ABB Robotics ने Fashion Inductor मॉड्यूल में AI Robot Trainer जोड़ा

ABB Robotics ने 15 अक्टूबर 2026 को वह समाधान लॉन्च किया, जिसे वह औद्योगिक स्तर का अपना पहला संपूर्ण, विज़न-आधारित भौतिक एआई समाधान बताती है। इसमें फैशन लॉजिस्टिक्स के लिए अपने Fashion Inductor फ़ंक्शनल मॉड्यूल में AI Robot Trainer को एकीकृत किया गया है। कंपनी के अनुसार, इस अतिरिक्त सुविधा से एआई-संचालित फैशन लॉजिस्टिक्स अनुप्रयोग तैनात करने वाले सिस्टम इंटीग्रेटरों के लिए इंजीनियरिंग और कमीशनिंग का काम 75% तक कम हो जाता है।

कंपनी के मुताबिक, स्विट्ज़रलैंड के ज़्यूरिख से घोषित इस अपग्रेड का उद्देश्य इंटीग्रेटरों को कम प्रयास और जोखिम के साथ फैशन लॉजिस्टिक्स अनुप्रयोग तैनात करने, उनका विस्तार करने और उन्हें लगातार बेहतर बनाने में मदद करना है। ABB Robotics में बिज़नेस लाइन इंडस्ट्रीज़ के प्रबंध निदेशक Craig McDonnell ने घोषणा में कहा कि जिन अनुप्रयोगों में बहुत अधिक बदलाव होते हैं, उन्हें पारंपरिक रूप से स्वचालित करना कठिन रहा है, जबकि वे भौतिक एआई के लिए सबसे बड़े अवसरों में से कुछ पेश करते हैं। McDonnell ने कहा, «AI Robot Trainer वाला Fashion Inductor हमारा पहला संपूर्ण, विज़न-आधारित भौतिक एआई समाधान है। यह दिखाता है कि औद्योगिक स्तर पर बुद्धिमान स्वचालन को कैसे तैनात, संचालित और लगातार बेहतर बनाया जा सकता है।»

पूर्व-प्रशिक्षित विज़न मॉडल और क्लोज़्ड-लूप पुनःप्रशिक्षण

AI Robot Trainer में फैशन के लिए विशेष रूप से तैयार पूर्व-प्रशिक्षित एआई विज़न मॉडल, अनुप्रयोग-विशिष्ट टूल और तेज़ी से पुनःप्रशिक्षण की क्षमताएँ शामिल हैं। ABB के अनुसार, यह प्लेटफ़ॉर्म सिस्टम इंटीग्रेटरों को विशेषज्ञ एआई जानकारी की आवश्यकता के बिना, बदलती ज़रूरतों के अनुसार अनुप्रयोगों को तैनात करने, अनुकूलित करने और लगातार बेहतर बनाने में मदद करता है।

पुनःप्रशिक्षण की प्रक्रिया एक सतत क्लोज़्ड लूप के रूप में चलती है। यह रोबोट के प्रदर्शन पर नज़र रखती है, असामान्यताओं की पहचान करती है, मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए नया डेटा तैयार करती है और सुधारों को वापस वास्तविक रोबोट तक पहुँचाती है। ABB के अनुसार, व्यवस्थित, तेज़ और प्रत्येक सेल के अनुरूप पुनःप्रशिक्षण के ज़रिए, पूरे सिस्टम जीवनचक्र में एआई मॉडल को लगातार बेहतर बनाया जाता है। इस प्रक्रिया में वास्तविक प्रदर्शन लक्ष्यों और बदलती परिचालन परिस्थितियों को मापदंड बनाया जाता है।

Fashion Inductor के उत्पाद पृष्ठ में AI Robot Trainer को ABB Robotics के विज़न-आधारित भौतिक एआई प्लेटफ़ॉर्म के रूप में बताया गया है, जिसे फैशन अनुप्रयोगों में होने वाले बदलावों को ध्यान में रखकर विशेष रूप से बनाया गया है। ABB की सूची में बदलते उत्पादों और पैकेजिंग के अनुसार तेज़ी से अनुकूलन और पूरे जीवनचक्र में पुनःप्रशिक्षण के ज़रिए लगातार सुधार करना इसकी क्षमताओं में शामिल हैं। कंपनी का कहना है कि पारंपरिक स्वचालन प्रणालियों के विपरीत, यह मॉड्यूल इसी क्लोज़्ड-लूप प्रक्रिया के ज़रिए अपने प्रदर्शन को लगातार बेहतर बनाता है।

डिजिटल ट्विन और नियंत्रण संरचना

अपग्रेड किए गए मॉड्यूल में एक नया डिजिटल ट्विन शामिल है, जो मॉड्यूल के सॉफ़्टवेयर की हूबहू प्रतिकृति है। यह Application Controller Platform, Automatic Path Planning, AI Robot Trainer और RobotStudio को जोड़ता है। ABB के अनुसार, यह ट्विन कमीशनिंग को तेज़ करता है और सेटअप में अधिक लचीलापन देता है, जिसमें ग्रिपर जैसे तीसरे पक्ष के घटकों को एकीकृत करने की क्षमता भी शामिल है।

