratorを活用し、製造現場の安全違反を28%削減した方法をご紹介します。
Stride、Ultralytics YOLOで馬の歩様分析を1分で実現
StrideがUltralytics YOLOモデルを馬の姿勢推定に活用し、1分以内に歩様を完全に分析する方法をご紹介します。
Pixelabs、Ultralytics YOLOを活用した自動化で再現率95%を達成
PixelabsがUltralytics YOLOモデルを活用してワークフローを自動化し、再現率95%を達成する方法をご紹介します。
SiteAssist、Ultralytics YOLOで77万枚以上の画像を処理し、現場の安全性を向上
SiteAssistがUltralytics YOLOモデルを活用して建設現場の安全性を向上させる方法をご紹介します。
Chef Robotics、Ultralytics YOLOで食品の過剰提供を67%削減
Chef RoboticsがUltralytics YOLOモデルを使って食品の組み立てを高精度化する方法をご紹介します。
Cali Intelligence、Ultralytics YOLOでレジ待ち列を43%短縮
Cali IntelligenceがUltralytics YOLOモデルによる物体検出を活用し、小売店のレジ待ち列を短縮する方法をご紹介します。
MarineSitu、Ultralytics YOLOを活用した水中モニタリングで96%以上の稼働率を達成
MarineSituがUltralytics YOLOを活用して水中の物体検出を変革する方法をご紹介します。
Theia Scientific、Ultralytics YOLOで顕微鏡分析を43倍に高速化
Theia ScientificがUltralytics YOLOを活用して顕微鏡データ分析を再定義する方法をご紹介します。
eSmart Systems、Ultralytics YOLOで送電線の点検時間を半減
eSmart SystemsがUltralytics YOLOを活用して欠陥検出を高速化し、設備点検を変革する方法をご紹介します。
Axelera AIがUltralytics YOLOを使用し、エッジAI推論で34 FPSを実現
Axelera AIがMetis AIチップ上でUltralytics YOLOを活用し、高速で正確かつ効率的なエッジビジョンを実現する方法をご覧ください。
STMicroelectronicsが、推論あたりわずか9.4 mJでMCU上にUltralytics YOLOを実装
STMicroelectronicsが低消費電力のマイクロコントローラーにUltralytics YOLOモデルを効率的に導入し、エッジで高精度なリアルタイム推論を実現する方法をご紹介します。
Specialvideo、Ultralytics YOLOで食品検査精度99%を達成
SpecialvideoがUltralytics YOLOモデルを活用してリアルタイムの食品AI検査を実現し、品質を確保しながら廃棄を削減し、効率を高める方法をご紹介します。
Vivity AI、Ultralytics YOLOで産業オペレーションの年間コストを500万ドル以上削減
Vivity AIがUltralytics YOLOモデルを活用して産業オートメーションを強化し、効率を向上させ、ダウンタイムを削減し、職場の安全を確保する方法をご紹介します。
Videologic Analytics、Ultralytics YOLOでAIカメラライセンスを1万件に拡大
Videologic AnalyticsがUltralytics YOLOモデルをビデオ監視に統合し、検出精度を向上させ、誤警報を減らし、リアルタイムの脅威監視を最適化する方法をご紹介します。
Prezent、Ultralytics YOLOでスライド検出精度を34%向上
PrezentがUltralytics YOLOモデルを活用してスライド要素の検出を自動化し、構造とデザインを保ちながら処理時間を10秒未満に短縮する方法をご紹介します。
ALYCE、Ultralytics YOLOで交通AIの推論を20%高速化
ALYCEがUltralytics YOLOモデルを活用してデータ精度を高め、都市モビリティを最適化し、持続可能でスマートな都市のためのAI駆動型交通ソリューションを構築する方法をご紹介します。
Kiwitron、Ultralytics YOLOで30 m先の産業現場の危険を検出
KiwitronがKewiEyeソリューションでUltralytics YOLOモデルを活用し、産業現場の危険を検出して対処し、安全性を高める方法をご覧ください。
RTM、Ultralytics YOLO26で推論コストを28%削減
RTMがUltralytics YOLO26を活用して工場の安全監視を24時間365日実施し、メーカーがすでに所有するハードウェアで推論コストを28%削減した方法をご紹介します。
SK Godelius、Ultralytics YOLOで鉱山の搬送コンベヤー上の欠陥を3,400件検出
SK GodeliusがUltralytics YOLOで欠陥や異常の検出を自動化し、鉱山プラントの安全性向上とワークフローの効率化を実現した方法をご紹介します。
