Hamid Montazeri, SVP de Software și AI la Locus Robotics – Seria de interviuri

Ca Senior Vice President (SVP) de Software și Inteligență Artificială la Locus Robotics, Hamid Montazeri aduce peste 30 de ani de experiență în conducerea și scalarea echipelor distribuite la nivel global. El se specializează în arhitecturi de software modulare și scalabile și în aplicarea tehnologiilor transformaționale, cum ar fi cloud, IoT, big data și AI/ML. Pe parcursul carierei sale, Hamid a livrat soluții și produse diferențiate pentru companii care variază de la startup-uri la multinaționale, alimentând aplicații în robotică autonomă, automatizare inteligentă a depozitelor și sisteme de lanț de aprovizionare care deservesc industrii din întreaga lume.

Locus Robotics proiectează și livrează soluții de automatizare a depozitelor bazate pe inteligență artificială, combinând roboți mobili autonomi cu software inteligent. Platforma lor, numită LocusONE, orchestrează flote de roboți pentru a gestiona sarcini precum preluarea, depozitarea, transportul și operațiunile de mezzanină, sporind productivitatea de două până la trei ori, în timp ce reduce costurile cu forța de muncă. Sistemul se integrează fără probleme în medii de depozitare existente și se escaladează flexibil, permițând operațiunilor să implementeze câțiva roboți sau mii, fără perturbări majore.

Ați deținut roluri de conducere în organizații care variază de la CNN la Stanley Black & Decker, Dematic, KION Group și acum Locus Robotics. Cum v-a influențat această călătorie diversă perspectiva asupra locurilor în care inteligența artificială și robotică pot avea cel mai mare impact?

Deținând roluri tehnice care lucrează în strânsă legătură cu inteligența artificială și software-ul timp de peste trei decenii, perspectiva mea a fost puternic influențată de modul în care am văzut evoluția industriei.

Când am început, industria se afla într-un moment în care eforturile de dezvoltare a software-ului îmbrățișau trecerea de la paradigmă structurată la cea orientată pe obiecte pe partea limbajelor de programare și de la software monolitic la componente de software care pot rula pe procese de sistem de operare diferite și pot utiliza comunicarea inter-proces pentru a atinge obiective într-un mod distribuit. Ne aflam pe pragul unei schimbări majore, mutând software-ul de la a fi rulat pe o anumită mașină la a deveni distribuit, utilizând tehnologii de comunicare inter-proces și/sau de rețea. Pe parcursul timpului, această focalizare s-a deplasat către domenii diferite, conducând la noi dezvoltări de la programarea sistemelor subiacente pentru a utiliza capacitățile emergente de rețea și Internet pentru a crește scalabilitatea sistemelor, precum și a stocării datelor, ceea ce a condus în cele din urmă la dezvoltarea cloud-ului.

Aceste schimbări au fost instrumentale pentru industrie, deoarece au adus treptat un nivel de elasticitate a calculului și stocării și au introdus noi oportunități pentru inteligența artificială și robotică. Aceste progrese au continuat pe măsură ce am progresat în cariera mea, și am avut ocazia să văd impactul pe care inteligența artificială și robotică îl pot avea, în special în cadrul lanțurilor de aprovizionare și logisticii. Ne aflăm acum într-un moment în care roboții posedă capacitatea, în ceea ce privește calculul, stocarea și inteligența artificială, de a naviga și opera cu precizie în medii masive cu densitate ridicată, cu geometrii complexe, cum ar fi depozitele, și de a livra un impact major asupra afacerilor, inclusiv reducerea costurilor, creșterea productivității, îmbunătățirea flexibilității și îmbunătățirea performanței forței de muncă.

Ce înseamnă “inteligență artificială fizică” în contextul automatizării depozitelor, și cum se diferențiază de robotică tradițională sau de modelele generice de inteligență artificială?

Inteligența artificială fizică este viitorul automatizării depozitelor și logisticii. Este coloana vertebrală care alimentează operațiunile autonome prin combinarea percepției în timp real, a luării deciziilor și a învățării continue, permițând roboților să optimizeze instantaneu fiecare decizie.

Cu inteligența artificială fizică, roboții nu sunt doar capabili să miște mărfuri în medii structurate și configurate permanent. Ei sunt echipați cu inteligență care depășește simpla memorare a unei anumite configurații a depozitului și a aducerii unui obiect de la punctul A la punctul B. Dacă lucrurile din mediul lor se schimbă, ei pot adapta automat și replanifica pentru a lua cele mai bune decizii pe baza condițiilor actuale.

