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４リソースのIoTを増加させるのはSEAOS

４リソースのIoTを
増加させるのはSEAOS

ロジスティクス領域で制御すべきリソースは、商品・在庫の「Goods」、拠点内すべての空間の「Spaces」、仕事の「Tasks」、車・鉄道・ドローンなど配送手段の「Transportion」の４つ。
SEAOSはその各リソースにIoTを接続し、誰もが便利で使いやすいロジスティクスを実現します。
2020年には、世界で45億のIoTがロジスティクスに接続・制御されます。SEAOSはロジスティクスのメインプレイヤーとして、制御するリソースとアルゴリズムを増やし続けます。
５つのアルゴリズム群がロジスティクスを変える

５つのアルゴリズム群が
ロジスティクスを変える

ロジスティクスに求められる技術を細やかに定義し、その一つ一つを磨き上げたのがSEAOSのロジスティクス・メソドロジー 「12Technologies」。
分析・設計フェーズから運用・改善まで、SEAOSが手がける全てのロジスティクスにその成果が活かされています。
その実力は、日本のロジスティクスを支えています。

“ダッシュボード”でロジスティクス４リソースのデータを
ビジュアライズ。素早い判断をサポート

  • 金額や数量だけでなく、使用率や回転率などさまざまな切り口でビジュアルプレゼンテーション
  • 最適値と実績値の差異から対応方法の選択肢を提示

Ective

Dashboard
  • Goods

    DReC

    商品個体情報と出荷状況など物流情報を制御。単体の販売管理システムとしても、既存システムと連携させても利用可能。
    • 温度や重量センサーによる消費量・利用頻度判定
    • 画像認識を使った商品点数の自動計数
    • 機械の状態、使用期限など個体固有の情報管理
    • 複数拠点・システムで管理された在庫数の統合制御
    ※DReC® はSEAOSの商標です。
  • Spaces

    OpSAS

    複数の拠点とその内部全ての空間を3次元制御。
    Logiler(庫内搬送用ロボ)
    • ロボットやドローンによる空間情報の収集と自動マッピング
    • 画像認識による空間占有物の分析（使用中の棚、通路、デッドスペースなど）
    • WMS連携による回転数測定
    • 3D-SLAMによる空間マッピング
    • AIによる湿度や明度も含めた空間用途提案
  • Tasks

    Xble

    拠点内の人やロボットの制御。WMSやマテハンへの接続が可能。既存WMSのアップグレードに。
    WMS(倉庫管理システム)
    • 個人評価やスキル情報を反映した人材配置
    • カメラやiBeaconを使った動線管理（自己位置認識技術）
    • カメラとAIでの顔認識などセキュリティ管理
    • 作業の進捗により、次の作業を提案（パーソナルワークアシスタント）
    ※Xble® はSEAOSの商標です。
  • Transportation

    Quent

    拠点間の配送を制御。商用車に求められる機能をスマホ１つで。
    TMS(輸配送管理システム)
    • GPSやVICSによる位置追跡と到達時間予測
    • OBDⅡと動態管理による運行記録自動化
    • AIによる自動ルーティング
    • 温度センサーやドライブレコーダーなど車両特有デバイスとの連携
    ※Quent® はSEAOSの商標です。

iLot

さまざまなアルゴリズムで応用されるコアとなる技術群

  • Visual SLAM（画像センサーからの自動マッピング）
  • CNN（画像や音声認識に使われるAI）
  • ROS（ロボット用OS）など

信頼性の高いオープンソースをインテグレート

SEAOSのシステムは、Ective、DReC、OpSAS、Xble、Quentの5つのアルゴリズム群から構成され、
目的や予算に合わせてさまざまな組み合わせで導入いただけます。
各システムは部品化・API化されているため、一機能をモジュールとして使ったり、API接続で特定の機能だけを使うことも可能です。
自社システムをモジュールやAPIを使って機能強化する案件も少なくありません。
API公開される機能は、日本を代表する企業のロジスティクスをささえている大規模システムでも利用されています。
SEAOSは使いやすさだけでなく、品質面も妥協しません。
オープンな設計はIoTにも及びます。デバイスや通信は汎用的なものを採用し、柔軟で低コストのシステム構築が行えます。
専用機器を使わない構成は長期利用での保守性を高め、アップグレードも容易です。
アルゴリズムイメージ図