Camerite、Ultralytics YOLOで開発期間を25.2%短縮
CameriteがUltralytics YOLOでビデオ監視を自動化し、開発期間を短縮して、都市のセキュリティを事後対応型から予防型へ移行させた方法をご紹介します。
OnsiteIQ、Ultralytics YOLO11でプロジェクトの遅延を20%削減
OnsiteIQがUltralytics YOLO11を使って建設現場を監視し、プロジェクトの遅延を20%削減、紛争を3倍速く解決した方法をご紹介します。
mtrailのTrainVision、鉄道データ収集時間をほぼ100%短縮
mtrailのTrainVisionがUltralytics YOLOを活用して鉄道データ収集を自動化し、所要時間を最大100%短縮、エラーを90%削減した方法をご紹介します。
Glacier Robotics、米国のリサイクル施設全体でPETの漏出を70%削減
Glacier RoboticsがUltralytics YOLO11を活用してPET漏出を70%削減し、リサイクル精度を高め、廃棄物の分別を自動化した事例をご覧ください。
SOHGA、Ultralytics YOLOで駐車場の監視時間を30%短縮
SOHGAのMEGURUシステムがUltralytics YOLO26を活用して駐車場の巡回を自動化し、巡回時間を30%短縮し、安全性を向上させる方法をご紹介します。
Scaleout、Ultralytics YOLOでモデル更新を数週間から数時間に短縮
ScaleoutがUltralytics YOLOと連合学習を活用し、機密データを安全に保ちながらエッジデバイス上でAIモデルをファインチューニングする方法をご紹介します。
RapiD Engineering、Ultralytics YOLOで水産物の品質管理を1週間早く導入
RapiD EngineeringがUltralytics YOLOを活用してサーモン検査を自動化し、リアルタイムで欠陥を検出して、エンジニアリング作業を1週間分削減する方法をご紹介します。
Project Ocean Oasis、Ultralytics YOLOでサンゴ礁保全を推進
Project Ocean OasisがUltralytics YOLO、エッジAI、自律型モニタリングシステムを活用し、サンゴ礁の保全と海洋インテリジェンスを拡大する方法をご紹介します。
Volley、Ultralytics YOLOでコート上のAIトレーナー250台以上を稼働
「とても優れているのは、トレーナー上のエッジハードウェアでモデルがリアルタイムに非常に高い性能を発揮し、クラウドでも同じモデルを使ってまったく同じ処理フローを実行できることです。」
WG Tech Solutions、Ultralytics YOLOとAxeleraのAI Acceleratorで安全違反を28%削減
WG Tech SolutionsがUltralytics YOLOとAxeleraのAI Acceleratorを活用し、製造現場の安全違反を28%削減した方法をご紹介します。
Stride、Ultralytics YOLOで馬の歩様分析を1分で実現
StrideがUltralytics YOLOモデルを馬の姿勢推定に活用し、1分以内に歩様を完全に分析する方法をご紹介します。
Pixelabs、Ultralytics YOLOを活用した自動化で再現率95%を達成
PixelabsがUltralytics YOLOモデルを活用してワークフローを自動化し、再現率95%を達成する方法をご紹介します。
SiteAssist、Ultralytics YOLOで77万枚以上の画像を処理し、現場の安全性を向上
SiteAssistがUltralytics YOLOモデルを活用して建設現場の安全性を向上させる方法をご紹介します。
Chef Robotics、Ultralytics YOLOで食品の過剰提供を67%削減
Chef RoboticsがUltralytics YOLOモデルを使って食品の組み立てを高精度化する方法をご紹介します。
Cali Intelligence、Ultralytics YOLOでレジ待ち列を43%短縮
Cali IntelligenceがUltralytics YOLOモデルによる物体検出を活用し、小売店のレジ待ち列を短縮する方法をご紹介します。
MarineSitu、Ultralytics YOLOを活用した水中モニタリングで96%以上の稼働率を達成
MarineSituがUltralytics YOLOを活用して水中の物体検出を変革する方法をご紹介します。
Theia Scientific、Ultralytics YOLOで顕微鏡分析を43倍に高速化
Theia ScientificがUltralytics YOLOを活用して顕微鏡データ分析を再定義する方法をご紹介します。
eSmart Systems、Ultralytics YOLOで送電線の点検時間を半減
eSmart SystemsがUltralytics YOLOを活用して欠陥検出を高速化し、設備点検を変革する方法をご紹介します。
Axelera AIがUltralytics YOLOを使用し、エッジAI推論で34 FPSを実現