Robotică care nu utilizează inteligență artificială fizică va fi din ce în ce mai limitată în aplicabilitatea sa. În mod interesant, chiar și aplicarea modelelor generale moderne de fundație nu este foarte eficientă în crearea tipului de inteligență artificială fizică care abordează nevoile domeniului de aplicație. Când se examinează automatizarea depozitelor, scopul este de a avea procese cât mai eficiente posibil, și modelele generice nu pot livra cu adevărat acest lucru. Realitatea cu modelele generice este că ele nu sunt proiectate pentru a gestiona eficient preocupările specifice domeniului, cum ar fi navigarea eficientă și interacțiunea cu asociații în medii de depozitare. Inteligența artificială fizică, echipată cu un model de fundație de depozit special dezvoltat, oferă o abordare concepută special pentru a asigura că roboții funcționează cât mai eficient posibil, cu capacitatea de a se adapta și ajusta automat pentru a livra cel mai bun rezultat în orice moment.

Cum se adaptează sistemele de robotică conduse de inteligență artificială la medii în schimbare constant, cum ar fi noi SKU, schimbări de configurație sau creșteri bruște ale cererii?

Acestea sunt toate domenii în care inteligența artificială fizică, echipată cu un model de fundație de domeniu subiacent, excelează. Pe măsură ce cererea crește, configurațiile se schimbă sau noi SKU sunt introduse, roboții alimentați cu inteligență artificială fizică sunt echipați pentru a naviga fără efort schimbările constante.

Acesta este motivul pentru care roboții alimentați cu inteligență artificială fizică sunt optimi pentru logistica. Abordarea concepută special poate ține, de fapt, pasul cu fluxul constant pe care îl întâmpină industria.

De ce credeți că inteligența artificială specifică domeniului este mai eficientă decât urmărirea modelelor de fundație generale în ceea ce privește lanțurile de aprovizionare și logistica?

Inteligența artificială specifică domeniului este cea mai eficientă pentru lanțurile de aprovizionare și logistica în general, dar mai ales în cadrul automatizării depozitelor.

Când vine vorba de automatizarea depozitelor, avea modele specifice domeniului este ceea ce duce, în cele din urmă, automatizarea la nivelul următor. Un model de fundație general nu este conceput pentru a gestiona provocările pe care mediile de depozitare le întâmpină în mod normal – cum ar fi siguranța și navigarea în configurații complexe – ceea ce înseamnă că, pe măsură ce aceste provocări apar, operatorii vor continua să suporte povara acestor obstacole.

În schimb, modelele specifice domeniului sunt alimentate cu expertiza necesară pentru a înțelege cum să rezolve, de fapt, aceste provocări. Utilizarea modelelor specifice domeniului ridică presiunea de pe operatori și atrage automat expertiza domeniului pentru a oferi și aplica soluții la provocările care apar.

Care sunt rezultatele măsurabile pe care le-ați văzut din implementarea inteligenței artificiale fizice în depozite, fie în ceea ce privește productivitatea, reducerea timpului de închidere sau rata erorilor? 

La Locus Robotics, soluțiile noastre alimentate cu inteligență artificială fizică concepută special au livrat rezultate impactante în rândul clienților noștri, inclusiv:

• Îmbunătățirea acurateței comenzilor la 99%
• Reducerea ratei erorilor 04% la 0,01%
• Reducerea timpului de închidere prin punerea online a site-urilor în doar săptămâni, nu luni
• Creșterea productivității, permițând clienților să-și dubleze sau tripleze productivitatea operațională

Cum abordați siguranța, fiabilitatea și supravegherea umană atunci când implementați sisteme autonome în operațiuni de volum mare?

Când se automatează operațiuni de volum mare, cum ar fi depozitele, abordarea siguranței, fiabilității și supravegherii umane începe cu soluțiile selectate.

Acestea sunt aspecte critice în procesul de proiectare și subliniază de ce cei care doresc să se automateze ar trebui să prioritizeze soluții concepute special în timpul procesului de luare a deciziilor.

La Locus Robotics, roboții noștri mobili autonomi (AMR) sunt proiectați pentru a îndeplini și a depăși standardele de siguranță ale industriei. LocusBots noștri utilizează sisteme de siguranță cu mai multe senzori, cu camere și detectare a luminii și a razelor (LiDAR), care îi ajută să evite coliziunile și obstacolele, menținând operațiunile și lucrătorii din depozit în siguranță.

