庫内物流におけるフォークリフト運用を最適化するために、次のようなさまざまな対応策が検討されます。：

• 倉庫レイアウトの最適化: 施設のレイアウトを分析し、移動距離を最小限に抑え、渋滞ポイントを減らし、効率的な作業フローを計画。
• ルートの最適化: 搬送物の重さ、ピックアップ/ドロップオフの場所、リアルタイムの渋滞状況などの要因を考慮して、フォークリフトの最も効率的なルートを計算するアルゴリズムを実装。
• リアルタイムトラッキングとモニタリング: RFIDなどの屋内測位技術を利用してフォークリフトの動きをトラッキングし、パフォーマンスを監視し、改善点を特定。
• 自動化とロボティクス: 自律的に移動できるAGVや自動フォークリフトを統合し、効率を向上させ、人為的なエラーを削減。

当社は、Visual-Inertial SLAM（自己位置推定とマッピング）ベースのナビゲーションシステムであるGuideNS™を開発しました。このシステムは、スマートエッジデバイスとクラウドベースのバックエンド、およびアプリケーションプログラミングインターフェースで構成されており、物流オペレーターがリアルタイムに搬送車両の位置特定と可視化を行い、生産性と安全性を向上させることができます。

私たちのWebブラウザベースの視覚化＆分析ダッシュボードで利用可能な情報の一例を以下に示します。以下の画像は参考イラストのみであり、実顧客データは含まれていません。

このソリューションが提供するリアルタイムのナビゲーションデータを活用することで、フォークリフトの運用効率を高めるための戦略をクライアントに実施させることができます。最適化だけでなく、このデータはフォークリフト運用の安全性を向上させ、事故の発生を減らすためにも役立ちます。

従来の屋内測位システムは電波を利用する技術が主流であるため、金属構造物による干渉やアンテナ設置、測定範囲の制限などの問題から、十分なデータ取得が難しい状況でした。また、従来のソリューションは、データの品質、コスト、スケール性の面でも多くの制約があります。