Axelera AIがMetis AIチップ上でUltralytics YOLOを活用し、高速で正確かつ効率的なエッジビジョンを実現する方法をご覧ください。
STMicroelectronicsが、推論あたりわずか9.4 mJでMCU上にUltralytics YOLOを実装
STMicroelectronicsが低消費電力のマイクロコントローラーにUltralytics YOLOモデルを効率的に導入し、エッジで高精度なリアルタイム推論を実現する方法をご紹介します。
Specialvideo、Ultralytics YOLOで食品検査精度99%を達成
SpecialvideoがUltralytics YOLOモデルを活用してリアルタイムの食品AI検査を実現し、品質を確保しながら廃棄を削減し、効率を高める方法をご紹介します。
Vivity AI、Ultralytics YOLOで産業オペレーションの年間コストを500万ドル以上削減
Vivity AIがUltralytics YOLOモデルを活用して産業オートメーションを強化し、効率を向上させ、ダウンタイムを削減し、職場の安全を確保する方法をご紹介します。
Videologic Analytics、Ultralytics YOLOでAIカメラライセンスを1万件に拡大
Videologic AnalyticsがUltralytics YOLOモデルをビデオ監視に統合し、検出精度を向上させ、誤警報を減らし、リアルタイムの脅威監視を最適化する方法をご紹介します。
Prezent、Ultralytics YOLOでスライド検出精度を34%向上
PrezentがUltralytics YOLOモデルを活用してスライド要素の検出を自動化し、構造とデザインを保ちながら処理時間を10秒未満に短縮する方法をご紹介します。
ALYCE、Ultralytics YOLOで交通AIの推論を20%高速化
ALYCEがUltralytics YOLOモデルを活用してデータ精度を高め、都市モビリティを最適化し、持続可能でスマートな都市のためのAI駆動型交通ソリューションを構築する方法をご紹介します。
Kiwitron、Ultralytics YOLOで30 m先の産業現場の危険を検出
KiwitronがKewiEyeソリューションでUltralytics YOLOモデルを活用し、産業現場の危険を検出して対処し、安全性を高める方法をご覧ください。
セキュリティとコンプライアンス
エンタープライズ水準のセキュリティ認証取得済み
独立機関による認証と監査を受けており、転送中も保存中もデータを保護します。
SOC 2 Type I
AICPAのセキュリティ、可用性、機密性に関するTSCに準拠
ISO 27001:2022
認証済み情報セキュリティマネジメントシステム
GDPRとCCPA
世界各地のデータ保護規制に準拠
よくある質問
物流におけるコンピュータービジョンでは、カメラとAIモデルを使用して、荷物の追跡、損傷検査、品目の仕分け、倉庫の安全監視、配送の確認を行います。Ultralytics YOLOモデルは、倉庫や配送センター全体でこれらの確認をリアルタイムに実行し、誤配送された荷物、通路の障害物、PPEの不備を発生時に検出します。
倉庫では、コンピュータービジョンを使用して、天井カメラから在庫数を追跡し、コンベヤー上の破損品を検出し、ピッキングや梱包の作業をロボットに案内し、作業者の安全区域を監視します。Ultralytics YOLO26は、エッジハードウェア上でこれらのタスクを実行するため、未加工の動画をクラウドに送信することなく、検出速度をコンベヤーの速度に合わせられます。
サプライチェーン業務におけるコンピュータービジョンは、配送センターでの荷物の流れ、コンテナやパレットのカウント、輸送中の状態確認、損失防止に活用されます。オペレーターが撮影した画像でトレーニングしたUltralytics YOLOモデルを複数の拠点で使用することで、入荷からラストワンマイルまで一貫した可視性をチームにもたらします。
コンピュータービジョンは、棚、保管エリア、パレット上の商品を検出して在庫追跡を自動化し、手作業でスキャンすることなく倉庫管理システムを更新します。Ultralytics YOLOモデルは、固定カメラによるカウントと、広い保管エリアを対象とするドローンベースのスキャンの両方に対応します。
はい。ビジョンAIは、液体のこぼれ、出口のふさがり、フォークリフトと歩行者の接近、PPEの不備などの危険を検出して、物流の安全性を高めます。Ultralytics YOLOモデルは、既存のCCTVや新しいエッジカメラ上で動作し、作業者のワークフローを変えることなく、インシデントが記録された後ではなく、数秒以内に監督者へ警告します。
物流業務向けには、特定の荷物や倉庫環境に合わせたモデルのトレーニングに対応し、低レイテンシーで推論を実行できるエッジデバイスにデプロイできるプラットフォームを選びましょう。Ultralytics Platformはアノテーション、トレーニング、デプロイをカバーし、本番環境での使用に対応したエンタープライズライセンスも提供します。
サプライチェーンのあらゆる段階に、今すぐリアルタイムビジョンを導入しましょう！
在庫追跡と荷物処理を自動化し、四半期単位ではなく数日で導入できます。