スマート倉庫を進化させるインテリジェントなロボットアームの導入が加速しています。企業は、複雑なピッキングと仕分け作業の効率を高め、出荷業務のスピードと合理性を両立させることが課題となっています
山火事や都市火災などの災害は、安全と資源管理における大きな課題を浮き彫りにします。山火事などの災害では、人間のチームが迅速かつ効率的に管理することが困難な影響が広範囲にわたる地域をカバーする必要があります。このような災害は予測不可能で規模が大きく、リアルタイムのデータ収集と分析が十分にできないため、従来の消防や救助の方法では対応が不十分になりがちです。AI などのテクノロジーの進歩により、ドローンのようなAI アシストツールが登場し、災害対応に革命的な成果をもたらしました。
国際港湾では、AIを活用した車両識別システムによって物流効率が向上しています。しかし、照明の変化、角度の変化、車両速度の変化などによってナンバープレートやコンテナ番号の認識エラーが多く発生し、港湾物流管理における人件費と時間コストを増大させています。
AIとIoT (AIoT) をスマートトラフィックシステムに統合することで、交通管理の効率が大幅に向上しました。しかし、交差点や道路沿いの場所での大規模展開では、有線、無線の範囲が限られていること、データ伝送距離が限られていること、電力の制約、運用コストとメンテナンスコストが高いことなどの課題があります。大規模なケーブル配線を必要とする有線ネットワークは、カバーエリアが狭くコストが高いという難点があります。また、従来のWi-Fiのような無線ネットワークは、範囲が0.1キロメートルに限られており、干渉を受けやすい傾向があります。
作物の病気を人手で特定するにはコストがかかり、主観的な判断になるため、農場での正確な検出を保証する自動化システムが必要とされています。AIoT とAI 視覚検査を統合し、農場で葉の健康状態を分析できる革新的なソリューションを実現しました。この先進的なアプローチは、作物の健康を評価し、葉の病気を検出する機能を強化し、その結果、作物の収量と品質を同時に向上させます。
建設車両は建設業界を支えており、多くのプロジェクトで重要な役割を果たしていますが、これらの車両は、多くの場合ハイリスクな環境下にある建設現場で重大な安全リスクを抱えています。請負業者は、建設車両がもたらす潜在的な危険から労働者を守るためのソリューションを常に探しています。安全に関わる事故は、人命の損失、プロジェクトの遅延、シャットダウンによるコストの増大、企業の評判へのダメージなど、壊滅的な結果をもたらす可能性があります。
インテリジェント製造と消費者ニーズのパーソナライズ化が進む中、多品種・小ロットの柔軟なな生産モードが、従来の単一製品仕様による大量生産に代わり、より個別化された市場の要求に応えるようになりました。しかし、多品種・小ロットの生産モードは、労働資源や製造環境などの生産移転コストに関わる課題をメーカーにもたらします。
ノルウェーの従来の通行料金および駐車システムは、非効率性と旧式の料金徴収方法による収益損失に悩まされていました。信頼ベースのモデルや物理的な障壁に依存するこれらのシステムでは、すべてのユーザーが料金を支払うことを保証できませんでした。これにより、道路や駐車場の必要なメンテナンスに資金を提供する能力が制限されていました。