DReC

「API接続で全国4,000店舗をオムニチャネル化」

「API接続で全国4,000店舗をオムニチャネル化」

活用されていなかった商品デモ用タブレットをDReCに接続。店舗にない商品の注文や他店舗での受け取りを可能にしました。
最終的に4,000店舗をオムニチャネル化する予定です。
  • システム改修なしでのオムニ対応（API接続のみで対応）
  • 特定の拠点や配送ルートに依存しない、ニューロン（神経細胞）型オムニチャネルを実現
  • メーカー・倉庫・店舗・空きビルに作った臨時スペースなど、さまざまな場所の在庫をシェア

OpSAS

「倉庫レイアウト、在庫配置、補充発注タイミング、作業員への作業指示…3D空間マッピングや機械学習など先進技術を集約した大規模SIのコア技術として採用」

「倉庫レイアウト、在庫配置、補充発注タイミング、作業員への作業指示…
3D空間マッピングや機械学習など先進技術を集約した大規模SIのコア技術として採用」

商品の種類・量がめまぐるしく変化・増大するEC（ネット通販）案件で、柔軟性・拡張性・コスト・品質の担保を高レベルで実現しました。
  • 実際の店舗と同様、出荷頻度に応じて、格納エリアを店舗・バックヤード・倉庫に分割し、各エリア間の商品補充だけでなく、各エリアの容積拡張・縮小もシステムが推奨
  • 空き空間容積と荷姿を正確かつリアルタイムに把握し商品特性や出荷特性を機械学習。使えば使うほど、規模が大きくなればなるほど、より効率的な推奨が可能に。
  • 推奨指示は全体スループットが最大化されるよう、状況に応じて常に最適化。細かいレベルで指示が行われるので、管理者および作業者は迷うことなくスムーズに作業可能。
  • Xbleとの連携で、カーナビのような使いやすさ

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Xble

「最適な作業指示と移動ルートをタブレットに自動表示(PWA)。 カーナビのような使いやすさで、新人でもベテラン並みの作業効率を実現」

「最適な作業指示と移動ルートをタブレットに自動表示(PWA)。
カーナビのような使いやすさで、新人でもベテラン並みの作業効率を実現」

倉庫内の地図・棚情報を3D情報として把握。進捗状況に応じて適切な作業指示を選択し、推奨移動ルートと作業時間予測をカーナビのようにタブレットへ表示するPersonal Work Assistant(PWA)で、新人でもベテラン並みの作業効率を実現しました。
  • タブレット(iPad mini)を使ったカーナビのような使いやすさ
  • 作業進捗に応じ、次に行うべき作業を自動選定
  • 推奨移動ルート自動生成
  • 作業予測時間自動計算
  • フォークの旋回やパレットの上げ下ろし時間も考慮

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Quent

「大手コンビニ事業者次世代配送センタープロジェクト」

「大手コンビニ事業者次世代配送
センタープロジェクト」

デジタコとカーナビなど専用機材で運用されていたシステムをスマートフォンやMVNOなど汎用性の高い機器で再構築しました。
  • AIを使った配送ルート（固定ルート・ダイナミックルーティング）
  • 温度のリアルタイム監視（車両扉開閉時のみから走行中も監視）
  • 複数パターンの納品ダイヤ
  • 店着、配送遅延リアルタイム表示
  • ドライバーアラート（事故多発エリア）
  • 別店舗誤配送防止
  • 運行管理自動化（ドライバーズレポート、睡眠、アルコールチェック、安全運転診断）

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