■従来課題
・荷姿の統一が困難なので人手(アタッチメント)での対応が必要
・既存の作業体制では物量波動に対応することが難しい
・安心・安全かつ効率さげることなく搬送ロボットを導入したい

■できること
・複雑な経路でも、人手で運ぶ手間を省き安心・安全に確実に
　荷物を搬送します

■特長
　スタート地点に置くだけで天井のカメラが荷物を認識。
　ボットが自動的に搬送を開始及び終了します。

■従来課題
　倉庫や工場で自動化のニーズが高まる一方で、
　扱う物品の形状・配置などが多様なハンドリング作業は
　多くの現場で人手に頼っています

■できること
　不規則に置かれた多様な形状の物品を扱う必要がある
　棚ピッキング・補充などのハンドリング作業をロボットが
　ティーチレスで実行します

■特徴
　「世界モデル」を応用したロボットAIが状況を認識・
　判断した上で、物品が乱雑に配置された環境でも精密な
　ハンドリングを自動実行します

作業員の労働力・現場作業内容をデータ化、作業量に応じたタイムリーな作業員の最適配置が可能なサービスです。

国内労働人口が減少傾向にあり、現場作業DX化による省人化ニーズが高まる一方、現場は人手でしか出来ない作業も多数残存しています。今後、現場作業員の確保が困難になる中、いかに現場で働く人を有効活用できるかが課題となっています。

そこで、各個人の労働力や現場作業状況を可視化し、業務プロセスの改善や日々の作業量に応じたタイムリーな作業員の最適配置に繋げる解決策をご紹介します。

SCMプロセスを見直すにあたり、
①必要なデータがシステム間に散在している
②何をどう改善したらいいのかわからない
③事業環境変化に応じた物流ネットワークを整備したい
といったお声をよく聞きます。
LMSでは、SCMに必要な物流データを一つに統合することで、管理工数の削減/トータルコストのスリム化/物流ネットワークの最適化等を図ります。

紙主体で属人化する通関業務をデジタル化し、大幅に工数を削減します。
インボイスやパッキングリスト等の多種多様な帳票のデータ化をAI-OCRにて実現。作業を大幅に削減すると共に関税計算・申告まで一貫したソリューションを提供します。

物流改善を通じて経営改革を支援するWMS（Warehouse Management System）です。業務のリアルタイム処理を推進することで、物流センター内の効率化とスピード化を図り、適正在庫のコントロール、企業競争力強化へ向けた改善への意思決定を支援します。

2024年問題やドライバー不足などへの解決策として「共同輸配送」が注目されています。しかし、
①条件に合致するが見つからない
②条件調整や継続が困難
③オペレーションが複雑などの問題
などが原因でなかなか取組が進まないという現状があります。
共同輸配送プラットフォームはそれらの問題に対しトータルで支援をし、解決していきます。

■従来課題
製造業の場合は部品調達の納期・数量・価格、物流業の場合は配送場所・経路・車両台数等といった調整・交渉業務において、手間や工数がかかっている。
■できること
交渉AIを用いることで、調整案の提示だけではなく、AIが交渉までもを行うことができる。
■特徴
情報を集約するのではなく、分散型で最小限の商流情報のやりとりだけで実現可能。

配送時刻やエリア、配送手段などの膨大な組合せとなる配送計画立案は、これまで熟練者の技術に依存していました。
この業務に量子コンピューティング技術を活用することで最適な配送計画を高速で自動立案した事例についてご紹介します。このほか、拠点統合などの経営戦略、将来的な物流量の増加といった課題を踏まえた配送計画シミュレータとして活用する事例をご紹介します。

■従来課題
・命に係わる医療機器物流の安定化、物流業務の負荷軽減。
・2024年問題の回避。
■できること
・データ交換：メーカー～ディーラー間の出荷／返却情報の
　データ交換をシングルウィンドウで実現。
・データ管理：業界全体の物流情報を統合データベース化
・検品システム：販売代理店様向けの検品システムのご提供
■特徴
　内閣府主催の「戦略的ｲﾉﾍﾞｰｼｮﾝ創造ﾌﾟﾛｸﾞﾗﾑ」一環で開発