Interviuri
Oana Jinga, cofondatoare, director comercial și de produs la Dexory – Seria de interviuri
Adaugă Unite.AI la sursele tale preferate pe Google
Oana Jinga, cofondatoare, director comercial și de produs la Dexory, este o lideră cu experiență în tehnologie și comerț, cu un parcurs ce acoperă robotică, tehnologie pentru retail, parteneriate strategice și dezvoltare de produse. A cofondat compania inițial numită BotsAndUs în 2015, ocupând funcția de director comercial înainte de a prelua rolul actual de conducere la Dexory. În paralel cu dezvoltarea companiei, Jinga a petrecut peste șase ani la Google, unde a condus parteneriatele de retail în Regatul Unit și ulterior a supravegheat parteneriate strategice în sectorul de retail din regiunea EMEA. La începutul carierei, a deținut funcții în comerț, marketing, loialitate și dezvoltare de afaceri la O2 (Telefónica UK), precum și poziții în marketing și relații publice. De asemenea, a fost co‑lider în Marea Britanie al Xoogler.co, susținând o comunitate de foști angajați Google, fondatori, investitori și operatori de startup‑uri.
Dexory este o companie britanică de robotică și inteligență artificială, concentrată pe aducerea inteligenței în timp real în operațiunile de depozitare și logistică. Platforma sa DexoryView combină roboți autonomi, viziune computerizată, AI spațial, analize avansate și tehnologia digital twin pentru a captura continuu ce se întâmplă în interiorul unui depozit și a compara stocul fizic cu sistemele existente ale depozitului. Dexory afirmă că roboții săi pot scana peste 10.000 de locații pe oră, creând o reprezentare digitală în timp real care ajută operatorii să identifice stocuri greșit plasate sau deteriorate, să monitorizeze utilizarea spațiului, să îmbunătățească acuratețea inventarului și să descopere ineficiențe operaționale. Compania poziționează tehnologia ca un strat de inteligență pentru depozite din ce în ce mai autonome, cu implementări în Europa, Asia și Statele Unite și clienți care includ mari organizații globale de logistică și industrie.
Ai cofondat BotsAndUs în 2015 după ce ți-ai construit cariera în dezvoltare comercială și parteneriate strategice la companii precum O2 și Google. Ce ați observat tu și cofondatorii în operațiunile de depozit care v-a convins să orientați afacerea spre logistică și, în final, să o transformați în Dexory?
Am observat că depozitele deveneau din ce în ce mai complexe și automatizate, însă mulți operatori nu dispuneau încă de o vedere precisă, în timp real, a ceea ce se întâmpla fizic pe podeaua depozitului. Verificările de inventar rămâneau extrem de manuale, consumatoare de timp și adesea deconectate de sistemele care luau decizii operaționale critice. Am realizat că robotica ar putea acoperi această lacună prin capturarea continuă a datelor din lumea fizică și transformarea lor în inteligență acționabilă.
Pentru un operator de depozit care ia în considerare Dexory, ne poți descrie un tipic proces de implementare, de la cartografierea facilității și programarea scanărilor autonome până la transformarea datelor colectate în informații acționabile prin DexoryView?
Implementarea este concepută să fie rapidă și cu impact minim – vorbim de 2‑5 zile, cu 1‑2 membri ai echipei noastre care cartografiează situl și construiesc digital twin‑ul, astfel încât roboții noștri autonomi să poată naviga în spațiu și să capteze date fără a necesita schimbări majore de infrastructură. Apoi, roboții încep să execute misiuni programate, oferind un ROI instant al soluției, capturând date în întregul spațiu, care sunt procesate și vizualizate în DexoryView. Operatorii pot identifica rapid discrepanțele, investiga problemele și lua decizii pe baza unei reprezentări digitale actualizate a depozitului lor.
Robotul mobil autonom al Dexory poate scana rafturi de depozit de înălțime completă, până la 18 metri. Ce provocări de inginerie, senzori și inteligență artificială au trebuit rezolvate pentru a funcționa cu acuratețe și siguranță la această scară?
Provocarea nu constă doar în a atinge 18 de metri, ci în a captura date precise și consecvente în timp ce se mișcă autonom printr-un mediu de depozit aglomerat. Acest lucru necesită combinarea unei inginerii mecanice robuste cu localizare, senzori și viziune computerizată capabile să funcționeze fiabil în diverse condiții de iluminare, configurații de rafturi și tipuri de inventar. Siguranța este fundamentală, astfel că întregul sistem este proiectat să opereze predictibil alături de oameni și echipamentele existente în depozit.
Roboții Dexory au scanat deja peste un miliard de locații de depozit la nivel mondial. Cum îmbunătățește scala și diversitatea acestor date din lumea reală capacitățile de viziune computerizată, detectare a anomaliilor și predicție ale platformei?
Am capturat, într-adevăr, cel mai mare set de date privind datele fizice ale depozitelor, ceea ce ne pune într-o poziție unică pentru a învăța cu adevărat din ele și a construi propriile modele de depozit. Scara contează deoarece fiecare depozit introduce diferite configurații, produse, ambalaje și condiții de operare, creând un set de date extrem de divers din lumea reală. Această diversitate ne ajută să îmbunătățim continuu modul în care platforma interpretează mediile de depozit, identifică anomalii și diferențiază problemele operaționale semnificative de zgomot. În timp, aceasta creează baza pentru o inteligență tot mai predictivă, ajutând clienții să înțeleagă nu doar ce se întâmplă, ci și ce este probabil să se întâmple în continuare.
