インテリジェントな倉庫システム
インテリジェントウェアハウジングとは、ストレージ、在庫管理、物流運用を最適化するための、自動化、人工知能（AI）、モノのインターネット（IoT）、ロボット工学などの高度な技術の使用を指します。倉庫運用の効率、精度、スケーラビリティを向上させることを目的としています。
棚層の数：3/4/5
レイヤーあたりの貨物スペースの数：2/3/4/5/6/7/8
計量範囲：オプション5/10/20/30 kg
システムの割り当て：システムは、オペレーターにタスクを割り当てます。
顔認識：オペレーターは、顔認識を通じてアイデンティティを検証します。
ライトインジケーター：システムが点灯してタスクを示します。
材料ピッキングプロンプト：システムは、オペレーターに必要な材料を選択するように促します。
アウトバウンド完了：オペレーターがアウトバウンドプロセスを完了します。
顔認識：オペレーターは、顔の認識を通じて再びアイデンティティを検証し、タスクを確認します。
ウェイトコレクションとリアルタイム在庫の精度：
高精度の電子スケールを使用して、在庫内の在庫をリアルタイムで測定し、現在の在庫レベルの正確でタイムリーな更新を確保します。
数量収集と制御/アウトバウンド操作：
システムは、アイテムの重量と単位の重量に基づいて数量を自動的に計算し、IN/Outbound結果のリアルタイム監視を可能にします。
トレーサビリティの顔の認識：
倉庫アクセス管理のためのフェイシャル認識技術を実装し、イン/アウトバウンドアクティビティの自動記録を可能にします。
コンプライアンスと透明性のためのアクセス制御：
標準化された操作を確保するために、システムが制御したアクセスを備えた、マテリアルピッカーと認定担当者を特定します。
効率を改善するためのロケーションガイダンス：
PTL（Pick-to-Light）システムは、ピッカーを正しい場所に導き、ピッキングと棚の効率を高めます。
エラー防止のためのガイダンスの選択：
オーバーピックまたはアンダーピッキングのためのアラートを備えたリアルタイムピッキング数量を表示し、正確な材料の検索を保証します。
WMS/MES/ERPシステムとの統合：
WMS、MES、ERPなどのサードパーティシステムからアウトバウンドタスクリストを取得します。
体系的なタスク組織：
合理化された操作のアウトバウンドタスクリストを整理します。
アラートをオーバーピッキングして誤ってピッキングする：
誤ったピッキングのためのリアルタイムアラートのエラーを防ぎます。
低在庫アラーム：
インベントリが安全レベルを下回ったときのアラート。
マテリアルピッキングの光指標：
ライトプロンプトを使用して、ピッカーを効率的にガイドします。
小包の並べ替え最適化：
パッケージの重量をリアルタイムで監視し、輸送計画を自動的に一致させ、ソート効率を向上させます。
動的な重量データを使用して輸送コストの計算を最適化し、手動エラーを減らします。
スマートウェアハウスのスケジューリング：
棚の重量データを倉庫管理システム（WMS）にリンクして、最適なストレージの場所を推奨します。
マテリアルハンドリングと在庫制御：
生産ラインの正確な材料検索と在庫管理を保証します。
追跡可能な操作：
材料の使用法と人事活動を追跡して、説明責任を強化します。
効率的な株式管理：
在庫の更新を自動化し、ストレージスペースの使用率を最適化します。
エラーのないピッキング：
リアルタイムのガイダンスとアラートでピッキングエラーを減らします。
インテリジェントな倉庫システム
インテリジェントウェアハウジングとは、ストレージ、在庫管理、物流運用を最適化するための、自動化、人工知能（AI）、モノのインターネット（IoT）、ロボット工学などの高度な技術の使用を指します。倉庫運用の効率、精度、スケーラビリティを向上させることを目的としています。
棚層の数：3/4/5
レイヤーあたりの貨物スペースの数：2/3/4/5/6/7/8
計量範囲：オプション5/10/20/30 kg
システムの割り当て：システムは、オペレーターにタスクを割り当てます。
顔認識：オペレーターは、顔認識を通じてアイデンティティを検証します。
ライトインジケーター：システムが点灯してタスクを示します。
材料ピッキングプロンプト：システムは、オペレーターに必要な材料を選択するように促します。
アウトバウンド完了：オペレーターがアウトバウンドプロセスを完了します。
顔認識：オペレーターは、顔の認識を通じて再びアイデンティティを検証し、タスクを確認します。
ウェイトコレクションとリアルタイム在庫の精度：
高精度の電子スケールを使用して、在庫内の在庫をリアルタイムで測定し、現在の在庫レベルの正確でタイムリーな更新を確保します。
数量収集と制御/アウトバウンド操作：
システムは、アイテムの重量と単位の重量に基づいて数量を自動的に計算し、IN/Outbound結果のリアルタイム監視を可能にします。
トレーサビリティの顔の認識：
倉庫アクセス管理のためのフェイシャル認識技術を実装し、イン/アウトバウンドアクティビティの自動記録を可能にします。
コンプライアンスと透明性のためのアクセス制御：
標準化された操作を確保するために、システムが制御したアクセスを備えた、マテリアルピッカーと認定担当者を特定します。
効率を改善するためのロケーションガイダンス：
PTL（Pick-to-Light）システムは、ピッカーを正しい場所に導き、ピッキングと棚の効率を高めます。
エラー防止のためのガイダンスの選択：
オーバーピックまたはアンダーピッキングのためのアラートを備えたリアルタイムピッキング数量を表示し、正確な材料の検索を保証します。
WMS/MES/ERPシステムとの統合：
WMS、MES、ERPなどのサードパーティシステムからアウトバウンドタスクリストを取得します。
体系的なタスク組織：
合理化された操作のアウトバウンドタスクリストを整理します。
アラートをオーバーピッキングして誤ってピッキングする：
誤ったピッキングのためのリアルタイムアラートのエラーを防ぎます。
低在庫アラーム：
インベントリが安全レベルを下回ったときのアラート。
マテリアルピッキングの光指標：
ライトプロンプトを使用して、ピッカーを効率的にガイドします。
小包の並べ替え最適化：
パッケージの重量をリアルタイムで監視し、輸送計画を自動的に一致させ、ソート効率を向上させます。
動的な重量データを使用して輸送コストの計算を最適化し、手動エラーを減らします。
スマートウェアハウスのスケジューリング：
棚の重量データを倉庫管理システム（WMS）にリンクして、最適なストレージの場所を推奨します。
マテリアルハンドリングと在庫制御：
生産ラインの正確な材料検索と在庫管理を保証します。
追跡可能な操作：
材料の使用法と人事活動を追跡して、説明責任を強化します。
効率的な株式管理：
在庫の更新を自動化し、ストレージスペースの使用率を最適化します。
エラーのないピッキング：
リアルタイムのガイダンスとアラートでピッキングエラーを減らします。
