MIT 스타트업, 트레일러를 엄청나게 빠르게 내리는 로봇 공개

MIT 신생 기업인 Pickle이 트레일러를 "놀라울 정도로 빠르게" 내려서 온라인 주문을 더 빨리 배송할 수 있도록 사람들과 협력하는 새로운 로봇을 공개했습니다. (아래 동영상 참조)

회사에 따르면 그 비결은 "사람들을 사진 속에 담는 것"입니다.

15명의 팀이 제한된 자금으로 단 18개월 만에 물류 자동화의 가장 큰 과제 중 하나를 어떻게 해결했습니까?

실제 창고는 혼란스럽고 빠르게 진행됩니다. 지저분한 트레일러를 내리고 수십억 건의 전자상거래 주문을 제시간에 배송하는 것은 힘들고 반복적인 작업을 수반합니다.

또한 사람만이 제공할 수 있는 끊임없는 독창성과 문제 해결이 필요합니다.

Pickle의 CTO이자 공동 설립자인 Ariana Eisenstein은 다음과 같이 말했습니다. 개 팀이 혼자서 Iditarod를 운영할 것이라고는 아무도 기대하지 않습니다.

"그들은 몇 분 안에 문제에 봉착할 것입니다."

AI 로봇도 마찬가지다. 창고에서 몇 달 동안 작업을 관찰한 후 Pickle의 엔지니어는 사람을 로봇으로 완전히 대체하려고 하면 작업이 빠르게 중단될 것이라는 사실을 깨달았습니다.

이러한 통찰력을 바탕으로 Pickle은 물류 산업을 위한 자동화 기술의 성배를 만들었습니다. 기존 작업을 저렴하게 개조하고 전체 시설의 처리 속도를 높일 수 있는 잠재력이 있는 솔루션입니다.

새로운 비디오에서 Pickle은 로봇 "Dill"이 시간당 1,600개 이상으로 지저분한 실제 트레일러를 내리는 방법을 보여줍니다. 이는 사람보다 훨씬 빠르며 경쟁자보다 두 배 빠른 속도입니다.

이러한 속도를 유지하기 위해 Dill은 작업을 감독하고 가끔씩 도움의 손길을 내밀어 줄 사람이 필요합니다. 떨어뜨리는 패키지를 주우고 불규칙한 품목을 처리하기 위해 자주 방문합니다.

이를 통해 직원의 허리를 보호하고 노동력, 분류 오류, 손상된 품목 및 늦게 출발하는 트럭과 관련된 상당한 비용을 절감할 수 있습니다.

그러나 고객이 실제로 찾고 있는 것은 기존 시설의 용량과 수익을 늘리는 방법입니다. Pickle이 선적장에서 병목 현상을 제거하면 전체 건물의 처리량이 증가합니다.

어떻게 그렇게 작은 팀이 이 문제를 해결할 수 있었습니까?

Pickle의 CEO인 Andrew Meyer는 다음과 같이 말합니다.

“우리는 실험실에서 나와 로봇을 실제 창고에서 작동하도록 했습니다. 우리는 감독 없이 완전히 작동하거나 세상의 모든 로봇 공학 문제를 해결할 수 있는 시스템을 만들려는 바보의 심부름에 저항했습니다.”

피클 로봇은 이미 전자상거래 주문 처리 창고에서 패키지를 분류하고 있으며, 비디오의 Trailer Unload 구성은 2022년부터 시작되는 배송을 위해 6월에 예약할 수 있습니다.

Meyer는 다음과 같이 말합니다. “우리는 롤업하고 작업을 수행할 수 있을 만큼 로봇을 지능적으로 만들었으며 일반적으로 자동화와 함께 수행되는 광범위한 사용자 지정 및 프로세스 정밀 검사를 제거했습니다.

"즉, 채택에 대한 비용 장벽을 90%까지 낮추고 로봇 공학이 도달할 수 없다고 생각하는 고객에게 서비스를 제공할 수 있음을 의미합니다."