Get best of the week

Robot gudang belajar untuk mengurutkan hal-hal yang tidak standar

Di sebuah gudang dekat Berlin, sebuah robot baru mengotomatiskan tugas-tugas yang baru-baru ini tidak dapat diakses oleh mesin.




Di sebuah gudang di halaman belakang Berlin, deretan panjang kotak biru dengan sakelar, soket, dan barang-barang listrik lainnya bergerak maju di sepanjang sabuk konveyor. Setelah mereka berhenti, lima pekerja memilah barang-barang kecil ini, dan meletakkannya di dalam kotak kardus.

Di Obeta, produsen barang-barang listrik, yang dibuka pada tahun 1901, para pekerja telah melakukan pekerjaan monoton semacam ini selama bertahun-tahun.

Namun, beberapa tahun yang lalu seorang karyawan baru bergabung dengan tim. Robot di balik kaca pelindung, menggunakan tiga cangkir hisap vakum di ujung lengan panjang, melakukan pekerjaan yang sama, menyortir barang dengan kecepatan dan ketepatan luar biasa.

Anda mungkin tidak terkesan, tetapi komponen penyortiran robot semacam itu merupakan terobosan besar dalam bidang-bidang seperti AI dan tenaga manusia yang mampu dilakukan mesin.

Jutaan barang melewati gudang-gudang toko ritel seperti Amazon, Walmart, dll., Dan pekerja berupah rendah mereka harus menyaring kotak demi kotak, berisi segala macam barang - mulai dari pakaian dan sepatu hingga elektronik - sehingga setiap produk dapat dikemas dan kirim sesuai petunjuk. Dan sampai hari ini, mobil tidak dapat menanganinya.


Lebih dari 80.000 kotak seperti itu disimpan di gudang Obeta di pinggiran kota Berlin.

"Saya telah bekerja di bidang logistik selama lebih dari 16 tahun, dan belum pernah melihat yang seperti itu sebelumnya," kata Peter Pachwein, wakil presiden perusahaan otomatisasi gudang Knapp di Austria.

Insinyur California yang membuat robot ini memotret lingkungan di sekitarnya menggunakan telepon pintar, berdiri di sebelah gudang Obeta. Mereka menghabiskan lebih dari dua tahun mengembangkan sistem di startup Covariant.AI mereka, berdasarkan penelitian sebelumnya dari University of California di Berkeley.

Teknologi mereka menunjukkan bahwa dalam waktu dekat akan ada sangat sedikit tugas di gudang yang terlalu sepele atau sulit untuk robot. Dan semakin besar jumlah tugas yang secara tradisional dilakukan oleh orang-orang yang diambil alih oleh mesin, semakin banyak alasan untuk khawatir tentang pekerja gudang yang kehilangan pekerjaan karena otomatisasi.

Para ekonom percaya bahwa karena pertumbuhan cepat perdagangan online - terlepas dari kenyataan bahwa sebagian besar perusahaan tidak mungkin menguasai teknologi otomasi terbaru dengan sangat cepat - semua teknologi ini tidak mungkin mengarah pada penurunan tajam dalam jumlah pekerjaan dalam bidang logistik dalam waktu dekat. Namun, para insinyur yang menciptakan teknologi ini mengakui bahwa saatnya akan tiba ketika mesin akan melakukan sebagian besar tugas di gudang. Pekerja yang masih hidup harus melakukan sesuatu yang lain.

Insinyur kovarian mengkhususkan diri dalam sub-bidang AI sebagai pembelajaran penguatan. Mesin dilatih untuk melakukan tugas-tugas baru secara mandiri, melalui sejumlah besar trial and error. Dan tempat terbaik untuk mengajar mereka adalah dunia nyata.

"Jika Anda ingin mempromosikan AI sambil duduk di lab, Anda tidak dapat melakukan ini," kata Peter Chen, direktur dan salah satu pendiri Covariant. "Ada kesenjangan besar antara ideal dan dunia nyata."


Seorang pekerja pabrik bekerja dengan robot. Sejauh ini, robot hanya mengotomatiskan stasiun pengemasan.

Gudang sudah sangat otomatis. Di gudang dekat Berlin ini, di dalam ruangan berpagar di dalam lebih besar dari lapangan sepak bola, robot lain telah lama digunakan untuk mengeluarkan kotak besar dari rak tinggi.

Namun, tugas untuk mobil ini relatif mudah. Insinyur dapat memprogram robot untuk mengulangi gerakan yang sama. Semua kotak itu sama. Robot dapat mengambilnya setiap kali melakukan gerakan yang sama.

Menyortir keranjang dengan item acak adalah masalah lain. Bentuk dan permukaannya bervariasi. Beberapa sakelar mungkin menghadap ke bawah, sementara sakelar lainnya mungkin terbalik. Produk lain dapat dikemas dalam kantong plastik yang memantulkan cahaya dengan cara yang belum pernah dialami robot. Ini membutuhkan partisipasi manusia.

Tidak mungkin untuk memprogram lengan robot untuk menangani situasi apa pun dengan menulis banyak aturan ke dalam program. Selama bertahun-tahun, Knapp Pachwein dan rekannya telah mencoba membuat robot dengan ketangkasan dan fleksibilitas yang tepat, dan gagal.


Pachwain Knapp telah berusaha selama bertahun-tahun untuk menciptakan robot sorter

Covariant, yang bekerja dengan Knapp, telah menciptakan sebuah program yang dapat dipelajari dengan coba-coba. Pada awalnya, sistem dilatih menggunakan simulasi digital tugas - keranjang hampir diciptakan kembali dengan objek acak. Kemudian, ketika Chen dan rekannya memindahkan program ke robot, dia bisa mengambil semuanya di dunia nyata.

