Hamid Montazeri, Phó Chủ tịch Phần mềm & Trí tuệ Nhân tạo tại Locus Robotics – Phỏng vấn

Với tư cách là Phó Chủ tịch (SVP) Phần mềm và Trí tuệ Nhân tạo tại Locus Robotics, Hamid Montazeri mang lại hơn 30 năm kinh nghiệm trong việc lãnh đạo và mở rộng các đội phân phối toàn cầu. Ông chuyên về kiến trúc phần mềm mô-đun và có thể mở rộng, cũng như ứng dụng các công nghệ chuyển đổi như điện toán đám mây, IoT, dữ liệu lớn và AI/ML. Trong suốt sự nghiệp của mình, Hamid đã cung cấp các giải pháp và sản phẩm khác biệt cho các công ty từ các công ty khởi nghiệp đến các tập đoàn đa quốc gia, cung cấp năng lượng cho các ứng dụng trong lĩnh vực robot tự động, tự động hóa nhà kho thông minh và hệ thống chuỗi cung ứng phục vụ các ngành công nghiệp trên toàn thế giới.

Locus Robotics thiết kế và cung cấp các giải pháp tự động hóa nhà kho được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo bằng cách kết hợp các robot di động tự động với phần mềm thông minh. Nền tảng của họ, được gọi là LocusONE, điều phối các đội robot để thực hiện các nhiệm vụ như chọn, đặt, vận chuyển và hoạt động mezzanine – tăng năng suất từ hai đến ba lần đồng thời giảm chi phí lao động. Hệ thống này tích hợp liền mạch vào các môi trường nhà kho hiện có và có thể mở rộng linh hoạt, cho phép các hoạt động triển khai một số robot hoặc hàng nghìn robot mà không cần gián đoạn lớn.

Bạn đã giữ các vị trí lãnh đạo tại các tổ chức từ CNN đến Stanley Black & Decker (SWK ), Dematic, KION Group và hiện tại là Locus Robotics. Hành trình đa dạng này đã định hình quan điểm của bạn về nơi trí tuệ nhân tạo và robot có thể mang lại tác động lớn nhất như thế nào?

Giữ các vị trí kỹ thuật làm việc chặt chẽ với trí tuệ nhân tạo và phần mềm trong hơn ba thập kỷ, quan điểm của tôi đã được định hình nặng nề bởi cách tôi chứng kiến ngành công nghiệp phát triển.

Khi tôi bắt đầu, ngành công nghiệp đang ở thời điểm mà các nỗ lực phát triển phần mềm đang chuyển từ cấu trúc sang mô hình hướng đối tượng trên mặt trận ngôn ngữ lập trình và từ phần mềm đơn lẻ sang các thành phần phần mềm có thể chạy trên các quá trình hệ điều hành khác nhau và tận dụng giao tiếp giữa các quá trình để đạt được mục tiêu trong một cách phân tán. Chúng tôi đang ở trên ngưỡng của một sự thay đổi lớn, chuyển phần mềm từ chạy trên một máy cụ thể sang trở thành phân tán bằng cách tận dụng công nghệ giao tiếp giữa các quá trình và/hoặc mạng. Theo thời gian, sự tập trung này đã chuyển sang các lĩnh vực khác, thúc đẩy các phát triển mới từ việc lập trình các hệ thống cơ bản để tận dụng các khả năng mạng và Internet mới nổi để tăng khả năng mở rộng của các hệ thống, cũng như triển khai, lưu trữ dữ liệu, dẫn đến sự phát triển của điện toán đám mây.

Các thay đổi này đã rất quan trọng đối với ngành công nghiệp, vì chúng đã dần dần mang lại một mức độ tính toán và lưu trữ đàn hồi, và giới thiệu các cơ hội mới cho trí tuệ nhân tạo và robot. Những tiến bộ này tiếp tục khi tôi tiến bộ trong sự nghiệp của mình, và tôi đã có cái nhìn đầu tiên về tác động mà trí tuệ nhân tạo và robot có thể mang lại, đặc biệt là trong các ngành chuỗi cung ứng và hậu cần. Chúng tôi hiện đang ở một điểm mà robot có khả năng, về mặt tính toán, lưu trữ và trí tuệ nhân tạo, để điều hướng và hoạt động chính xác trong các môi trường có mật độ cao, với hình học phức tạp, chẳng hạn như nhà kho và mang lại tác động kinh doanh lớn, bao gồm giảm chi phí, tăng thông lượng, cải thiện tính linh hoạt và cải thiện hiệu suất lao động.

“Trí tuệ nhân tạo vật lý” có nghĩa là gì trong bối cảnh tự động hóa nhà kho, và nó khác với robot truyền thống hoặc các mô hình trí tuệ nhân tạo chung như thế nào?

Trí tuệ nhân tạo vật lý là tương lai của hậu cần và tự động hóa nhà kho. Đó là xương sống cung cấp năng lượng cho các hoạt động tự động thông qua sự kết hợp của nhận thức thời gian thực, ra quyết định và học tập liên tục, cho phép robot tối ưu hóa mọi quyết định.

Với trí tuệ nhân tạo vật lý, robot không chỉ được cung cấp năng lượng để di chuyển hàng hóa trong các môi trường cấu trúc cao và cấu hình cố định. Chúng được trang bị trí tuệ vượt ra ngoài việc ghi nhớ một bố cục nhà kho cụ thể và đưa một thứ gì đó từ điểm A đến điểm B. Nếu mọi thứ trong môi trường của chúng thay đổi, chúng có thể tự động thích nghi và điều chỉnh lại việc lập kế hoạch để đưa ra quyết định tốt nhất dựa trên điều kiện hiện tại.

