أتمتة عمليات الإرجاع كخطوة أولى نحو الذكاء الاصطناعي الفيزيائي في الممارسة العملية.
في مركز الخدمات اللوجستية التابع لشركة Zalando في غريفين، ألمانيا، وسفيبودزين، بولندا، تقوم الروبوتات من سلسلة UR12e-1300 من Universal Robots بمعالجة عمليات إرجاع الملابس دون تدخل بشري. هذا ليس مجرد تجربة - بل هو المرحلة الأولى من مبادرة قابلة للتطوير لتطبيق الذكاء الاصطناعي الفيزيائي في مجال الخدمات اللوجستية الأوروبية. يتيح الحل القائم على منصة Cortex من Sereact للروبوتات التعامل مع أشكال وأنواع وتعبئة مختلفة للمنتجات، والتي لا تأتي دائمًا بتنسيق موحد. هذه مشكلة رئيسية في معالجة عمليات الإرجاع - وهذا ما يركز عليه الجيل الجديد من الروبوتات المزودة بالذكاء الاصطناعي الذكي.
Zalando، وهي منصة تكنولوجية للأزياء وأسلوب الحياة تربط أكثر من 7000 علامة تجارية بـ 62 مليون عميل في 29 سوقًا، يجب أن تعالج مئات الآلاف من عمليات الإرجاع شهريًا. لم تتمكن الأنظمة التقليدية للأتمتة من التعامل مع تنوع المنتجات - والآن، بفضل تكامل Cortex مع روبوتات Teradyne Robotics، أصبحت العملية ليست آلية فحسب، بل تلتزم أيضًا باللوائح الجديدة للاتحاد الأوروبي التي تحظر إتلاف عمليات الإرجاع. هذا يعني أن الذكاء الاصطناعي الفيزيائي لا يعزز الكفاءة فحسب - بل يساعد أيضًا في تلبية المتطلبات القانونية.
ذكاء اصطناعي واحد، مهام متعددة - دون الحاجة إلى إعادة التدريب.
الميزة الرئيسية لمنصة Cortex هي قدرتها على العمل بنموذج واحد للعديد من المهام المختلفة. كما يؤكد الدكتور رالف جولد، الرئيس التنفيذي لشركة Sereact: روبوتات خدمة الآلات أو تجميع الطلبات.
هذا لا يتعلق فقط بتسريع العمليات - بل هو تغيير في النهج المتبع في الأتمتة. بدلاً من تصميم أنظمة متخصصة لكل مهمة، يمكن للشركة الآن الاستثمار في ذكاء اصطناعي واحد سيتعلم ويتكيف في الوقت الفعلي. يتيح التعاون مع Teradyne Robotics استخدام شبكة عالمية من الموزعين والمدمجين، مما يسرع من توسيع نطاق الحلول إلى أسواق جديدة - اعتبارًا من عام 2026، تعمل Sereact أيضًا في الولايات المتحدة الأمريكية بفضل مقرها الرئيسي في بوسطن.
الذكاء الاصطناعي الفيزيائي في الممارسة العملية: من المحاكاة إلى التطبيق على خط الإنتاج.
صورة مكبرة.إغلاق التكبير.الصورة السابقة.حل Cortex لم يتم إنشاؤه من الصفر - يعتمد تطويره على أدوات NVIDIA المتقدمة. يتم تدريب النموذج في بيئة Isaac Sim باستخدام نماذج العالم المفتوح Cosmos، مما يسمح بمحاكاة سيناريوهات لا حصر لها قبل النشر. ثم يتم تدريب النموذج بشكل أكبر باستخدام طريقة التعلم المعزز (reinforcement learning) ضمن إطار عمل Isaac Lab ويتم اختباره على أجهزة Teradyne Robotics قبل النشر.
في بيئة الإنتاج، يعمل Cortex على منصة NVIDIA Jetson Thor، حيث يجب أن تتم المعالجة بسرعة خط الإنتاج. يتم إدارة الإصدارات التجريبية وتحديثات النموذج بواسطة NVIDIA DGX Spark على مستوى مركز الخدمات اللوجستية. وهذا يضمن الاستمرارية وقابلية التوسع والتكيف السريع مع الظروف التشغيلية المتغيرة - وهو أمر بالغ الأهمية للتطبيقات في مجال الخدمات اللوجستية والتجزئة الديناميكية.
ماذا يعني هذا لمستقبل الأتمتة؟
حقيقة أن الذكاء الاصطناعي الفيزيائي يعمل بالفعل في مراكز Zalando ليست مجرد تجربة عشوائية - إنها الخطوة الأولى نحو حقبة جديدة من الأتمتة. في السابق، كانت الروبوتات مُصممة فقط لمهام ومنتجات محددة. الآن، بفضل تكامل الذكاء الاصطناعي مع المنصات الروبوتية المفتوحة، يمكن للروبوت أن يتعلم في الوقت الفعلي ويتكيف مع الظروف المتغيرة دون تدخل بشري. وهذا يغير الطريقة التي تفكر بها الشركات في الأتمتة - ليس كمجرد تكلفة، ولكن كاستثمار مرن.
ومع ذلك، يجب أن نتذكر أن هذا الحل يعمل في ظروف خاضعة للرقابة: في مراكز الخدمات اللوجستية ذات التدفقات المحددة والوصول إلى البيانات. في حالة البيئات الأكثر صعوبة - على سبيل المثال، في متاجر التجزئة أو في الشوارع - قد تواجه التكنولوجيا بعض الصعوبات. حاليًا، يقتصر استخدامه على المهام الهيكلية، ولكن تطوير نماذج VLA (Vision-Language-Action) وتوفر منصات حوسبة أقوى يفتحان الطريق أمام تطبيقات أكثر تقدمًا.
