Pizza, el agente anónimo de la revolución de los robot

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Pizza, el agente anónimo de la revolución de los robot
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No hace mucho tiempo que la idea de robots cuadrúpedos repartiendo pizzas o bípedo parecido como una posibilidad real. Dicha especulación fue alimentada por la adquisición de Google de Boston Dynamics, una empresa asociada más con posibles aplicaciones militares, que ganaron notoriedad por sus robots de Big Dog aterradoramente ágiles.

Google y luego su matriz alfabeto, tenían que trabajar la manera de llevar esta tecnología a civvy calle — un problema que ciertamente royó en el equipo de desarrollo. La visión era quizás demasiado grandiosa incluso para alfabeto y, este año, se informó de que Boston Dynamics ha sido sin la correa así que podía olfatear alrededor para potenciales compradores.

Con ese episodio de breve duración sobre, la hoja de ruta para las entregas robóticas está ahora bajo debate, al menos si estaban esperando los brazos y las piernas. Pero ¿qué tal una autónoma entrega caja con ruedas o un aire drone en su lugar? Son todo en la etapa de prototipo pero definitivamente vienen; de hecho, hay una amplia gama de tecnología innovadora en investigación por parte de los comerciantes para lograr una ventaja competitiva, de drones a chatbots rediseñado Mars rovers y robots de slasher.

Explorando el Amazonas

En cuanto a la entrega, robótica ya están en uso pero sobre todo fuera de la vista, a menos que por supuesto está trabajando en un centro de cumplimiento al cliente, un almacén de distribución a usted y a mí.

Adquisición de Amazon de Kiva Systems en 2012 fue una movida bastante menos dramática que alfabeto compra de Boston Dynamics. En 2015 era rebranded como robótica de Amazon, y su funcionamiento se ha retirado en el local, mucho para disgusto de aquellos que tenían un modelo de negocio en torno a sus máquinas. En consecuencia, logística tranquila, previamente un niño del cartel para los robots de Kiva, decidió que la única manera de solucionar el problema sería diseñar su propio. Formado del lugar robótica en 2014 y desde entonces ha desarrollado su propio almacén de LocusBot Asistente de cosecha. Es trabajo en progreso y muestra otro enfoque para la automatización de almacenes.

Amazon paga un ojo de riego $ 775 millones (£ 630 millones) para su empresa de robótica de almacén y el mes pasado obtuvo las patentes para su “sistema y método de la coordinación de movimiento de unidades móviles”, que describe la inteligencia que permite múltiples bots identificar y seleccionar pilas de mercancías y luego moverlos alrededor de un piso de almacén, sin colisiones. La planta tiene una cuadrícula encajan en él con áreas de rotación especificado que los bots no alejarse.

Transportan realmente se describen como “estantes mágicos” — altos contenedores que contienen una gama de productos. Compacto robot naranja deslice por debajo de estas estructuras y levantarlas desde abajo. Entonces, por automóvil a lo largo a un ritmo sobrio, transporta a las estaciones de embalaje individual donde operarios humanos recoger artículos de los estantes mágicos para preparar una orden. Como muestra en el video alrededor de la 1:13, los bots se alinean para un selector que nunca se mueve de su estación.

Noticias antiguas tal vez, pero al menos esta es una tecnología robótica que realmente se está implementando para ofrecer mayor eficiencia. Ciertamente, estos bots no están cubriendo la última milla a su puerta, pero que están cubriendo miles de millas por año en los almacenes, supervisados por algunas tareas difíciles de optimización para maximizar la eficiencia de la ruta.

De hecho, es el trabajo de análisis y algoritmos de aprendizaje automático que están determinando cuán eficaz robótica y la automatización se puede acelerar la entrega, ya sea dentro de un almacén o en la carretera.

Ocado: del almacén a la mesa

Minorista de comestibles en línea Ocado, el uso de análisis de datos grandes infiltra en cada parte del negocio del cliente de perfiles en el sitio, para analizar la demanda del producto, rutas de entrega y, por supuesto, proporciona ranuras de entrega al cliente para elegir. Para el usuario, hacer clic en un plazo de entrega no implica una gran cantidad de pensamiento pero es realmente una oferta fantásticamente compleja, como explica CTO Paul Clarke de Ocado.

“En ese click, mucho sucede en segundo plano. Nuestros sistemas están estudiando su geografía y por su ubicación geográfica. Están viendo las órdenes existentes que se han colocado. Trabajan hacia fuera, entre 6:00 y 22:30, en incrementos de media hora — ranura que podríamos servirle que día. Esto se basa en órdenes existentes y lo que creemos que tendrá en su orden, si ya no han llenado su cesta. También se basa en la capacidad de los furgones. Y que tiene que suceder en unos 500ms.

“Si pregunta eso mismo cinco segundos más tarde, la respuesta será diferente. Otros clientes han hecho un pedido y algunas personas habrán añadido más a su orden. Tiene la capacidad de la furgoneta. Es una optimización en tiempo real donde la especificación del problema está cambiando bajo nuestros pies todo el tiempo”.

Cumpliendo con las ranuras de tiempo de entrega sin duda añade una capa de complejidad que no experimentan las empresas courier típico. Para ellos, el problema de optimización batch es simplemente en el trabajo una orden de entrega y elección de las furgonetas. Si un cliente se encuentra fuera, acaba de poner una tarjeta a través de la puerta.

