Technology Platform
テクノロジー・プラットフォーム
GWES の
01OS Architecture
OSアーキテクチャの対比
GWES デモ環境の実画面画面を拡大 ↗
OSアーキテクチャの概念図
スマートフォン
- アプリ
- カメラ・地図・決済
- 判断の仕組み
- iOS / Android
- 土台
- SoC・センサー・通信
車
- アプリ
- 自動運転・予防保全
- 判断の仕組み
- Vehicle OS
- 土台
- ECU・LiDAR・カメラ
物流施設
- アプリ
- 配置・予測・品質管理
- 判断の仕組み
- GWES — 物流OS
- 土台
- WMS・マテハン・IoT
スマートフォンのiOS / Androidは、SoCやセンサー群の上位に位置し、AIフレームワークを統合的に提供するOSです。コネクテッドカーのVehicle OS（QNX / Automotive Grade Linux）も同様に、LiDAR・カメラ等のセンサーフュージョンと自律走行アルゴリズムを統合管理しています。
GWESはこれらと同じ設計思想で、物流施設のWMS・マテハン・IoTセンサー群の上位に位置するOSとして、4つのアルゴリズムを通じて施設運営の知能化を実現します。
Smartphone OS
Application
SNS、カメラ、地図、決済
AI / Framework
Core ML、Neural Engine、顔認識、音声認識
OS Core
iOS / Android（Linux Kernel）
Hardware
SoC、センサー、通信モジュール
Connected Car OS
Application
自動運転、予防保全、デジタルコックピット
AI / Framework
センサーフュージョン、経路計画、物体認識
OS Core
QNX / Automotive Grade Linux
Hardware
ECU、LiDAR、カメラ、V2X通信
GWES — Logistics OS
Application
要員配置最適化、出荷予測、品質管理、施設運営の自律化
AI / Algorithm
数理最適化LLM（生成AI）識別回帰モデル時系列分析
OS Core
GWES
Infrastructure
WMS、マテハン、IoTセンサー、ERP
02Algorithms
GWESを支える4つのアルゴリズム
GWESは以下の4つのアルゴリズムを開発・統合し、物流施設の運営における判断・予測・最適化を自動化します。各アルゴリズムは独立して機能するだけでなく、相互に連携することで施設運営全体の知能化を実現します。
RAリソース配分最適化
WF作業量予測
01
数理最適化
Mathematical Optimization
要員配置・作業割当・動線設計等の組合せ最適化問題に対し、混合整数計画法（MIP）や制約プログラミングを適用。多数の制約条件を同時に満たしながら、KPIを最大化する実行可能解を高速に導出します。
02
LLM
（生成AI） Large Language Models
大規模言語モデルを活用し、運営レポートの自動生成、異常検知時の原因推定と対策提案、ナレッジベースからの知見抽出を実行。非構造化データから実用的なインサイトを導きます。
03
識別回帰モデル
Discriminative Regression Models
勾配ブースティング（XGBoost / LightGBM）やニューラルネットワークを用いた教師あり学習により、作業時間予測・品質判定・設備劣化予兆検知を高精度に実現します。
04
時系列分析
Time Series Analysis
出荷量・入荷量・作業負荷等の時系列データに対し、季節性分解（STL）や状態空間モデルを適用。短期〜中期の需要予測および異常検知により、先を見据えたリソース配分を可能にします。