روبوتات فولكان: مغير لعبة الأمازون تخزين

في حدث في دورتموند ، ألمانيااليوم ، أعلنت Amazon عن نظام آلي جديد يسمى Vulcan ، والذي تسميه الشركة “أول نظام آلي لها بإحساس حقيقي باللمس – مصمم لتحويل كيفية تفاعل الروبوتات مع العالم المادي.” على المدى القصير إلى المتوسط ​​، فإن العالم المادي الذي تهتم به أمازون هو مستودعاتها ، وقد تم تصميم فولكان للمساعدة (أو الاستيلاء على وجهة نظرك) مع تخزين واختيار العناصر في نظام المخزون الآلي المتنقل.

في ورقتين قادمين في معاملات IEEE على الروبوتاتيصف باحثو الأمازون كيف يعمل كل من جانب التخزين والاختيار من النظام. لقد غطينا التخزين بالتفصيل قبل عامين ، عندما تحدثنا مع آرون بارنس ، مدير العلوم التطبيقية في Amazon Robotics. أحرز Parness وفريقه الكثير من التقدم في التخزين منذ ذلك الحين ، مما يؤدي إلى تحسين السرعة والموثوقية على أكثر من 500000 مخزن في المستودعات التشغيلية إلى الحد الذي أصبح فيه الروبوتات المتوسطة المتوسطة الآن أسرع قليلاً من البشر المتوسط. ثتحدث E مع Parness للحصول على تحديث عن التخزين.

تحسين عملية تخزين أمازون

التخزين هو العملية التي تجلب بها Amazon المنتجات إلى مستودعاتها وتضيفها إلى مخزونها حتى تتمكن من طلبها. ليس من المستغرب ، أن Amazon قد بذلت أطوالًا متطرفة لتحسين هذه العملية لزيادة الكفاءة في كل من المكان والزمان. يتم تقديم STOWERs البشرية مع جراب روبوت متنقل مليء بزبر القماش (صناديق) مع نطاقات مرنة في الجزء الأمامي لمنع الأشياء من السقوط. تتمثل مهمة الإنسان في إيجاد مساحة واعدة في سلة ، وسحب النطاق البلاستيكي جانباً ، وتحطيم الشيء في تلك المساحة. يتم تسجيل المنزل الجديد للعنصر في نظام Amazon ، ثم يعود POD إلى المستودع ، ويأتي القرم التالي ، جاهزًا للعنصر التالي.

تُستخدم أدوات التلاعب المختلفة للتفاعل مع صناديق الإنسان المحسنة.أمازون

تتضمن الورقة الجديدة حول التخزين بعض الأرقام المثيرة للاهتمام حول عملية معالجة مخزون Amazon التي تساعد على وضع حجم المشكلة في منظورها الصحيح. يتم تخزين أكثر من 14 مليار عنصر يدويًا كل عام في مستودعات Amazon. تأمل Amazon أن تتمكن Vulcan Robots من تخزين 80 في المائة من هذه العناصر بمعدل 300 عنصر في الساعة ، بينما تعمل 20 ساعة في اليوم. إنه شريط مرتفع للغاية.

بعد الكثير من الممارسة ، أصبحت روبوتات أمازون جيدة الآن في مهمة التخزين. يخبرنا Parness أن نظام STOW يعمل ثلاث مرات بالسرعة التي كانت عليه قبل 18 شهرًا ، مما يعني أنه في الواقع قليلاً أسرع من الإنسان العادي. هذا أمر مثير ، ولكن كما يوضح Parness ، ما زال الخبراء البشر يضعون الروبوتات في العار. “إن أسرع البشر في هذه المهمة مثل الرياضيين الأولمبيين. إنهم أسرع بكثير من الروبوتات ، وهم قادرون على تخزين العناصر في القرون بكثافة أعلى بكثير.” تعتبر الكثافة العالية مهمة لأنها تعني أن المزيد من الأشياء يمكن أن تتناسب مع المستودعات التي تقترب جسديًا من المزيد من الأشخاص ، وهو أمر مناسب بشكل خاص في المناطق الحضرية حيث تكون المساحة قسطًا. يمكن لأفضل البشر أن يصبحوا مبدعين للغاية عندما يتعلق الأمر بهذا “Tetris-ing” ، الذي لا تزال الروبوتات تعمل عليها.

https://www.youtube.com/watch؟v=OWXCO05EK28

عندما تخطط الروبوتات Excel إلى الأمام ، وهذا على الأرجح هو السبب في أن متوسط ​​روبوت روبوت قادر الآن على تفوق المتوسط ​​البشري المتوسط-Tetris-ing هو عملية عقلية أيضًا. بنفس الطريقة التي يفكر بها لاعبو Tetris الجيد في المكان الذي يفكر فيه التالي ستذهب Piece ، وليس فقط القطعة الحالية ، فإن الروبوتات قادرة على الاستفادة من المعلومات أكثر بكثير مما يمكن للبشر تحسين ما يتم تخزينه أين ومتى ، كما يقول Parness. “عندما تكون شخصًا يقوم به هذه المهمة ، لديك مخزن مؤقت من 20 أو 30 عنصرًا ، وتبحث عن فرصة لتناسب تلك العناصر في صناديق مختلفة ، والاضطرار إلى تذكر أي عنصر قد يذهب إلى أي مساحة. لكن الروبوت يعرف كل خصائص جميع عناصرنا في وقت واحد ، ويمكننا أيضًا أن ننظر إلى كل ما يليها في المجموعة الكاملة. ميلي ثانية. “

في الأساس ، تعد الروبوتات أفضل بكثير في التحسين داخل جانب التخطيط من Tetrising ، في حين أن البشر (لا يزالون) أفضل بكثير في جانب التلاعب ، لكن هذه الفجوة تغلق مع مراعاة الروبوتات في العمل في الفوضى والاتصال. قامت Amazon بتخزين Vulcan Robots التي تعمل لأكثر من عام في مستودعات حية في ألمانيا وولاية واشنطن لجمع بيانات التدريب ، وقد نجحت تلك الروبوتات في تخزين مئات الآلاف من العناصر.