【物　流】アトラックラボ　レールドローンで倉庫の在庫状況を把握するシステムを開発

アトラックラボは、レール上を自動走行する「レールドローン」と、自社開発のＡＩ自律制御システム「ＡＴ－ＳＹＮＡＰＳＥ」、ＶＬＭ（Ｖｉｓｉｏｎ　Ｌａｎｇｕａｇｅ　Ｍｏｄｅｌ／画像言語モデル）を組み合わせ、倉庫内の在庫状況をタイムリーに把握する自動巡回システムを開発した。

このシステムでは、倉庫内に設置したレール上をレールドローンが定期的に巡回し、搭載したカメラで棚や保管エリアを記録する。取得した画像やセンサーデータをＡＴ－ＳＹＮＡＰＳＥへ連携し、ＶＬＭが商品の有無、保管場所、棚の使用状況、空きスペース、仮置きされた荷物などを読み取り、自然言語で報告する。

システムの目的は、すべての在庫を厳密に計数して確定することではなく、入出庫、補充、在庫探索、保管場所の調整など、日々の業務判断に必要な情報をタイムリーに提供することで、バーコードで管理されている在庫だけでなく、コードが見えない荷物、未登録品、商品名が書かれた箱に入っていない工具や機材なども、外観や形状から品目候補を推定する。倉庫内を面的に捉えることで、バーコード読み取りを補完し、現場の状況をより網羅的に把握する。

物流倉庫、工場内倉庫、レンタル会社の機材倉庫などでは、担当者が倉庫内を巡回し、在庫の有無や保管場所を確認している。しかし広い倉庫から必要な商品や機材を探すには、多くの時間と人手が必要となる。商品の移動や一時置き、登録漏れなどにより、在庫管理システム上の情報と実際の保管状況に差異が生じる場合がある。

バーコードは個々の商品やパレットを正確に識別するうえで有効だが、その一方でコードを一つずつ読み取る必要がある。コードが荷物の裏側にある場合や、ほかの荷物に隠れている場合、コード自体が付いていない場合には情報を取得できない。また棚の空き状況、仮置きされた荷物、通路上の障害物などをまとめて把握することも難しい。

アトラックラボは決められた経路を安定して走行できるレールドローンと、画像から物品や周囲の状況を理解するＶＬＭを組み合わせ、倉庫内を継続的に巡回し、業務に必要な在庫情報を提供するシステムを開発した。

ＶＬＭの解析結果は、在庫数量や品目を確定するものではなく、担当者が業務上の判断や確認を行うための参考情報として利用する。正確な数量管理や入出庫処理については、バーコード、ＲＦＩＤ、重量センサー、ＷＭＳなどとの併用を想定している。

製品名および会社名などは、各社の商標または登録商標です