In een gewaagde zet om de seizoensgebonden chaos die de logistiek lamlegt aan te pakken, heeft RobotEra een full-stack Embodied AI-oplossing voor magazijnen onthuld. Het bedrijf beweert dat zijn Star-Act L7 mensachtige robot, aangedreven door een eigen AI-model, ’s werelds eerste end-to-end Visual-Language-Action (VLA) systeem is dat is ingezet in een realistische logistieke toepassing. Het systeem is direct gericht op wat de industrie de “Flexible Picking Gap” noemt – die rommelige, mensafhankelijke taak van het pakken van individuele items die geautomatiseerde systemen tot stilstand brengt tijdens verkoopevenementen zoals Singles’ Day.
Het kloppend hart van de operatie is de tweebenige L7, die meer is dan alleen een proof-of-concept dat een robotdansje doet. Hij beschikt over een middel met 3 vrijheidsgraden, wat hem een bereik van 2,1 meter geeft om zowel hoge als lage schappen te bereiken, en een paar 12-DOF vijfvingerige handen die zijn ontworpen voor het manipuleren van een breed scala aan producten. Het echte onderscheidende vermogen zit echter in het ERA-42 VLA Model, een ‘geïncarneerd brein’ dat de robot in staat stelt visuele data en commando’s te interpreteren om dynamisch pick-, pak-, scan- en inpakwerkzaamheden uit te voeren, zonder expliciet geprogrammeerd te zijn voor elke mogelijke vorm en locatie van een item.
Dit systeem is ontworpen om direct te integreren met het bestaande Warehouse Management System (WMS) van een faciliteit, wat een naadloze overdracht van geautomatiseerde shuttles naar de humanoïde picker mogelijk maakt. Als een barcodescan mislukt, dumpt de robot het item autonoom en gaat verder – een niveau van besluitvorming dat, eerlijk gezegd, dat van een menselijke medewerker op het tiende uur van een Black Friday-dienst wel eens zou kunnen overtreffen.
Waarom is dit belangrijk?
Jarenlang is de droom van een ’lights-out’ magazijn gedwarsboomd door de laatste meters van het proces: behendige manipulatie. Terwijl AGV’s en robotarmen het verplaatsen van pallets en bakken onder de knie hebben gekregen, is de genuanceerde taak van het picken van diverse en onvoorspelbare items koppig menselijk gebleven. De aanpak van RobotEra vertegenwoordigt een aanzienlijke sprong van rigide, voorgeprogrammeerde automatisering naar adaptieve, intelligente systemen. Als dit model schaalbaar en kosteneffectief blijkt, kan het de economie van de logistiek fundamenteel veranderen door de vluchtige en foutgevoelige afhankelijkheid van tijdelijke menselijke arbeid te vervangen door een consistente, aanpasbare robotische arbeidskracht, waardoor volledig geautomatiseerde fulfilment een tastbare realiteit wordt, in plaats van een verre fantasie.
