टेराडाइन रोबोटिक्स और सेरेएक्ट ने ज़ालांडो के लॉजिस्टिक्स केंद्रों में फिजिकल एआई लागू किया।

वापसी का स्वचालन अभ्यास में फिजिकल एआई की ओर पहला कदम।

जर्मनी के ग्रीवेन और पोलैंड के स्विबोडज़िन में ज़ालांडो के लॉजिस्टिक्स केंद्र में, यूनिवर्सल रोबोट्स से UR12e-1300 श्रृंखला के रोबोट पहले से ही मानव हस्तक्षेप के बिना कपड़ों की वापसी को संसाधित कर रहे हैं। यह कोई प्रयोग नहीं है - यह यूरोपीय लॉजिस्टिक्स में स्केलेबल फिजिकल एआई कार्यान्वयन पहल का पहला चरण है। कॉर्टेक्स सेरेएक्ट प्लेटफॉर्म पर आधारित समाधान रोबोटों को विभिन्न प्रकार के, अभिविन्यास और पैकेजिंग वस्तुओं से निपटने की अनुमति देता है जो कभी भी एक समान लेआउट में नहीं आते हैं। यह वापसी प्रसंस्करण में एक महत्वपूर्ण समस्या है - और यही वह है जिस पर अगली पीढ़ी का रोबोटिक्स बुद्धिमान एआई के साथ केंद्रित है।

ज़ालांडो, एक प्रौद्योगिकी मंच जो 29 बाजारों में 62 मिलियन ग्राहकों के साथ 7000 से अधिक ब्रांडों को जोड़ता है, को हर महीने सैकड़ों हजारों रिटर्न संसाधित करने की आवश्यकता होती है। पारंपरिक स्वचालन प्रणालियाँ वस्तुओं की विविधता से निपटने में सक्षम नहीं थीं - और अब, कॉर्टेक्स को टेराडाइन रोबोटिक्स के रोबोट के साथ एकीकृत करके, प्रक्रिया न केवल स्वचालित है, बल्कि यह यूरोपीय संघ के नए नियमों का भी पालन करती है जो रिटर्न को नष्ट करने पर रोक लगाती हैं। इसका मतलब है कि फिजिकल एआई न केवल दक्षता बढ़ाता है - बल्कि कानूनी आवश्यकताओं को पूरा करने में भी मदद करता है।

एक एआई, कई कार्य - बिना पुन: प्रशिक्षण के।

कॉर्टेक्स प्लेटफॉर्म का एक प्रमुख लाभ यह है कि यह कई अलग-अलग कार्यों के लिए एक मॉडल पर काम करने की क्षमता रखता है। जैसा कि डॉ. राल्फ गुल्डे, सेरेएक्ट के सीईओ ने बताया: “एक रोबोट जो कुछ सीखता है, उससे सभी अन्य को लाभ होता है।” इसका मतलब है कि प्रत्येक नए उत्पाद या पैकेजिंग प्रकार के लिए अलग-अलग मॉडल को प्रशिक्षित करने की आवश्यकता नहीं है। व्यवहार में, इसका मतलब विभिन्न स्थानों पर समाधानों को जल्दी से लागू करने की क्षमता है - बिना लंबे प्रशिक्षण चक्रों के। प्लेटफ़ॉर्म पिक-एंड-प्लेस, सॉर्टिंग, किटिंग और कार्यों पर काम करता है, साथ ही मशीन संचालन रोबोट या ऑर्डर पूरा करना।

यह केवल प्रक्रियाओं को तेज करने के बारे में नहीं है - यह स्वचालन के प्रति दृष्टिकोण में बदलाव है। प्रत्येक कार्य के लिए विशेष प्रणालियों को डिजाइन करने के बजाय, कंपनी अब एक एआई में निवेश कर सकती है जो वास्तविक समय में सीखेगी और अनुकूलित होगी। टेराडाइन रोबोटिक्स के साथ सहयोग वैश्विक वितरण और इंटीग्रेटर्स के नेटवर्क का उपयोग करने की अनुमति देता है, जिससे नए बाजारों तक समाधानों को स्केल करना तेज हो जाता है - 2026 से, सेरेएक्ट बोस्टन में एक कार्यालय के माध्यम से संयुक्त राज्य अमेरिका में भी काम कर रहा है।

अभ्यास में फिजिकल एआई: सिमुलेशन से लेकर उत्पादन लाइन पर कार्रवाई तक।

समाधान 'कॉर्टेक्स' को शुरू से नहीं बनाया गया था - इसका विकास NVIDIA के उन्नत उपकरणों पर आधारित है। मॉडल को 'आइजैक सिम' वातावरण में 'कॉस्मोस' ओपन-वर्ल्ड मॉडल का उपयोग करके प्रशिक्षित किया जाता है, जो तैनाती से पहले अनंत परिदृश्यों के अनुकरण की अनुमति देता है। इसके बाद, मॉडल को 'आइजैक लैब' ढांचे के भीतर सुदृढीकरण सीखने (reinforcement learning) विधि द्वारा और प्रशिक्षित किया जाता है और इसे तैनाती से पहले 'टेराडाइन रोबोटिक्स' हार्डवेयर पर परीक्षण किया जाता है।

उत्पादन वातावरण में, 'कॉर्टेक्स' 'NVIDIA Jetson Thor' प्लेटफॉर्म पर काम करता है, जहां प्रसंस्करण को उत्पादन लाइन की गति के साथ होना चाहिए। डेवलपर संस्करण और मॉडल अपडेट को लॉजिस्टिक्स हब स्तर पर 'NVIDIA DGX Spark' द्वारा प्रबंधित किया जाता है। यह निरंतरता, स्केलेबिलिटी और बदलती परिचालन स्थितियों के अनुकूल होने की क्षमता सुनिश्चित करता है - जो गतिशील रसद और खुदरा क्षेत्र में अनुप्रयोगों के लिए महत्वपूर्ण है।

इसका अर्थ स्वचालन के भविष्य के लिए क्या है?

यह तथ्य कि भौतिक AI पहले से ही ज़ालांडो केंद्रों में काम कर रहा है, कोई आकस्मिक प्रयोग नहीं है - यह स्वचालन के एक नए युग की ओर पहला कदम है। पहले, रोबोट को केवल विशिष्ट कार्यों और उत्पादों के लिए कॉन्फ़िगर किया गया था। अब, खुले रोबोटिक प्लेटफार्मों के साथ AI के एकीकरण के कारण, रोबोट वास्तविक समय में सीख सकता है और मानव हस्तक्षेप के बिना बदलती परिस्थितियों के अनुकूल हो सकता है। यह इस बात को बदल देता है कि कंपनियां स्वचालन के बारे में कैसे सोचती हैं - इसे लागत के रूप में नहीं, बल्कि लचीले पूंजीकरण के रूप में।

हालांकि, यह याद रखना चाहिए कि यह समाधान अच्छी तरह से नियंत्रित स्थितियों में काम करता है: निश्चित प्रवाह और डेटा तक पहुंच वाले लॉजिस्टिक्स केंद्रों में। अधिक अप्रत्याशित वातावरणों में - उदाहरण के लिए, खुदरा दुकानों या सड़कों पर - प्रौद्योगिकी को कठिनाइयों का सामना करना पड़ सकता है। वर्तमान में इसका उपयोग संरचित कार्यों तक सीमित है, लेकिन VLA (विज़न-लैंग्वेज-एक्शन) मॉडल के विकास और अधिक शक्तिशाली कंप्यूटिंग प्लेटफार्मों की उपलब्धता अधिक उन्नत अनुप्रयोगों का मार्ग प्रशस्त करती है।