Fiabilitatea este, de asemenea, la baza a ceea ce facem. Pentru operatorii de depozite, negocierea constantă a valurilor de cerere este o realitate a afacerii în care sunt implicați, dar credem că acest lucru nu trebuie să fie un punct dureros. La Locus Robotics, modelul nostru de robotică ca serviciu (RaaS) permite operatorilor să-și automateze mediile de depozitare fără costurile inițiale sau investițiile de timp pe care automatizarea le implică de obicei. În schimb, soluțiile noastre permit operatorilor să-și scaleze automat operațiunile în sus sau în jos pentru a răspunde cererilor actuale, asigurându-se că sunt întotdeauna echipați pentru a se adapta la valurile care apar.

În operațiunile de volum mare, supravegherea umană va fi întotdeauna necesară, dar cheia succesului în automatizare este utilizarea soluțiilor capabile să preia responsabilități mai mari. Un diferențiator cheie al roboților noștri AMR este combinația noastră de tehnici de simulare a evenimentelor discrete (DES) cu modele de autonomie robotică detaliate, care permite operatorilor să proiecteze concepte de operațiuni și să simuleze cu acuratețe utilizarea cea mai eficientă a roboților în cadrul mediilor lor, ajutând la optimizarea timpului de preluare și asigurându-se că comenzile sunt expediate la timp – două componente cruciale pentru toți operatorii.

Care sunt provocările care apar în integrarea robotică condusă de inteligență artificială cu sistemele de management și ERP existente, și cum le abordați?

Timpul de implementare a integrării este de obicei considerat cea mai mare provocare care vine cu automatizarea. Operatorii vor trebui să examineze stivele tehnologice existente și să ia în considerare abandonarea sistemelor legacy învechite. Având în vedere că inteligența artificială utilizează cantități mari de date, vor dori, de asemenea, să examineze infrastructura existentă pentru a se asigura că poate suporta și susține modelele de inteligență artificială.

În funcție de soluțiile pe care le selectează, operatorii se pot afla într-o poziție în care tranziția lor necesită un angajament de timp semnificativ, deoarece pot fi nevoiți să migreze sisteme și să suporte o pregătire extinsă a forței de muncă.

Locus Robotics își propune să elimine timpul ca o provocare pentru operatori. Roboții noștri AMR sunt proiectați pentru a se integra fără efort cu aceste sisteme, ajutând clienții să evite investiția de timp și costurile pe care le implică tranziția și pregătirea oferite de alte soluții de pe piață.

Cât de scalabile sunt aceste soluții în diferite depozite și geografii, și cât de multă personalizare este de obicei necesară?

Scalabilitatea ușoară este ceea ce face ca automatizarea flexibilă să fie ideală pentru medii de depozitare. Sistemele de automatizare tradiționale necesită costuri și angajamente de timp semnificative pe termen lung.

Automatizarea care utilizează un model de robotică ca serviciu (RaaS), cum ar fi Locus Robotics, permite depozitelor să implementeze și să ajusteze cu ușurință dimensiunea flotei pe baza cererii. Acest lucru înseamnă că, pe măsură ce cererea crește și scade, operatorii pot ajusta operațiunile lor în consecință, în toate depozitele.

Ca lider global în automatizarea depozitelor, soluțiile noastre sunt scalabile în toate geografiile pentru clienții noștri. Panourile noastre oferă perspective în timp real asupra metricilor cheie de performanță ale depozitului – cum ar fi unitățile și preluările pe oră, precum și productivitatea lucrătorilor. Această vizibilitate unificată împuternicește operatorii să scaleze cu ușurință soluții în medii, pentru a răspunde nevoilor operaționale bazate pe cerințele specifice ale depozitului.

Cu soluțiile Locus Robotics, personalizarea este ușor de realizat, fără efort din partea clienților; lucrurile sunt proiectate pentru a ajuta fiecare client individual să se scaleze în funcție de nevoile sale unice. 

Cum schimbă aceste tehnologii rolul lucrătorilor umani în depozite, și ce fel de recalificare sau gestionare a schimbării este necesară?

Roboții mobili autonomi (AMR) redefinește complet pozițiile standard de lucru în depozite pentru lucrătorii umani, creând medii de lucru mai sigure și deschizând noi oportunități pentru forța de muncă umană.

Locus Robotics oferă o abordare unică și intuitivă pentru interacțiunea dintre roboți și asociați, făcând ca instruirea și gestionarea schimbării pentru implementarea și operarea automatizării robotică să fie o sarcină ușoară pentru operatori. De exemplu, atunci când se implementează LocusBots pe site, instruirea poate împuternici asociații să înceapă să lucreze cu roboții în 10 minute sau mai puțin – ceea ce înseamnă că operatorii și angajații nu trebuie să se îngrijoreze că sunt împiedicați de instruire stresantă și costisitoare.

