- تستثمر Amazon مليارات الدولارات في الروبوتات لزيادة كفاءة التجارة الإلكترونية والربحية.
- في عام 2015 ، حاول تحدي Amazon Picking تحفيز المزيد من الأبحاث في أتمتة المستودعات.
- ألهمت المسابقة بعض الروبوتات الأكثر تقدماً للشركة ، بما في ذلك Sparrow و Robin.
تستثمر Amazon مليارات الدولارات في الروبوتات لجعل أعمال التجارة الإلكترونية أكثر كفاءة ومربحة. بدأت هذه المبادرة الضخمة أصغر بكثير.
قبل عقد من الزمان ، أطلقت الشركة مسابقة لفرق الهندسة الجامعية تسمى تحدي Amazon Picking. ودعت الباحثين إلى تصميم الروبوتات لمهمة مستودع مشتركة: الاستيلاء على المنتجات من الرف ووضعها في صندوق.
كمراسل تقني ، هذا المشروع الغريب أثار اهتمامي. في ذلك الوقت في أوائل عام 2015 ، كانت Google تختبر سيارات ذاتية القيادة ، وهي تقنية خرجت من مسابقة أكاديمية مماثلة تعرف باسم Darpa Grand Challenge. ماذا لو كانت أمازون تحاول تكرار هذا السحر ، ولكن مع الروبوتات بدلاً من السيارات؟
ثم ، حدث شيء مضحك. تلاشى تحدي اختيار الأمازون. تم إعادة تسميتها واستمرت فقط بضع سنوات. لقد قمت بتثبيتها إلى مكالمة سيئة أخرى وانتقلت.
فكرت فقط في هذا التحدي مرة أخرى في أواخر العام الماضي. وذلك عندما كشفت Amazon عن مستودع من الجيل التالي في لويزيانا تضم 10 أضعاف المزيد من الروبوتات التي تحرك المنتجات حولها ، ونعم ، التقاطها ببراعة. يعالج المنشأة طلبات أسرع بنسبة 25 ٪ و 25 ٪ بشكل أكثر كفاءة ، ومن المحتمل أن يكون مستقبل عملية التجارة الإلكترونية للشركة.
بعد مرور عشر سنوات على تحدي Amazon ، ظهرت ثمار هذه المسابقة Nerdy أخيرًا. ويتبع ذلك جدولًا زمنيًا مشابهًا بشكل غير معتدل لـ DARPA Grand Challenge ، الذي بدأ في عام 2004 وأدى إلى أن سيارات Google بدون سائق تصل إلى الطريق بعد عقد من الزمان تقريبًا.
لذلك ، بمساعدة مراسلة Business Insider Eugene Kim ، بحثت عن كيفية أن يكون أسطول Amazon الجديد الضخم من الروبوتات ، وكيف وضعت هذه المنافسة الأساس لموجة جديدة من الأتمتة على وشك الانهيار على صناعة المستودعات والخدمات اللوجستية.
من المنصات إلى الانتقاء
بدأت مع الاستحواذ. في عام 2012 ، دفعت Amazon 775 مليون دولار لـ KIVA Systems ، والتي صممت روبوتات مسطحة تضغط على أرضيات المستودعات.
وقد ساعد ذلك في تحريك المنصات من البضائع حولها ، لكن البشر ما زالوا بحاجة إلى اختيار العناصر. الحصول على روبوت لاكتشاف المنتج الصحيح في مربع ، ثم انتزاعه بشدة بما يكفي لاستلامه ، ولكن ليس تلفه – هذا صعب للغاية.
هذا هو المكان الذي جاء فيه تحدي اختيار الأمازون. بدلاً من الاختراق في هذه المشكلة نفسها ، أرادت الشركة تركيز المجتمع الأكاديمي الأوسع في هذه المهمة.
كان المخاطرة أن أي اختراعات قيمة ستكون في المجال العام ، وقد لا تستفيد أمازون بشكل مباشر منها. لكن المكاسب المحتملة كانت أكبر بكثير ، وفقًا للمديرين التنفيذيين والروبوتية.