Robot ini mampu melanjutkan belajar sambil menyortir hal-hal yang belum pernah dilihat sebelumnya. Sebuah robot dari gudang Jerman dapat memilih dan menyortir lebih dari 10.000 item berbeda, dan dengan akurasi 99%, menurut Covariant.

Dan ini adalah tanda perubahan signifikan di berbagai bidang seperti ritel online dan logistik.

Pada akhir tahun lalu, produsen robot internasional ABB mengadakan kompetisi. Dia mengundang 20 perusahaan untuk mengembangkan perangkat lunak untuk manipulator robotnya, yang mampu menyortir objek acak, dari kubus ke kantong plastik yang berisi objek lain.


Robot di rel mencari kargo yang diperlukan untuk dikirim untuk pengepakan.

Sepuluh perusahaan berasal dari Eropa dan separuh lainnya dari Amerika Serikat. Sebagian besar dan tidak menutup tugas. Beberapa mampu menangani hampir semua tugas, tetapi tidak dapat mengatasi contoh-contoh paling licik. Satu-satunya perusahaan yang mampu mengatasi semua tugas secepat dan seefisien orang adalah Kovarian.

"Kami mencoba menemukan kelemahan," kata Mark Segura, direktur pelaksana divisi robot layanan di ABB. "Mencapai tingkat tertentu dalam tes ini cukup mudah, tetapi sangat sulit untuk tidak menunjukkan titik lemah tunggal."

Knapp, yang membantu menerapkan sistem di dekat Berlin, dan ABB, percaya bahwa teknologi ini dapat digunakan di gudang serupa lainnya.

Insinyur dari Covariant percaya bahwa robot mereka, yang terus berlatih, akan lebih baik dalam mengatasi tugas. Sementara robot di salah satu gudang mempelajari cara yang lebih mudah untuk mengangkat benda-benda tertentu, informasi ini memasuki otak pusat yang dikendalikan oleh Covarian, dan ini akan memungkinkan mesin bekerja lebih baik lagi.


Dirk Jandura, Managing Director Obeta, mengatakan bahwa perusahaan-perusahaan tersebut sangat aktif dalam meningkatkan efisiensi. Otomasi adalah kunci untuk mengurangi limbah.

Seperti banyak operator gudang, Obeta memiliki masalah dalam menemukan pekerja yang ingin melakukan pekerjaan yang monoton. Setiap penyortir memproses sekitar 170 pesanan per jam, sekitar tiga per menit, delapan jam sehari. Di musim panas, suhu di gudang melebihi 38 derajat. Sulit mempertahankan pekerja lebih dari enam bulan.

Bagi Obeta, robot baru adalah solusi sempurna. Karya tiga orang ini dilakukan oleh satu robot yang tidak tahu kelelahan.

"Dia tidak pergi merokok, selalu sehat, tidak mengobrol dengan tetangga, tidak istirahat di toilet," kata Zhandura. "Dia lebih efektif."

Knapp juga mempertimbangkan proyek gudang di mana robot bekerja di tempat orang, yang akan memungkinkan untuk penempatan paket yang lebih padat yang kemudian diambil oleh robot.

"Gudang baru akan dibangun dengan mengawasi robot AI, bukan manusia," kata Pachwain.

Knapp berencana mempersulit perusahaan untuk menolak mengganti orang dengan robot. Pachwain mengatakan mereka akan mengambil dari perusahaan jumlah yang akan selalu lebih rendah dari gaji seorang pekerja. Jika perusahaan membayar pekerja $ 40.000 per tahun, maka Knapp akan mengambil $ 30.000, katanya.

"Kita akan turun saja," katanya. - Ini adalah model bisnis kami. Dan akan mudah bagi klien untuk membuat keputusan. "


Peter Chen dan Peter Abbeel, pendiri Covariant.AI

Beth Gutelius, asisten direktur pertama Pusat Pengembangan Ekonomi Perkotaan di Universitas Illinois di Chicago, yang mempelajari dampak otomatisasi pada pekerjaan, mengatakan bahwa teknologi seperti itu tidak mungkin menyebabkan perubahan di pasar tenaga kerja dalam waktu dekat.

Dia mengatakan bahwa masalah yang lebih serius adalah ketika orang mulai bekerja bersama robot, mereka akan dihakimi secara berbeda. "Setelah kami mulai membandingkan kecepatan dan efektivitas orang dengan robot, masalah kesehatan dan keselamatan yang sama sekali baru akan muncul," katanya.

Peter Abbil, seorang profesor dari Berkeley dan salah satu pendiri, presiden dan kepala ilmuwan Covariant, mengatakan bahwa orang akan terus bekerja sama dengan mesin di gudang seperti itu. Namun, ia mengakui bahwa pasar tenaga kerja akan bergerak secara signifikan dengan peningkatan pembelajaran mesin.


Pemuatan truk di gudang Obeta di Jerman

"Jika ini terjadi dalam 50 tahun, sistem pendidikan akan memiliki banyak waktu untuk menarik diri ke keadaan pasar tenaga kerja," katanya.

Di sebuah gudang Jerman, seorang wanita dengan kaus longgar rajin menyortir barang-barang di dalam kotak, sesekali melirik pengunjung berbahasa Inggris, mengambil foto robot dan mengagumi keefektifannya.

Seorang insinyur dari Covariant mendekati kelompok itu untuk berbagi informasi tentang bagaimana robot menyelesaikan lebih dari 200 pesanan dalam satu jam terakhir - jika itu manusia, ia akan menerima bonus.

More articles:


All Articles