AIを活用した商品外装ダンボール破損レベル判定の統一化を目指し、5社が共同実証実験を開始

共同実証実験の概要

現在、清涼飲料業界や流通業界では、商品の輸送・保管中に、輸送資材であるダンボールに軽微な擦れやしわ、膨れ等が見られた場合、中身品質に関わらず、ダンボールの外観状態で納品可否の判断が各社の倉庫毎に目視で行なわれている。この納品可否の判断は、飲料メーカー・流通業ともに共通の基準がないため判断にばらつきが生じている。これにより中身品質に問題のない商品の返品・廃棄が発生し、食品ロスが課題となっている。

今回の共同実証実験では、これまでばらつきが生じていた納品可否の判断を「飲料配送研究会」の基準を使用した富士通のAIシステムにより客観的に判定。このするシステムを飲料メーカー・流通業が共有し、製造・配送・販売を担う各社で破損レベル判定の統一化が目指されている。

これにより、軽微な外装破損商品を流通させることで商品廃棄を抑制し、食品ロスを削減するとともに荷受時の検品時間や倉庫での返品作業を軽減することで、清涼飲料業界や流通業界が抱える物流課題の改善にも貢献する。

実証実験の実施フロー

1. 商品の入荷検品時または出荷前や保管時に倉庫担当者がスマートフォンで破損箇所を撮影
2. 撮影した画像をデータベースと照合
3. AIが判定・推奨した入荷・出荷可否に基づき、倉庫担当者が入荷・出荷の可否を判断

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