Hamid Montazeri, SVP de Software e Inteligência Artificial da Locus Robotics – Série de Entrevistas

Como Vice-Presidente Sênior (SVP) de Software e Inteligência Artificial da Locus Robotics, Hamid Montazeri traz mais de 30 anos de experiência liderando e escalando equipes globalmente distribuídas. Ele se especializa em arquitetura de software modular e escalável e na aplicação de tecnologias transformadoras, como nuvem, IoT, big data e AI/ML. Ao longo de sua carreira, Hamid entregou soluções e produtos diferenciados para empresas que variam de startups a multinacionais, alimentando aplicações em robótica autônoma, automação de armazéns inteligentes e sistemas de cadeia de suprimentos que atendem a indústrias em todo o mundo.

Locus Robotics projeta e entrega soluções de automação de armazéns impulsionadas por IA, combinando robôs móveis autônomos com software inteligente. Sua plataforma, chamada LocusONE, orquestra frotas de robôs para lidar com tarefas como picking, putaway, transporte e operações de mezanino — aumentando a produtividade em duas a três vezes, enquanto reduz os custos de mão de obra. O sistema se integra perfeitamente a ambientes de armazéns existentes e escala de forma flexível, permitindo que as operações implantem alguns robôs ou milhares sem grandes interrupções.

Você ocupou cargos de liderança em organizações que variam de CNN a Stanley Black & Decker, Dematic, KION Group e agora Locus Robotics. Como essa jornada diversificada moldou sua perspectiva sobre onde a IA e a robótica podem entregar o maior impacto?

Ao ocupar cargos técnicos que trabalham em estreita colaboração com IA e software por mais de três décadas, minha perspectiva foi fortemente moldada por como testemunhei a evolução da indústria.

Quando comecei, a indústria estava em um momento em que os esforços de desenvolvimento de software estavam abraçando a transição do paradigma estruturado para o orientado a objetos nas linguagens de programação e de um software monolítico de um único processo para componentes de software que pudessem ser executados em diferentes processos de sistema operacional e aproveitar a comunicação entre processos para alcançar objetivos de forma distribuída. Estávamos à beira de uma grande mudança, movendo o software para longe de ser executado em uma máquina específica e tornando-o distribuído, aproveitando tecnologias de comunicação entre processos e/ou rede. Com o tempo, esse foco mudou para diferentes áreas, impulsionando novos desenvolvimentos, desde a programação de sistemas subjacentes para aproveitar as capacidades emergentes de rede e Internet para aumentar a escalabilidade dos sistemas, bem como os deploys, armazenamento de dados, levando ao desenvolvimento de nuvem.

Essas mudanças foram instrumentais para a indústria, pois trouxeram gradualmente um nível de elasticidade de computação e armazenamento e introduziram novas oportunidades para IA e robótica. Esses avanços continuaram à medida que progridi em minha carreira, e tive uma visão de primeira mão do impacto que a IA e a robótica podem trazer, especialmente dentro das indústrias de cadeia de suprimentos e logística. Agora estamos em um ponto em que os robôs possuem a capacidade, em termos de computação, armazenamento e IA, para navegar e operar com precisão em ambientes de alta densidade, com geometrias complexas, como armazéns, e entregar um grande impacto comercial, incluindo redução de custos, aumento de produtividade, flexibilidade melhorada e desempenho de mão de obra aprimorado.

O que significa “IA física” no contexto da automação de armazéns, e como ela difere da robótica tradicional ou de modelos de IA genéricos?

A IA física é o futuro da logística e da automação de armazéns. É a espinha dorsal que impulsiona operações autônomas por meio da combinação de percepção em tempo real, tomada de decisões e aprendizado contínuo, permitindo que os robôs otimizem instantaneamente cada decisão.

Com a IA física, os robôs não são apenas impulsionados a se moverem em ambientes altamente estruturados e configurados de forma permanente. Eles são equipados com inteligência que vai além de memorizar um layout de armazém específico e trazer algo do ponto A para o ponto B. Se as coisas dentro de seu ambiente mudam, eles podem se adaptar automaticamente e replanejar para tomar as melhores decisões com base nas condições atuais.