Además, el Mensajero no poner los artículos en las cajas de distribución ya sea. No olvidemos el almacén de CFC que es tener que administrar las entregas de los proveedores y, por supuesto, el pick-y-paquete necesario para satisfacer órdenes individuales antes incluso partieron en una camioneta con una ranura de tiempo asignada.

Para hacer frente a estas variables Ocado ve a la nube, Google proporciona el músculo para su oferta de la plataforma Smart Ocado (OSP) y AWS. Además de una solución de entrega que otros minoristas pueden comprar, de Morrison, siendo el último ejemplo de marketing, la plataforma inteligente de Ocado está siendo renovada con robots diseñados en la empresa. Estos se están probando en sus instalaciones de Andover y ya procesada pedidos completos, aunque Clarke quiere hacer más pruebas de gran escala antes de “pulsar el botón”.

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Enlarge / Undergoing tests at a new facility in Andover, the Ocado Smart Platform is getting tooled up for a serious refresh.

Los nuevos robots operan en una cuadrícula que Clarke confiesa que no es un concepto nuevo exactamente, que se remonta al envase puertos, donde en un marco de vagar sobre cajas y moverse alrededor. Empresas como Swisslog utilizan un enfoque similar con sus bots de la red y ha tenido éxito con la implementación de su sistema de almacenamiento piezas pequeñas AutoStore en sus almacenes de Asda. Tecnología de Ocado es otra variación sobre el tema de uso eficiente del espacio de la red.

Pizza, el agente anónimo de la revolución de los robotAmpliar / elementos significativos del diseño robot fueron desarrollados en la empresa. Todavía, había un vistazo fugaz a estos nuevos robots en acción en Twitter recientemente, y la tecnología detrás de ellos sugiere que esto realmente podría ser un desarrollo interesante en términos de eficiencias de robóticas. El cuello de botella de la autonomía, como se analizó en un reciente artículo de Ars, es que simplemente están barajando robots contenedores alrededor de que los seres humanos tienen que escoger, porque solo estamos un poco demasiado inteligentes para el lado de pick y pack de cosas para ser reemplazado por la automatización todavía.

Al igual que los bots de Kiva de Amazon, el sistema de Ocado está diseñado para mejorar el acceso a los bienes en el almacén, pero esto está siendo refinado en todos los niveles. En esencia, es un problema de optimización cuadridimensional. Es el movimiento bidimensional de los robots, la optimización tridimensional de la red que tiene los cajones de almacenamiento debajo y la cuarta dimensión — lograr eficientemente este proceso cambiando estos contenedores de mercancías en el tiempo.

Órdenes llegan continuamente de los clientes, el sistema no sólo tiene que considerar el mejor lugar para almacenar un bin nuevo en la red después de la cosecha pero también tiene que mirar hacia adelante para futuros pedidos que va a ser procesados, que pueden incidir en esa ubicación. Al mismo tiempo, la mejor optimización de ruta en un nivel 2D debe calcularse como los robots zumbando alrededor, que se suma a la complejidad.

“Hay una carga de los algoritmos y el aprender de máquina de hacer optimización de ruta,” dice Clarke “pero que es ligeramente diferente de la analítica que se encuentra en la parte superior, que es casi independiente. Su objetivo es detectar cosas, como una modificación a un pedazo de firmware que ha cambiado el modelo de la física de un bot, o si un bot individual tiene un tema que se va fuera de las especificaciones. Está tratando de recoger. Como todo lo demás, nuestro primer puerto de escala es ponerlo todo en un lago de datos en la nube y llevar a cabo análisis inteligente sobre él”.

Otro aspecto a la optimización de la ruta es el sistema subyacente que controla más condiciones rutinarias, como cuando un particular no es acelerar tan rápido como se esperaba o si su batería no dura tanto. Tales síntomas pueden afectar la eficacia de la red entera, y tan mal rendimiento bots necesitan ser identificado y llamado para un reemplazo de servicio o batería. De hecho, cualquier robot puede hacerse cargo de tareas de otro y, ya que son con pilas, la instalación en su conjunto está diseñada para ser más tolerantes a la pérdida de energía o apagones.

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Swisslog AutoStore grid-based bin selection system installed at an Asda warehouse.

Mientras que los pedidos de los clientes influyen en los lugares de almacenamiento de los contenedores de mercancías zoom alrededor de la cuadrícula, hay otros factores que tienen una influencia significativa en su “velocidad”. En Resumen: la velocidad que se mueven mercancías fuera del almacén. Leche y pan cambiar rápidamente, pero una vela perfumada exóticas será una quemadura lenta. Demanda se altera con el clima, época del año o un período festivo, sólo ver volar las velas y calabazas de Halloween. Incluso un chef de la televisión puede hacer la diferencia.

“Hemos visto la velocidad de una vaina de vainilla — que típicamente tiene un punto solo en Navidad, como resultado de alguna receta de chef famosos,” dice Clarke.

Sin embargo, más bien tomará por sorpresa, análisis y algoritmos predictivos para patrones de compra del cliente se realizaron de manera rutinaria. Lo ideal es no hay estantes vacíos y sin exceso, como explica Clarke.

“Corremos varios modelos de pronóstico que compiten entre sí para la exactitud. Basa en que uno gana, se elige un determinado modelo de pronóstico para cada producto y si cambia con el tiempo, luego se escoge un modelo de pronóstico diferente. Es una importante parte de nosotros predecir cómo obtenemos mercancías en nuestro almacén justo a tiempo; minimizar la cobertura de existencias y maximizar la frescura, mientras que al mismo tiempo, dando una alta disponibilidad a nuestros clientes”.

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