Автоматизація процесів повернення як перший крок до практичного застосування фізичного ШІ
У логістичному центрі Zalando в Гревені, Німеччина, і Свебодзіні, Польща, роботи серії UR12e-1300 від Universal Robots вже сьогодні обробляють повернення одягу без участі людини. Це не експеримент - це перша фаза масштабованої ініціативи впровадження фізичного ШІ в європейській логістиці. Рішення, засноване на платформі Cortex Sereact, дозволяє роботам справлятися з різними формами, орієнтацією та упаковками товарів, які ніколи не надходять в однаковому порядку. Це ключова проблема в обробці повернень - і саме на ній зосереджується нове покоління робототехніки з інтелектуальним ШІ.
Zalando, технологічна платформа для моди та стилю життя, що об’єднує понад 7000 брендів із 62 мільйонами клієнтів у 29 країнах, повинна обробляти сотні тисяч повернень щомісяця. Традиційні системи автоматизації не справлялися з різноманітністю товарів - а тепер, завдяки інтеграції Cortex із роботами Teradyne Robotics, процес є не лише автоматизованим, але й відповідає новим правилам ЄС, які забороняють знищення повернень. Це означає, що фізичний ШІ не тільки підвищує ефективність - він також допомагає виконувати юридичні вимоги.
Один ШІ, багато завдань - без повторного навчання
Ключовою перевагою платформи Cortex є її здатність працювати з однією моделлю для багатьох різних завдань. Як підкреслює доктор Ральф Гульде, генеральний директор Sereact: «Те, чого навчився один робот, використовують усі інші». Це означає, що не потрібно навчати окрему модель для кожного нового продукту чи типу упаковки. На практиці це дозволяє швидко впроваджувати рішення в різних локаціях - без тривалих циклів навчання. Платформа працює як із завданнями, такими як підйом і розміщення, сортування, комплектування, так і Роботи для обслуговування машин або комплектація замовлень.
Це не лише про прискорення процесів - це зміна підходу до автоматизації. Замість того, щоб розробляти спеціалізовані системи для кожного завдання, компанія тепер може інвестувати в один ШІ, який буде навчатися та адаптуватися в режимі реального часу. Співпраця з Teradyne Robotics дозволяє використовувати глобальну мережу дистриб’юторів та інтеграторів, що прискорює масштабування рішень на нові ринки - вже з 2026 року Sereact також працює в США завдяки офісу в Бостоні.
Фізичний ШІ на практиці: від моделювання до реалізації на виробничій лінії
Збільшене зображенняЗакрити збільшенняПопереднє зображенняРішення Cortex не було створено з нуля - його розробка базується на передових інструментах NVIDIA. Модель навчається в середовищі Isaac Sim за допомогою моделей відкритого світу Cosmos, що дозволяє моделювати нескінченну кількість сценаріїв перед розгортанням. Потім модель додатково навчається методом навчання з підкріпленням (reinforcement learning) у рамках фреймворку Isaac Lab і тестується на обладнанні Teradyne Robotics перед розгортанням.
У виробничому середовищі Cortex працює на платформі NVIDIA Jetson Thor, де обробка повинна відбуватися зі швидкістю конвеєрної лінії. Версія для розробників і оновлення моделей управляються NVIDIA DGX Spark на рівні логістичного центру. Це забезпечує безперервність, масштабованість і швидку адаптацію до мінливих операційних умов - що є ключовим для застосувань у динамічній логістиці та роздрібній торгівлі.
Що це означає для майбутнього автоматизації?
Те, що фізичний ШІ вже працює в центрах Zalando, не є випадковим експериментом - це перший крок до нової ери автоматизації. Раніше роботи були налаштовані лише для певних завдань і продуктів. Тепер, завдяки інтеграції ШІ з відкритими робототехнічними платформами, робот може навчатися в режимі реального часу та адаптуватися до мінливих умов без втручання людини. Це змінює спосіб, яким компанії думають про автоматизацію - не як про витрати, а як про гнучку капіталізацію.
Однак слід пам’ятати, що це рішення працює в добре контрольованих умовах: у логістичних центрах з встановленими потоками та доступом до даних. У випадку більш непередбачуваних середовищ - наприклад, у роздрібних магазинах або на вулицях - технологія може зіткнутися з труднощами. Наразі її застосування обмежене структурними завданнями, але розвиток моделей VLA (Vision-Language-Action) і доступність потужніших обчислювальних платформ відкривають шлях до ще більш просунутих додатків.