Robótica que não utiliza IA física estará cada vez mais limitada em sua aplicabilidade. Interessantemente, mesmo a aplicação de modelos de fundação modernos gerais não é altamente eficaz na criação do tipo de IA física que atende às necessidades do domínio de aplicação. Quando se olha para a automação de armazéns, o objetivo é ter processos tão eficientes quanto possível, e modelos genéricos não podem realmente entregar isso. A realidade com modelos genéricos é que eles não são projetados para lidar eficientemente com preocupações específicas do domínio, como navegação eficiente e interação com associados em ambientes de armazéns. A IA física, quando equipada com um modelo de fundação de armazém especialmente desenvolvido, fornece uma abordagem projetada para garantir que os robôs estejam funcionando com a máxima eficiência possível, com a capacidade de se adaptar e ajustar automaticamente para entregar o melhor resultado em todos os momentos.

Como os sistemas de robótica impulsionados por IA se adaptam a ambientes constantemente em mudança, como novos SKUs, layouts em mudança ou picos repentinos na demanda?

Essas áreas são todas aquelas em que a IA física, equipada com um modelo de fundação de domínio subjacente, se destaca. À medida que a demanda dispara, os layouts mudam ou novos SKUs são introduzidos, os robôs impulsionados por IA física estão equipados para navegar de forma perfeita em constantes mudanças.

Isso é por que os robôs impulsionados por IA física são ótimos para a logística. Essa abordagem projetada para um propósito específico pode realmente acompanhar o fluxo constante que a indústria normalmente enfrenta.

Por que você acredita que a IA específica do domínio é mais eficaz do que perseguir modelos de fundação gerais quando se trata de cadeia de suprimentos e logística?

A IA específica do domínio é a mais eficaz para a cadeia de suprimentos e logística em geral, mas especialmente dentro da automação de armazéns.

Quando se trata de automação de armazéns, ter modelos específicos do domínio é o que realmente leva a automação ao próximo nível. Um modelo de fundação geral não é projetado para lidar com os desafios que os ambientes de armazéns normalmente enfrentam — como segurança e navegação em layouts complexos —, o que significa que, à medida que esses desafios surgem, os operadores continuarão a enfrentar o fardo desses obstáculos.

Em contraste, os modelos específicos do domínio são impulsionados com a expertise necessária da indústria para entender como realmente resolver esses desafios. Aproveitar modelos específicos do domínio alivia a pressão sobre os operadores e automaticamente traz a expertise do domínio para oferecer e aplicar soluções para os desafios à medida que surgem.

Quais resultados mensuráveis você viu ao implantar IA física em armazéns, seja em termos de aumento de produtividade, redução de tempo de inatividade ou taxas de erro? 

Na Locus Robotics, nossas soluções impulsionadas por IA física projetada com propósito entregaram resultados impactantes em todo o armazém de nossos clientes, incluindo:

• Melhorando a precisão do pedido para 99%
• Reduzindo as taxas de erro 04% para 0,01%
• Reduzindo o tempo de inatividade, colocando sites ao vivo em apenas semanas em vez de meses
• Aumentando a produtividade, permitindo que os clientes dobrem ou tripliquem sua produtividade operacional

Como você aborda a segurança, confiabilidade e supervisão humana ao implantar sistemas autônomos em operações de alto volume?

Quando se automaiza operações de alto volume, como armazéns, abordar a segurança, confiabilidade e supervisão humana começa com as soluções que você seleciona.

Essas áreas são críticas no processo de design e destacam por que aqueles que buscam automação devem priorizar soluções que são projetadas com propósito durante o processo de tomada de decisão.

Na Locus Robotics, nossos robôs móveis autônomos (AMRs) são projetados para atender e superar os padrões de segurança da indústria. Nossos LocusBots utilizam sistemas de segurança de múltiplos sensores com câmeras e detecção de luz e alcance (LiDAR) que os ajudam a evitar colisões e obstáculos, mantendo as operações de armazém e os trabalhadores seguros.

