ユーザーがスマートフォンカメラを使用して、家具、電子機器、またはアパレルを自分の空間で確認できる機能。これにより、購入前に空間認識とスケールの見積もりが可能になります。
LiDAR や深度カメラなどのデバイスのセンサー、またはコンピュータビジョンアルゴリズムを使用して、平らな表面や部屋の境界を検出します。
レンダリングエンジンに、製品の高品質な3Dモデルを読み込み、標準的な部屋の寸法との正しいスケールを維持する。
製品と環境の両方に対して、光がどのように相互作用するかをシミュレーションするために、リアルタイムのレイ トレーシングまたは物理ベースレンダリング (PBR) を適用する。
AR ビュー内で、製品の色の/素材の切り替えや、回転、ズーム操作を行うためのタッチコントロールを実装する。

基本的な配置ツールから、写真のようにリアルで、ハードウェアに依存しない視覚化への進化。
このシステムは、ユーザーの環境を捉え、表面の幾何形状をマッピングし、その環境の中で製品のフォトリアリスティックな3Dモデルを生成します。照明と影は、実際のシーンに合わせて調整され、正確な視覚化を実現します。
仮想オブジェクトが、部屋の家具との比較において、現実的なサイズに見えるようにします。
ユーザーのスペースで検出された周囲の光の条件に合わせて、製品の色合いを自動的に調整します。
iOSおよびAndroidデバイス(深度センサーまたは高品質のカメラを搭載)との互換性。
すべての注文ソースを、単一の管理されたOMS(注文管理システム)のエントリーフローに統合する。
チャネル固有のペイロードを、一貫性のある運用モデルに変換する。
45 FPS、ミドルレンジのモバイルハードウェア
フレームレートの安定性
標準アセット: 2秒以内
モデルの読み込み時間
<2cm の範囲で、30秒間の時間経過
追跡精度
この取り組みは、当社の運用管理システムに基礎となるARレイヤーを構築することから始まります。焦点は、遠隔技術サポートや倉庫スタッフ向けのデジタルナビゲーションなど、具体的なユースケースにあります。この初期段階では、低遅延接続と直感的なモバイルインターフェースに重点を置き、迅速な成果を得て生産性を向上させ、トレーニング時間を短縮することを目指します。中期的に、この機能を複雑なロジスティクスシナリオに拡張し、リアルタイムの在庫追跡を作業員のヘルメットやタブレットに直接統合します。ここで、データ統合が重要になります。これにより、サプライチェーンの流れを動的に可視化し、ルーティングの決定を自動的に最適化できます。最終的に、長期的なビジョンは、物理的な資産とデジタル資産がシームレスに融合する、組織全体にわたる完全な没入型ARエコシステムです。この成熟した段階では、ドローンによる自動的な航空検査と、運用上のボトルネックが発生する前に予測するAI駆動の意思決定支援システムにより、当社の全体的なワークフローを、視覚的にガイドされるインテリジェンスネットワークへと変換します。

ソースの信頼性を高めるために、再試行、ヘルスチェック、および死んだメッセージの処理を強化する。
チャネルとアカウントのコンテキストに基づいたチューニング検証により、誤検出を減らす。
高い影響力を持つインテークエラーを優先し、迅速な運用復旧を実現する。
1つのプロセスで複数のチャネルをサポートし、個別の手動での照合パスを必要とせずに。
キャンペーンや季節的な急増に対応するために、制御された検証とキューイングの動作を使用します。
複数の注文プロファイルを処理し、一貫した品質基準を維持する。