RobotStudio पूरे सिस्टम जीवनचक्र में वर्चुअल डिज़ाइन, सिमुलेशन और सत्यापन का आधार प्रदान करता है, जबकि OmniCore रोबोट नियंत्रक उत्पादन के दौरान निष्पादन की परत के रूप में काम करता है। उत्पाद पृष्ठ के अनुसार, एकीकृत डिजिटल ट्विन सभी सॉफ़्टवेयर तत्वों को जोड़ता है, जिससे कमीशनिंग तेज़ होती है, सत्यापन सरल बनता है और ज़रूरतें बदलने के साथ अनुप्रयोगों का विस्तार करने तथा उन्हें अनुकूलित करने की सुविधा मिलती है।

उत्पादन क्षमता, सटीकता और संबंधित हार्डवेयर

Fashion Inductor को फैशन और परिधान लॉजिस्टिक्स में होने वाले बदलावों के लिए बनाया गया है, जहाँ उत्पाद, पैकेजिंग और परिचालन स्थितियाँ लगातार बदलती रहती हैं। ABB के अनुसार, इसकी उत्पादन क्षमता प्रति सेल प्रति घंटे 1,300 वस्तुओं तक है और वस्तुएँ उठाने की सटीकता का लक्ष्य 99.5% से अधिक है। यह क्षमता एआई-संचालित Automatic Path Planning, गति की सटीकता और अनुप्रयोग-विशिष्ट विज़न तकनीक से संभव होती है। उत्पाद पृष्ठ के तकनीकी आँकड़ों में 99.5% से अधिक सटीकता और प्रति घंटे 1,300 बार तक वस्तुएँ उठाने की क्षमता दी गई है।

मॉड्यूल के साथ सूचीबद्ध संबंधित उत्पादों में Robotic Item Picker, Robotic Parcel Inductor और IRB 1300 तथा IRB 2600 रोबोट शामिल हैं। ABB परिधान छँटाई और इंडक्शन पर पाँच चरणों वाली एक डाउनलोड करने योग्य मार्गदर्शिका भी उपलब्ध कराता है। उसमें श्रमिकों की कमी, मौसमी व्यस्तता और उत्पादों के बदलते मिश्रण को ऐसे कारकों के रूप में पहचाना गया है जो मैन्युअल छँटाई और इंडक्शन की क्षमता सीमित कर सकते हैं।

Item Picking परिवार की पृष्ठभूमि और विस्तार की योजनाएँ

ABB ने लॉजिस्टिक्स और ई-कॉमर्स आपूर्ति शृंखलाओं के लिए अपने Item Picking परिवार में एआई-संचालित फ़ंक्शनल मॉड्यूल के रूप में Fashion Inductor को Parcel Inductor के साथ पेश किया। ABB ने बताया कि दोनों मॉड्यूल अव्यवस्थित परिवेश में अज्ञात और बेतरतीब ढंग से रखी वस्तुओं को संभालने के लिए उसकी एआई-आधारित विज़न तकनीक का इस्तेमाल करते हैं और वस्तुएँ उठाने की सटीकता 99.5% से अधिक है। एआई को गोलाकार या बेलनाकार उत्पादों जैसी ऐसी वस्तुओं की पहचान करके उन्हें अस्वीकार करने के लिए भी प्रशिक्षित किया जा सकता है, जिन्हें इंडक्शन के लिए इस्तेमाल नहीं किया जा सकता। पहले जारी की गई जानकारी में Fashion Inductor की क्षमता पॉलीबैग में पैक परिधानों और सहायक वस्तुओं के लिए प्रति घंटे 1,300 बार तक वस्तुएँ उठाने की बताई गई थी, जबकि Parcel Inductor के लिए डिब्बों, थैलों, लिफ़ाफ़ों और पैकेजों के मामले में यह क्षमता प्रति घंटे 1,500 बार तक बताई गई थी।

उस जानकारी के अनुसार, दोनों मॉड्यूल पहले से एकीकृत होकर आते हैं और उनकी कमीशनिंग केवल एक सप्ताह में भी पूरी की जा सकती है। इसके लिए ABB के Application Controller Platform का इस्तेमाल होता है, जो एक ही कंप्यूटर और यूज़र इंटरफ़ेस के ज़रिए रोबोट, ग्रिपर और कैमरों को एकीकृत करता है।

ABB के अनुसार, AI Robot Trainer के साथ Fashion Inductor, दृष्टि-आधारित भौतिक एआई के व्यापक विस्तार का पहला कदम है। यह अधिक स्वायत्त और बहुमुखी रोबोटिक्स के क्षेत्र में कंपनी के काम का एक प्रमुख हिस्सा है। अपने स्वायत्त बहुमुखी रोबोटिक्स कार्यक्रम के पृष्ठ पर ABB बताती है कि AVR रोबोट जनरेटिव एआई का उपयोग करके छह कौशल क्षेत्रों को जोड़ते हैं: रोबोट और मनुष्य के बीच अंतःक्रिया, संवेदन और बोध, बुद्धिमत्ता और स्वायत्त तर्क, गति नियंत्रण और सुरक्षा, नेविगेशन, तथा पकड़ने और कुशलता से काम करने की क्षमता। कंपनी ने कहा कि AI Robot Trainer से संचालित यही दृष्टिकोण Q1 2027 तक ABB Robotics के दृष्टि-आधारित अन्य अनुप्रयोगों में भी विस्तारित होगा।