Automatyzacja zwrotów jako pierwszy krok do AI fizycznego w praktyce
W centrum logistycznym Zalando w Greven, Niemcy, i Świebodzin, Polska, roboty z serii UR12e-1300 od Universal Robots już dziś przetwarzają zwroty odzieżowe bez udziału człowieka. To nie jest eksperyment - to pierwsza faza skalowalnej inicjatywy wdrożenia AI fizycznego w logistyce europejskiej. Rozwiązanie oparte na platformie Cortex Sereact pozwala robotom radzić sobie z różnorodnymi formami, orientacją i opakowaniami towarów, które nigdy nie przychodzą w jednolitym układzie. To kluczowy problem w przetwarzaniu zwrotów - a właśnie na nim skupia się nowa generacja robotyki z inteligentnym AI.
Zalando, platforma technologiczna dla modny i stylu życia łącząca ponad 7000 marek z 62 milionami klientów w 29 rynkach, musi przetwarzać setki tysięcy zwrotów miesięcznie. Tradycyjne systemy automatyzacji nie radziły sobie z różnorodnością towarów - a teraz, dzięki integracji Cortex z robotami Teradyne Robotics, proces jest nie tylko automatyczny, ale i przestrzega nowych regulacji UE zabraniających niszczenia zwrotów. To oznacza, że AI fizyczne nie tylko zwiększa efektywność - pomaga też spełniać wymogi prawne.
Jedno AI, wiele zadań - bez ponownego trenowania
Kluczową zaletą platformy Cortex jest jej zdolność do działania na jednym modelu dla wielu różnych zadań. Jak podkreśla dr Ralf Gulde, CEO Sereact: „Co jeden robot uczy się, wszystkie inne korzystają”. To oznacza, że nie trzeba trenować osobnego modelu dla każdego nowego produktu czy typu opakowania. W praktyce to przekłada się na możliwość szybkiego wdrażania rozwiązań w różnych lokalizacjach - bez długich cykli szkolenia. Platforma działa zarówno na zadaniami typu pick-and-place, sortowanie, kiting, jak i Roboty do obsługi maszyn czy kompletowanie zamówień.
To nie jest tylko o przyspieszeniu procesów - to zmiana podejścia do automatyzacji. Zamiast projektować specjalistyczne systemy dla każdego zadania, firma może teraz zainwestować w jedno AI, które będzie się uczyć i dostosowywać w czasie rzeczywistym. Współpraca z Teradyne Robotics pozwala na wykorzystanie globalnej sieci dystrybucji i integratorów, co przyspiesza skalowanie rozwiązań do nowych rynków - już od 2026 roku Sereact działa również w USA dzięki siedzibie w Bostonie.
AI fizyczne w praktyce: od symulacji do działania na linii
Powiększony obrazZamknij powiększeniePoprzedni obrazRozwiązanie Cortex nie zostało stworzone od zera - jego rozwój opiera się na zaawansowanych narzędziach NVIDIA. Model jest trenowany w środowisku Isaac Sim przy użyciu modeli otwartego świata Cosmos, co pozwala na symulację nieskończonych scenariuszy przed wdrożeniem. Następnie model jest doszkolany metodą uczenia z wzmocnieniem (reinforcement learning) w ramach frameworku Isaac Lab i testowany na sprzęcie Teradyne Robotics przed wdrożeniem.
W środowisku produkcyjnym Cortex działa na platformie NVIDIA Jetson Thor, gdzie przetwarzanie musi odbywać się z prędkością linii produkcyjnej. Wersja deweloperska i aktualizacje modeli są zarządzane przez NVIDIA DGX Spark na poziomie centrum logistycznego. To zapewnia ciągłość, skalowalność i szybkie dostosowanie do zmieniających się warunków operacyjnych - kluczowe dla zastosowań w dynamicznej logistyce i handlu detalicznym.
Co to oznacza dla przyszłości automatyzacji?
To, że AI fizyczne już działa w centrach Zalando, nie jest przypadkowym eksperymentem - to pierwszy krok do nowej ery automatyzacji. Wcześniej roboty były skonfigurowane tylko dla określonych zadań i produktów. Teraz, dzięki integracji AI z otwartymi platformami robotycznymi, robot może się uczyć w czasie rzeczywistym i przystosować do zmieniających się warunków bez interwencji człowieka. To zmienia sposób, w jaki firmy myślą o automatyzacji - nie jako o koszcie, ale jako o elastycznej kapitalizacji.
Jednak trzeba pamiętać, że to rozwiązanie działa w dobrze kontrolowanych warunkach: w centrach logistycznych z ustalonymi przepływami i dostępem do danych. W przypadku bardziej nieprzewidywalnych środowisk - np. w sklepach detalicznych czy na ulicach - technologia może napotkać trudności. Obecnie jej zastosowanie jest ograniczone do zadań strukturalnych, ale rozwój modeli VLA (Vision-Language-Action) i dostępność silniejszych platform obliczeniowych otwierają drogę do jeszcze bardziej zaawansowanych aplikacji.
