Photoneo MotionCam-3DがRebl IndustriesのAIパレタイザーを駆動：よりスマートで人間工学的なハンドリングを実現

著者：Pavel Soral || 2026年2月27日

• クライアント： Rebl Industries AB経由のグローバル小売顧客
• 業界： 小売、物流、倉庫管理
• アプリケーション： ビジョン誘導ロボティクス、インテリジェントパレタイジング
• Photoneoテクノロジー： MotionCam-3D

概要

スウェーデンのグローバル小売顧客は、年間約200万個のユニークなサイズの小包を手作業で扱うという、深刻な人間工学的課題に直面していました。この重労働を自動化するため、自動化パートナーのRebl Industriesが、AI搭載ロボットワークメイト「Rebl Palletizer」を開発しました。

最大の課題は、ラインを止めることなく、ランダムで未知の箱サイズの継続的な流れをロボットが処理できるようにすることでした。ここでPhotoneoの業界最高峰MotionCam-3Dが鍵を握り、Reblのビジョン誘導ロボティクス（VGR）ソフトウェアと円滑に連携。システムの「目」と「空間知能」として機能します。

グローバル小売顧客

課題：モーション中の混在ケース・インテリジェントパレタイジングの自動化

グローバル小売顧客の「ラッピング」ステーションは、施設内で最も物理的に過酷な仕事の一つです。作業員が最大20kgの小包を仕分けラインからデリバリーケージへ手作業で持ち上げ積み上げます。1シフトで1人あたり1,000個以上を扱うことも。

自動化の最大の障壁は「変動性」でした。廃棄物と配送コストを最小化するため、顧客は製品ごとにオーダーメイドの箱を作成。つまりロボットセルは、異なる寸法・形状・重量の小包が絶え間なく流れてくる環境に対応しなければなりません。標準化されたアイテム向けにプログラムされた従来型ロボットではこのタスクは不可能です。

求められたシステム要件：

• 各ユニークボックスの精密な3D寸法と姿勢を特定すること
• コンベアを止めずに高速動作（最大450個/時）
• AIによるインテリジェントな積み付けと経路計画への正確なデータ提供
• 最大35kgまでの確実で安全な把持

常に最適な把持ポイントを特定

Photoneoソリューション：ReblのAIパワーロボティクスへの高忠実度ビジョン

Rebl IndustriesがAI駆動ロボットを柔軟なRobot-as-a-Serviceモデルで提供し、Zebra Technologiesが仕分け用バーコードスキャナーを供給する中、システム全体を支える唯一の決定的能力は「知覚」でした。ロボットはランダムな物品の流れをリアルタイムで「見て、理解し、インタラクト」しなければなりません。ここでPhotoneoテクノロジーがソリューションの核心となりました。

MotionCam-3Dによるモーション中の現実捕捉

コンベアライン上に特許取得済みのMotionCam-3Dを設置。このスキャナーは、高速移動する物体の高解像度・高精度3Dポイントクラウドを取得するユニークな能力を持ちます。

小包がラインを流れる際、MotionCam-3Dが各小包のシーンをスキャンし、精密な寸法、体積、位置を取得。**コンベアを一切止めることなく。**

コンベアを止めずにMotionCam-3Dで箱をオンザフライスキャン

Photoneoビジョンによって駆動される完全なワークフローはシームレスに展開します：

1. 任意サイズの小包がコンベア上でロボットセルに入る。
2. Zebra FS40バーコードスキャナーがラベルを読み取り、ルーティング情報を提供。
3. MotionCam-3D通過時に詳細な3Dスキャンが生成される。
4. この重要な3DデータがRebl WorkmateのAIへ渡される。
5. Reblの生成的スタッキングAIが、スキャンから得た精密寸法を用いて、パレット上の最大安定性と密度を実現する理想的な配置位置を決定。
6. Reblのロボットが、Photoneoビジョンソフトウェアのガイドで完璧なピックアンドプレースを実行。

成果：ビジョン主導自動化がもたらすもの

Photoneo MotionCam-3D駆動のRebl Palletizer

Rebl Palletizerの導入は大成功を収め、99%以上の稼働率と安定性を達成。計画から実行までわずか9ヶ月で、グローバル小売顧客に変革的成果をもたらしました：

• 深刻な人間工学的問題を解決： 物理的に過酷で反復的な作業を自動化し、グローバル小売顧客の従業員のウェルビーイングを改善。
• 高スループット自動化を実現： ラインを止めずにリアルタイム3Dデータを提供するPhotoneoテクノロジーにより、目標450個/時を達成。
• 「不可能」だった自動化を可能に： ランダムな箱サイズの処理という、ロボットパレタイジングの歴史的障壁を、高品質知覚システムによって直接克服。

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