Roboții mobili autonomi (AMR) pot reduce povara muncii fizice solicitante, minimizând riscul de accidentare și oboseală a lucrătorilor umani. Preluând responsabilități precum ridicarea obiectelor grele și deplasarea pe distanțe lungi în cadrul depozitului, roboții îmbunătățesc condițiile pentru lucrătorii umani, preluând sarcinile care necesită efort fizic susținut. Ei pot, de asemenea, să ușureze lucrătorilor umani de la responsabilități mai repetitive, cum ar fi preluarea, oferind oportunitatea de a se concentra asupra unor sarcini mai complexe.

Introducerea roboților mobili autonomi (AMR) în depozit reprezintă o oportunitate excelentă de a îmbunătăți rolurile pentru lucrătorii umani. Cei care doresc să se automateze ar trebui, de asemenea, să se concentreze asupra identificării oportunităților de recalificare pe care le aduce pentru forța de muncă umană, pentru a explora responsabilități mai mari și pentru a identifica domenii în care pot fi introduse roluri complet noi, inclusiv poziții care lucrează direct cu roboții, cum ar fi analiștii care supraveghează datele de performanță ale roboților.

Puteți împărtăși ce tipuri de modele de inteligență artificială și abordări alimentează aceste sisteme, și dacă ele funcționează mai mult la margine sau în cloud? 

La Locus Robotics, soluțiile noastre de inteligență artificială se concentrează pe trei trăsături: fizică (inteligență artificială încorporată în depozit și proiectată pentru a se adapta la mediul său), de încredere (inteligență artificială capabilă să explice deciziile sale) și holistică (inteligență artificială care orchestrează depozitul ca un sistem, și nu doar alimentează un singur robot sau sarcină). Pentru noi, este vorba despre a construi inteligență artificială care să înțeleagă, cu adevărat, depozitul și să poată livra rezultate reale pentru mediile clienților noștri.

Datele sunt fundația oricărui model, iar expertiza noastră profundă în industrie, combinată cu comoara noastră de date din lumea reală – care include aproape 6 miliarde de unități preluate – ne permite să construim modele specifice domeniului și să dezvoltăm sisteme proiectate pentru a fi “depozit-primare”.

La Locus Robotics, utilizăm inteligență artificială atât la margine, cât și în cloud: roboții noștri mobili autonomi (AMR) utilizează inteligență artificială la margine pentru a îndeplini ceea ce inteligența artificială fizică și de încredere cere, în timp ce strategiile noastre “de la sistem de înregistrare la sistem de acțiune” și modelul nostru de fundație pentru depozit se bazează pe puterea de calcul scalabilă pe care cloud-ul o oferă.

Privind înainte, cinci ani de acum înainte, ce avansări majore sau schimbări așteptați în robotică condusă de inteligență artificială pentru logistica și lanțurile de aprovizionare?

Cea mai mare schimbare pe care o vom vedea este că inteligența artificială fizică va domina. Pe măsură ce afacerile continuă să examineze rentabilitatea investițiilor (ROI) pe care le obțin din investițiile lor în inteligență artificială, operatorii vor evalua cu atenție rezultatele pe care le obțin din automatizare.

Ne putem aștepta ca cei care au alocat buget pentru a se automata cu soluții care nu sunt concepute special să nu vadă ROI-ul pe care îl doresc în depozitele lor. Soluțiile care nu sunt alimentate de inteligență artificială fizică lipsesc înțelegerea necesară pentru a excela în aceste medii. Acest lucru va determina operatorii să prioritizeze alocarea bugetului pentru soluții de inteligență artificială fizică, care pot optimiza fiecare decizie în timp real și livra rezultatele pe care le caută.

În paralel cu creșterea inteligenței artificiale fizice, vom vedea și o schimbare a robotică din logistica și lanțurile de aprovizionare, de la modele de fundație generale la dezvoltarea de modele specifice domeniului. Pe măsură ce operatorii vor căuta modalități de a-și crește ROI-ul, soluțiile care utilizează modele specifice domeniului vor fi o parte critică a acestui proces.

Pentru ca inteligența artificială să reușească, vom vedea o înțelegere mai bună a industriei cu privire la de ce trebuie să investim în inteligență artificială care beneficiază de și incorporează expertiză de domeniu autentică. În consecință, ne vom concentra pe alocarea dezvoltării și resurselor pentru inteligență artificială concepută pentru a prospera în medii de lanț de aprovizionare și logistică.

Mulțumim pentru acest interviu excelent; cititorii care doresc să afle mai multe despre Locus Robotics ar trebui să viziteze Locus Robotics.