L'automazione dei resi come primo passo verso l'intelligenza artificiale fisica nella pratica
Nel centro logistico di Zalando a Greven, in Germania, e Świebodzin, in Polonia, i robot della serie UR12e-1300 di Universal Robots elaborano già oggi i resi di abbigliamento senza l'intervento umano. Non si tratta di un esperimento, ma della prima fase di un'iniziativa scalabile per implementare l'intelligenza artificiale fisica nella logistica europea. La soluzione basata sulla piattaforma Cortex Sereact consente ai robot di gestire diverse forme, orientamenti e imballaggi dei prodotti, che non arrivano mai in una disposizione uniforme. Questo è un problema chiave nell'elaborazione dei resi - ed è su questo che si concentra la nuova generazione di robotica con intelligenza artificiale intelligente.
Zalando, una piattaforma tecnologica per la moda e lo stile di vita che collega oltre 7000 marchi a 62 milioni di clienti in 29 mercati, deve elaborare centinaia di migliaia di resi ogni mese. I tradizionali sistemi di automazione non erano in grado di gestire la diversità dei prodotti - ma ora, grazie all'integrazione di Cortex con i robot Teradyne Robotics, il processo non è solo automatizzato, ma rispetta anche le nuove normative dell'UE che vietano la distruzione dei resi. Ciò significa che l'intelligenza artificiale fisica non solo aumenta l'efficienza, ma aiuta anche a soddisfare i requisiti legali.
Un'unica intelligenza artificiale, molteplici compiti - senza riaddestramento
Uno dei principali vantaggi della piattaforma Cortex è la sua capacità di operare con un unico modello per molti compiti diversi. Come sottolinea il dott. Ralf Gulde, CEO di Sereact: "Ciò che un robot impara, tutti gli altri ne beneficiano". Ciò significa che non è necessario addestrare un modello separato per ogni nuovo prodotto o tipo di confezione. In pratica, ciò si traduce nella possibilità di implementare rapidamente soluzioni in diverse sedi - senza lunghi cicli di formazione. La piattaforma funziona sia con compiti come il prelievo e il posizionamento, lo smistamento, il kitting, Robot per l'assistenza macchine sia con il completamento degli ordini.
Non si tratta solo di accelerare i processi, ma di cambiare l'approccio all'automazione. Invece di progettare sistemi specializzati per ogni compito, l'azienda può ora investire in un'unica intelligenza artificiale che imparerà e si adatterà in tempo reale. La collaborazione con Teradyne Robotics consente di sfruttare una rete globale di distribuzione e integratori, il che accelera la scalabilità delle soluzioni verso nuovi mercati - già dal 2026 Sereact opera anche negli Stati Uniti grazie alla sua sede a Boston.
L'intelligenza artificiale fisica nella pratica: dalla simulazione all'implementazione sulla linea di produzione
Immagine ingranditaChiudi l'ingrandimentoImmagine precedenteLa soluzione Cortex non è stata creata da zero - il suo sviluppo si basa su strumenti NVIDIA avanzati. Il modello viene addestrato nell'ambiente Isaac Sim utilizzando i modelli open-world di Cosmos, consentendo la simulazione di scenari infiniti prima dell'implementazione. Successivamente, il modello viene ulteriormente addestrato con il metodo del reinforcement learning all'interno del framework Isaac Lab e testato su hardware Teradyne Robotics prima dell'implementazione.
Nell'ambiente di produzione, Cortex funziona sulla piattaforma NVIDIA Jetson Thor, dove l'elaborazione deve avvenire alla velocità della linea di produzione. La versione per sviluppatori e gli aggiornamenti dei modelli sono gestiti da NVIDIA DGX Spark a livello del centro logistico. Ciò garantisce continuità, scalabilità e rapida adattabilità alle mutevoli condizioni operative - elementi chiave per le applicazioni nella logistica dinamica e nel commercio al dettaglio.
Cosa significa questo per il futuro dell'automazione?
Il fatto che l'AI fisica sia già in funzione nei centri Zalando non è un esperimento casuale, ma il primo passo verso una nuova era dell'automazione. In precedenza, i robot erano configurati solo per compiti e prodotti specifici. Ora, grazie all'integrazione dell'AI con le piattaforme robotiche open-source, un robot può imparare in tempo reale e adattarsi alle mutevoli condizioni senza l'intervento umano. Questo cambia il modo in cui le aziende pensano all'automazione - non più come un costo, ma come un investimento flessibile.
Tuttavia, è importante ricordare che questa soluzione funziona in condizioni ben controllate: nei centri logistici con flussi stabiliti e accesso ai dati. In ambienti più imprevedibili - ad esempio nei negozi al dettaglio o nelle strade - la tecnologia potrebbe incontrare difficoltà. Attualmente, il suo utilizzo è limitato a compiti strutturati, ma lo sviluppo di modelli VLA (Vision-Language-Action) e la disponibilità di piattaforme di calcolo più potenti aprono la strada a applicazioni ancora più avanzate.