وقال براد بورتر ، رئيس شركة Amazon Robotics السابق ، الذي يدير Robotics Startup COBOT الآن: “لا تتنافس أمازون مع شركات الروبوتات”. “عند مواجهة مشكلة البحث التي لم يتم حلها في AI Robotics مثل اختيار Bin ، فإن Amazon يفيد إذا حل أي شخص هذه المشكلة طالما يمكن لـ Amazon الوصول إلى التكنولوجيا لتحسين عملياتها.”
وأضاف بورتر: “التحدي الذي كانت تحاول أمازون حله هو كيفية تحفيز الباحثين على التركيز على هذه المشكلة”. “لقد نجح تحدي الانتقاء كثيرًا في القيام بذلك.”
أوريوس ، شارب ، ولعب الكلاب
أقيمت المنافسة الأولى على مدار يومين في أواخر مايو 2015 في سياتل ، مع أكثر من 25 فريقًا من كليات بما في ذلك معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا ، ديوك ، روتجرز ، وجورجيا تك.
كان على المتسابقين تصميم روبوت يمكنه اختيار المنتجات من رف نموذجي موجود على جراب مستودع أنظمة KIVA ، ثم وضع هذه العناصر في حاويات. كان يجب أن يكون المنتقي مستقلًا تمامًا ، وتم إعطاء كل روبوت 20 دقيقة لاختيار 12 عنصرًا مستهدفًا من الرفوف. كان على المتسابقين مفتوحة إبداعاتهم.
قدمت الشركات ، بما في ذلك ABB و Fanuc و Rethink Robotics ، التي أسسها رائد الصناعة رودني بروكس ، أجهزة للمتسابقين لإعادة التعبئة والعبث مع.
كانت المنتجات مجموعة مسبقة من 25 عنصرًا يتم بيعها عادة على Amazon.com ، بما في ذلك حزم ملفات تعريف الارتباط Oreo ، وصناديق من أقلام Sharpie ، ولعب الكلاب.
كان البعض أسهل في الاختيار. كانت هناك مكعبات بسيطة ، مثل علبة من القهوة أو مموح السبورة. وكان الآخرون أكثر صعوبة. على سبيل المثال ، لا يمكن إزالة مربع من Cheez-it من الصندوق دون ميله أولاً ، مما يضيف خطوة معقدة أخرى للروبوتات. كان من الصعب اكتشاف العناصر الأصغر ، مثل سدادة الشرارة الفردية ، والفهم بشكل صحيح.
الذراعين فراغ و “فشل كارثي”
من بين جميع الفرق الـ 26 ، تم اختيار ما مجموعه 36 عنصرًا صحيحًا ، مقابل سبعة عناصر غير صحيحة. تم إسقاط أربعة منتجات أخرى بواسطة الروبوتات في المنافسة.
سجل حوالي نصف الفرق نقطة الصفر ، ولم يتمكن فريقان من الحصول على روبوتاتهما بشكل جيد بما يكفي لمحاولة التحدي ، وفقًا لورقة بحثية تحلل النتائج.
تراوحت المشاكل من التقنية عالية إلى الدنيوية. جاءت بعض العناصر نفسها معبأة بشكل مختلف ، مما جعلها أكثر صعوبة في الاختيار. كان لآلة فريق واحد خرطوم فراغ أصيب بجروح عن طريق الخطأ حول الذراع الآلية.
مع وجود كل نظام له مئات المكونات ، فإن فشل أي واحد من هذه قد يؤدي إلى “فشل كارثي للنظام العام – كما شهده المنافسة” ، كتب الباحثون.
كان الاستنتاج الرئيسي من هذا التحدي الأول في اختيار الأمازون هو أن عمال المستودعات البشرية كانوا أفضل بكثير من الآلات في اختيار المنتجات.
وكتب الباحثون: “إن الإنسان قادر على أداء نسخة أكثر تعقيدًا من نفس المهمة بمعدل ∼400 نوع/ساعة مع الحد الأدنى من الأخطاء”. “في حين أن أفضل روبوت في APC حقق معدل ∼30 نوع/ساعة مع معدل فشل 16 ٪.”
لكن الاستنتاج كان متفائلًا أيضًا: أظهرت المسابقة أن الروبوتات يمكن أن تزيد بشكل كبير من أتمتة المستودعات وتحقيق الطلبات في المستقبل القريب.
تمت إعادة تسمية المسابقة في العام التالي كتحدي Amazon Robotics ، وتطورت المهام لتكون أكثر تعقيدًا.