Depozitele se bazează adesea pe sisteme de management al depozitului (WMS), platforme ERP și înregistrări manuale de inventar. Cum reconciliază Dexory discrepanțele dintre ceea ce roboții săi observă fizic și ceea ce raportează aceste sisteme existente?
Dexory oferă o perspectivă independentă asupra realității fizice și o compară cu ceea ce sistemele existente de depozit consideră că ar trebui să fie acolo. Prin integrarea cu sisteme precum platformele WMS și ERP, DexoryView poate evidenția discrepanțele dintre înregistrările digitale și depozitul fizic, astfel încât echipele să le investigheze și să le rezolve rapid. Nu înlocuim aceste sisteme de bază, ci le furnizăm o sursă mult mai precisă și mai rapidă de inteligență din lumea reală, coordonându-le în același timp.
Inteligența artificială fizică este adesea discutată în contextul roboților umanoizi, în timp ce Dexory a dezvoltat un sistem extrem de specializat pentru inteligența depozitelor. De ce roboții specifici pentru sarcini sunt în prezent mai potriviți pentru logistică și unde te aștepți la cele mai mari progrese în AI fizică în următorul deceniu?
În logistică, fiabilitatea, siguranța și ROI‑ul măsurabil contează mai mult decât construirea unui robot capabil să facă totul, motiv pentru care sistemele specifice pentru sarcini sunt atât de puternice în prezent. Roboții proiectați pentru un scop pot fi optimizați pentru un anumit mediu, făcându-i mai rezistenți la cerințele operațiunilor de depozit din lumea reală și capabili să funcționeze constant în condiții variabile. Ei pot oferi valoare la scară fără a necesita ca depozitele să‑și reproiecteze operațiunile în jurul tehnologiei. În următorul deceniu, mă aștept ca AI‑ul fizic să devină tot mai autonom și adaptiv, mașinile trecând de la execuția sarcinilor predefinite la înțelegerea mediilor și la ajutorul în determinarea celei mai bune acțiuni de întreprins.
În afară de accelerarea numărării inventarului, unde observă clienții cea mai mare valoare operațională din inteligența în timp real a depozitului, fie prin utilizarea spațiului, reaprovizionare, siguranță, conformitate sau reziliența lanțului de aprovizionare?
Cea mai mare valoare provine din oferirea operatorilor a unei vizibilități pe care nu o puteau obține prin verificări manuale periodice. Inteligența în timp real a depozitului poate dezvălui spațiu subutilizat, discrepanțe în inventar, probleme de reaprovizionare și blocaje operaționale mult mai devreme, permițând echipelor să acționeze înainte ca acestea să devină probleme costisitoare. În final, aceasta permite depozitelor să devină mai eficiente și mai rezistente, deoarece deciziile se bazează pe ceea ce se întâmplă efectiv pe podea.
Cât de departe poate evolua inteligența depozitului, de la identificarea problemelor precum inventar greșit plasat, bunuri deteriorate sau condiții de depozitare nesigure, până la recomandarea sau inițierea autonomă a acțiunilor corective?
Vedem că inteligența depozitului evoluează de la vizibilitate, la recomandare și, în final, spre luarea de decizii tot mai autonome. Primul pas este înțelegerea mediului fizic cu suficientă acuratețe pentru a identifica o problemă, apoi adăugarea de context din alte sisteme pentru a recomanda cel mai eficient răspuns. Pe măsură ce încrederea în aceste sisteme crește, vor apărea oportunități ca anumite acțiuni să fie inițiate automat, menținând totuși oamenii în controlul deciziilor cu impact mai mare.
Pe măsură ce depozitele devin tot mai automatizate, ce roluri vor rămâne în mod unic potrivite pentru oameni și cum ar trebui companiile să pregătească angajații pentru a lucra eficient alături de roboți, digital twin‑uri și sisteme de decizie alimentate de AI?
Automatizarea ar trebui să elimine sarcinile repetitive și solicitante din punct de vedere fizic, oferind oamenilor mai mult timp pentru a se concentra pe judecată, rezolvarea problemelor și gestionarea excepțiilor. Cele mai valoroase roluri vor implica tot mai mult interpretarea informațiilor, luarea de decizii complexe și îmbunătățirea modului în care se desfășoară operațiunile, în loc de colectarea manuală a datelor. Prin urmare, companiile trebuie să investească în competențe digitale și să ajute angajații să înțeleagă cum să folosească AI și robotica ca instrumente care să le potențeze expertiza.
Ai pledat pentru a face robotica mai accesibilă talentului feminin. Ce schimbări practice sunt necesare pentru a atrage mai multe femei în sector?
Trebuie să extindem atât căile de acces în robotică, cât și percepția asupra a ceea ce înseamnă o carieră în industrie. Sectorul cuprinde acum inginerie, software, știința datelor, design de produs, operațiuni, UX, strategie comercială, implementare și succes al clienților, iar această diversitate trebuie comunicată mai clar. O vizibilitate sporită a femeilor și a persoanelor din medii diverse, prin studii de caz, oportunități de prezentare și exemple publice, poate ajuta talentul viitor să vadă numeroasele căi de carieră disponibile, alături de o expunere timpurie și rute de intrare mai clare în domeniu. Totuși, atragerea femeilor reprezintă doar o parte a provocării, deoarece companiile trebuie să construiască medii incluzive în care femeile să poată avansa în roluri senior și de conducere, asigurându-se că accentul nu cade doar pe reprezentarea la nivel de intrare, ci pe facilitarea unor cariere pe termen lung și sustenabile în robotică.
Mulțumim pentru interviul excelent; cititorii care doresc să afle mai multe despre această companie de robotică ar trebui să viziteze Dexory.