A confiabilidade também está no cerne do que fazemos. Para os operadores de armazéns, negociar consistentemente os picos de demanda é uma realidade do negócio em que estão, mas acreditamos que isso não precisa ser um ponto de dor. Na Locus Robotics, nosso modelo de robótica como serviço (RaaS) permite que os operadores automatem seus ambientes de armazém sem o custo inicial ou o investimento de tempo que a automação normalmente exige. Em vez disso, nossas soluções permitem que os operadores escalonem automaticamente para cima ou para baixo para atender à demanda atual, garantindo que estejam sempre equipados para se adaptar a picos sempre que surgirem.

Em operações de alto volume, a supervisão humana sempre será necessária, mas a chave para a automação bem-sucedida é aproveitar soluções capazes de assumir maiores responsabilidades. Um diferenciador-chave dos AMRs da Locus é a combinação de técnicas de simulação de eventos discretos (DES) com modelos de autonomia de robô detalhados, o que permite que os operadores projetem conceitos de operações e simulem com precisão o uso mais eficiente dos bots dentro de seus ambientes, ajudando a otimizar o tempo de picking e garantir que os pedidos sejam enviados no prazo — dois componentes cruciais para todos os operadores.

Quais desafios surgem ao integrar robótica impulsionada por IA com sistemas de gerenciamento de armazém e ERP existentes, e como você os aborda?

O tempo de implementação da integração é normalmente visto como o maior desafio que vem com a automação. Os operadores precisarão examinar suas pilhas de tecnologia existentes e considerar mudar para longe de sistemas legados ultrapassados. Dado que a IA usa vastas quantidades de dados, eles também precisarão examinar sua infraestrutura existente para garantir que ela possa suportar e apoiar os modelos de IA.

Dependendo das soluções que eles selecionam, os operadores podem acabar em uma posição em que sua transição exija um grande compromisso de tempo, pois podem precisar migrar sistemas e passar por treinamento extensivo para sua força de trabalho.

A Locus Robotics visa remover o tempo como um desafio para os operadores. Nossos AMRs são projetados para se integrar perfeitamente a esses sistemas, ajudando os clientes a evitar o custoso investimento de tempo inicial necessário para a transição e o treinamento exigido por outras soluções no mercado.

Quão escaláveis são essas soluções em diferentes armazéns e geografias, e quanto de personalização é normalmente necessário?

A escalabilidade fácil é o que torna a automação flexível ideal para ambientes de armazém. Sistemas de automação tradicionais exigem custos significativos e um compromisso de tempo de longo prazo.

A automação que usa um modelo de robótica como serviço (RaaS), como a Locus Robotics, permite que os armazéns implantem e ajustem facilmente o tamanho de sua frota com base na demanda. Isso significa que, à medida que a demanda flui e reflui, os operadores podem escalonar suas operações de acordo em todos os armazéns.

Como líder global em automação de armazéns, nossas soluções são escaláveis em todas as geografias para nossos clientes. Nossos painéis oferecem insights em tempo real sobre métricas de desempenho de armazém-chave — como unidades e picks por hora, bem como produtividade dos trabalhadores. Essa visibilidade unificada permite que os operadores escalonem facilmente soluções em diferentes ambientes, atendendo às necessidades operacionais com base em requisitos específicos de armazém.

Com as soluções da Locus Robotics, a personalização é facilmente acomodada sem esforço por parte dos clientes; as coisas são projetadas para ajudar cada cliente individual a escalar com base em suas próprias necessidades únicas. 

Como essas tecnologias mudam o papel dos trabalhadores humanos nos armazéns, e que tipo de capacitação ou gestão de mudanças é necessária?

Os robôs móveis autônomos (AMRs) estão redefinindo completamente as posições de armazém padrão para os trabalhadores humanos, criando ambientes de trabalho mais seguros e abrindo novas oportunidades para a força de trabalho humana.

A Locus Robotics fornece uma abordagem única e intuitiva para a interação entre AMR e associado, tornando o treinamento e a gestão de mudanças para implantar e operar a automação de robótica uma tarefa muito leve para os operadores. Por exemplo, ao implantar os LocusBots no local, o treinamento pode capacitar os associados a começar a trabalhar com os robôs em 10 minutos ou menos — significando que os operadores e os funcionários não precisam se preocupar em serem retardados por treinamento estressante, demorado e caro.

