倉庫管理組織は、入庫、ピッキング、および一般的な離職率に起因するエラーによるコスト増大に直面しています。倉庫および物流業務のマネージャーは、より迅速なオンボーディングの実現とピッキング率の向上、そしてエラー率の削減という課題を抱えています。よく知られているように、Vuzixの拡張現実（AR）スマートグラスは、オンボーディング体験の向上やリアルタイムでの意思決定支援を提供し、作業者をスーパーバイザーや企業管理システムに即座に接続することで、倉庫および物流センターにおける効率を最適化します。
拡張現実と組み合わせることで、AIを活用する作業者と自動化技術が統合され、より効率的かつインテリジェントに連携できるようになります。AIはデータを絶えず解析し、適応的に業務プロセスの最適化を促進・変革します。VuzixのパートナーであるLogistiVIEWは、AI、コンピュータビジョン、機械学習、音声認識、物体認識を活用したプラットフォームを構築し、倉庫・物流業務に自動意思決定を導入しました。自動意思決定とは、AIソフトウェアを使用して、認識されたパターンに基づいて人に対して判断や行動を推奨し、複雑なデータストリームをフィルタリングして、目の前のタスクを遂行するために最も重要な情報のみを提供するプロセスです。
LogistiVIEWのCEOであるセス・パティン氏は次のように述べています。「LogistiVIEWの自動意思決定（ADM）は、次に実行すべき最適な作業を予測し、変化が発生した際にリアルタイムで対応します。業務の複雑さが増す中、不確実性を管理し、円滑なフローを維持することは、運用リーダーにとってますます困難な課題となっており、非効率で予測不可能な結果を招いています。リーダーは多くの場合、複数のシステム間でデータを照合して手動で作業計画を立てたり、変更状況を把握するためにメールを監視したりと、コンピュータに縛り付けられています」。さらに、「ADMは、作業の割り当てと指示を最適化することで人々の潜在能力を引き出し、運用リーダーがコンピュータの前で作業管理に費やす時間を減らし、現場でパフォーマンス管理を行う時間を増やせるようにします」と付け加えました。
現在、倉庫・物流業務はAIソフトウェアを活用することで強化されています。どの注文を倉庫にリリースすべきか、タスクの実行順序、誰に作業を割り当てるべきか、注文が倉庫内を流れるプロセスはどうあるべきかなどをAIが推奨します。
時間の経過とともに、LogistiVIEWの業務最適化エンジンは、プロセス実行中に収集された膨大な労働データを分析することで、現場の生産性を向上させる方法を学習します。機械学習を使用することで、作業者の行動やプロセスの整合性に関する洞察を提供し、パフォーマンス向上のための推奨事項を提示し、ロボットや自動化システムとの連携を自動的に最適化します。
AI、機械学習によるパターン認識、およびARスマートグラスを使用して、LogistiVIEWがどのように倉庫内の自動意思決定を推進しているかについて詳しくはこちらをご覧ください。