الشفط والفوائد الأخرى
شارك تاي برادي ، كبير الفنيين في Amazon Robotics ، في تحديات Amazon Robotics لاحقًا.
في مقابلة أجريت معه مؤخراً مع Business Insider ، قال إن الأبحاث حول التلاعب الآلي انفجرت من عام 2016 إلى عام 2018 ، حيث نشرت العديد من المؤسسات نتائجها ورؤيتها. وقد ساعد ذلك في نشر المعرفة القيمة في جميع أنحاء الصناعة ، مما يؤدي إلى تسريع التقدم.
وأوضح برادي أن اثنين من الأساتذة على الأقل بدأوا فصلين على مستوى الدراسات العليا المتعلقة بتحدي أمازون ، وما زالت هذه البرامج تتفوق على خبراء لديهم المعرفة التطبيقية العملية القيمة في الروبوتات.
وقال “عندما تحصل على مجموعة كاملة من الأشخاص الأذكياء معًا في غرفة وتفكر في المشكلات المركزة ، ستحدث بعض الأشياء العظيمة ، وهذا ما حدث حقًا”. “لقد ألهمت الكثير من العمل الذي نرىه اليوم ، على سبيل المثال ، أنظمة التلاعب العصفور وروبن التي هي منتجات في العالم الحقيقي تقدم حزمًا داخل مراكز الوفاء لدينا.”
في تلك المنافسة الأولى في عام 2015 ، استخدمت بعض فرق الروبوتات القبضة التي تحاكي الطريقة التي تلتقط بها اليد البشرية الأشياء. حاولت الفرق الأخرى الشفط بدلاً من ذلك ، حتى أن بعض الباحثين يربطون عمال النظافة الفراغية على الرف على الروبوتات.
أثبتت Gripping أنها أكثر مشكلة لأن الروبوتات لم تتلق معلومات كافية لمعرفة متى يتم إصدار الضغط أو إضافة الضغط في الأوقات المناسبة. قد يؤدي ذلك إلى منتجات سحق أو مسحنة أو عناصر إسقاط.
كان امتصاص العناصر حتى تمسك حتى نهاية Arms Robot Arms بمثابة نهج أكثر نجاحًا.
وقال برادي: “كانت فكرة شفط التدفق العالي رواية. أحضر المكنسة الكهربائية المفضلة لديك وابدأ في التقاط الأشياء. كان ذلك ذكيًا”. “هذه الفكرة ، استخدمنا الشفط داخل روبن وذراعينا العصفور. إنه جيد جدًا.”
لقد لاحظ الرئيس
كشفت أمازون عن روبن ، أول ذراعها الآلية ، في عام 2021. تلتقط هذه الآلة حزم من أحزمة النقل وتضعها على روبوتات متنقلة أخرى تسمى Pegasus.
تبع SPARROW في عام 2023. كان هذا أول ذراع روبوت من أمازون للتعامل مع العناصر الفردية بدلاً من الحزم. يستخدم رؤية الكمبيوتر و AI لاختيار أكثر من 200 مليون عنصر مختلف من الحاويات ووضعها في حقائب.
لقد لاحظ الرئيس التنفيذي لشركة Amazon Andy Jassy. في مؤتمر AWS RE: Invent في ديسمبر ، كان ينبغي أن يتحدث عن الحوسبة السحابية. لكنه استغرق وقتا بعيدا عن هذا الموضوع إلى الشمع الغنائي حول العصفور.
وقال جاسي: “يجب أن تميز العنصر الذي هو. يجب أن يعرف كيفية فهم هذا العنصر ، بالنظر إلى حجمه والمواد ومرونة تلك المادة. ثم يجب أن تعرف أين يمكن أن تضعه في سلة الاستلام”. “هذه كل الاختراعات التي تعتبر ضرورية بالنسبة لنا تغيير وقت المعالجة وتكلفة خدمة عملائنا.”
لقد لاحظت وول ستريت أيضًا. قدرت مورغان ستانلي مؤخرًا أن روبوتات مستودعات أمازون يمكن أن تنقذ الشركة ما يصل إلى 10 مليارات دولار في السنة.
وقال برادي “القصة الكبيرة هي أننا بدأنا للتو”.