Os AMRs podem reduzir a carga de tarefas físicas intensivas, minimizando o risco de lesões e fadiga dos trabalhadores. Ao assumir responsabilidades como levantar objetos pesados e viajar longas distâncias dentro do armazém, os AMRs melhoram as condições para os trabalhadores humanos, assumindo a parte mais árdua das tarefas que exigem esforço intensivo. Eles também podem aliviar os trabalhadores humanos de responsabilidades mais repetitivas, como o picking, proporcionando uma oportunidade para que a atenção se concentre em tarefas mais complexas.

Introduzir AMRs no armazém é uma grande oportunidade para aprimorar os papéis dos trabalhadores humanos. Aqueles que buscam automação também devem se concentrar em identificar as oportunidades de capacitação que isso traz para sua força de trabalho humana para explorar responsabilidades mais altas e identificar áreas onde papéis completamente novos podem ser introduzidos, incluindo posições que trabalham diretamente com os robôs, como analistas que supervisionam os dados de desempenho dos robôs.

Você pode compartilhar quais tipos de modelos e abordagens de IA impulsionam esses sistemas, e se eles operam mais na borda ou na nuvem? 

Na Locus Robotics, nossas soluções de IA se concentram em três características: física (IA incorporada no armazém e projetada para se adaptar ao seu ambiente), confiável (IA capaz de explicar suas decisões) e holística (IA que orquestra o armazém como um sistema, em vez de apenas impulsionar um único robô ou tarefa). Para nós, é sobre construir uma IA que realmente entenda o armazém e possa entregar resultados reais para os ambientes de nossos clientes.

Os dados são a base de qualquer modelo, e a profunda expertise da indústria da Locus, combinada com nosso tesouro de dados do mundo real — incluindo quase 6 bilhões de unidades recolhidas — nos permite construir modelos específicos do domínio e desenvolver sistemas projetados para serem warehouse-first.

Na Locus Robotics, aproveitamos a IA tanto na borda quanto na nuvem: nossos AMRs aproveitam a IA de borda para realizar o que a IA física e confiável exige, enquanto nossa estratégia de “sistema de registros para sistema de ações” de armazém e modelo de fundação de armazém aproveitam o poder computacional escalável que a nuvem fornece.

Olhando cinco anos à frente, quais avanços ou mudanças significativas você espera ver na robótica impulsionada por IA para logística e cadeias de suprimentos?

A maior mudança que veremos é que a IA física dominará. À medida que as empresas continuam a examinar o retorno sobre o investimento (ROI) que estão obtendo de seus investimentos em IA, os operadores avaliarão de perto os resultados que estão vendo na automação.

Podemos esperar que aqueles que colocaram orçamento atrás da automação com soluções que não são projetadas com propósito não estarão vendo o ROI em seus armazéns que estão procurando. Soluções não impulsionadas por IA física carecem da compreensão necessária para se destacar nesses ambientes. Isso impulsionará os operadores a priorizar a alocação de orçamento para soluções de IA física, que podem otimizar cada decisão em tempo real e entregar os resultados que estão procurando.

Além do surgimento da IA física, também veremos a robótica na logística e na cadeia de suprimentos se afastar de modelos de fundação gerais e genéricos e se concentrar no desenvolvimento de modelos específicos do domínio. Como mencionado, os operadores estarão procurando maneiras de aumentar seu ROI, e soluções que utilizam modelos específicos do domínio são uma parte crítica disso.

Para que a IA tenha sucesso, veremos a indústria ganhar uma melhor compreensão de por que devemos investir em IA que se beneficia e incorpora expertise de domínio genuína. Consequentemente, nos concentraremos em colocar desenvolvimento e recursos atrás de IA projetada para prosperar em ambientes de cadeia de suprimentos e logística.

Obrigado pela grande entrevista, leitores que desejam aprender mais devem visitar Locus Robotics.