Robot không sử dụng trí tuệ nhân tạo vật lý sẽ ngày càng bị hạn chế trong khả năng áp dụng của chúng. Thật thú vị, ngay cả việc áp dụng các mô hình nền tảng chung hiện đại cũng không hiệu quả cao trong việc tạo ra loại trí tuệ nhân tạo vật lý đáp ứng nhu cầu của lĩnh vực ứng dụng. Khi bạn xem xét tự động hóa nhà kho, mục tiêu là có các quy trình hiệu quả nhất có thể và các mô hình chung không thể thực sự cung cấp điều này. Thực tế với các mô hình chung là chúng không được thiết kế để xử lý các mối quan tâm cụ thể của lĩnh vực như điều hướng hiệu quả và tương tác với các cộng sự trong môi trường nhà kho. Trí tuệ nhân tạo vật lý, khi được trang bị một mô hình nền tảng nhà kho được phát triển đặc biệt, cung cấp một cách tiếp cận được thiết kế cho mục đích, đảm bảo rằng robot hoạt động hiệu quả nhất có thể với khả năng tự động thích nghi và điều chỉnh để mang lại kết quả tốt nhất mọi lúc.

Làm thế nào các hệ thống robot hỗ trợ trí tuệ nhân tạo thích nghi với các môi trường thay đổi liên tục, chẳng hạn như SKU mới, bố cục thay đổi hoặc nhu cầu tăng đột ngột?

Các lĩnh vực này đều là những nơi trí tuệ nhân tạo vật lý, được trang bị một mô hình nền tảng lĩnh vực cơ bản, vượt trội. Khi nhu cầu tăng, bố cục thay đổi hoặc SKU mới được giới thiệu, robot hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo vật lý được trang bị để điều hướng thay đổi một cách liền mạch.

Đây là lý do tại sao robot hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo vật lý là tối ưu cho hậu cần. Cách tiếp cận được thiết kế cho mục đích này có thể thực sự theo kịp sự thay đổi liên tục mà ngành công nghiệp thường phải đối mặt.

Tại sao bạn tin rằng trí tuệ nhân tạo cụ thể cho lĩnh vực là hiệu quả hơn việc theo đuổi các mô hình nền tảng chung khi nói đến chuỗi cung ứng và hậu cần?

Trí tuệ nhân tạo cụ thể cho lĩnh vực là hiệu quả nhất cho chuỗi cung ứng và hậu cần nói chung, nhưng đặc biệt là trong tự động hóa nhà kho.

Khi nói đến tự động hóa nhà kho, việc có các mô hình cụ thể cho lĩnh vực là điều cuối cùng giúp tự động hóa đạt đến cấp độ tiếp theo. Một mô hình nền tảng chung không được thiết kế để xử lý các thách thức mà môi trường nhà kho thường phải đối mặt – như an toàn và điều hướng các bố cục phức tạp – điều này có nghĩa là khi những thách thức này phát sinh, các nhà điều hành sẽ tiếp tục phải đối mặt với gánh nặng của những chướng ngại vật này.

Ngược lại, các mô hình cụ thể cho lĩnh vực được trang bị kiến thức chuyên môn cần thiết để hiểu cách thực sự giải quyết những thách thức này. Sử dụng các mô hình cụ thể cho lĩnh vực giúp giảm bớt áp lực cho các nhà điều hành và tự động áp dụng kiến thức chuyên môn của lĩnh vực để cung cấp và áp dụng các giải pháp cho những thách thức khi chúng phát sinh.

Vous có thể chia sẻ những kết quả đo lường nào từ việc triển khai trí tuệ nhân tạo vật lý trong các nhà kho, cho dù trong thông lượng, giảm thời gian ngừng hoạt động hay tỷ lệ lỗi? 

Tại Locus Robotics, các giải pháp của chúng tôi được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo vật lý đã mang lại kết quả có tác động đáng kể trên các nhà kho của khách hàng, bao gồm:

• Cải thiện độ chính xác của đơn hàng lên 99%
• Giảm tỷ lệ lỗi 04% đến 0,01%
• Giảm thời gian ngừng hoạt động bằng cách đưa các trang web trực tuyến chỉ trong vài tuần so với vài tháng
• Tăng thông lượng, cho phép khách hàng tăng gấp đôi hoặc gấp ba lần thông lượng hoạt động của họ

Làm thế nào bạn tiếp cận an toàn, độ tin cậy và giám sát của con người khi triển khai các hệ thống tự động trong các hoạt động có khối lượng lớn?

Khi tự động hóa các hoạt động có khối lượng lớn như nhà kho, việc tiếp cận an toàn, độ tin cậy và giám sát của con người bắt đầu từ các giải pháp được chọn.

Các lĩnh vực này là rất quan trọng trong quá trình thiết kế và nhấn mạnh lý do tại sao những người muốn tự động hóa nên ưu tiên các giải pháp được thiết kế cho mục đích trong quá trình ra quyết định.

Tại Locus Robotics, các robot di động tự động (AMR) của chúng tôi được thiết kế để đáp ứng và vượt qua các tiêu chuẩn an toàn của ngành. Các LocusBot của chúng tôi sử dụng hệ thống an toàn đa cảm biến với camera và cảm biến phát hiện và dò tìm (LiDAR) giúp chúng tránh va chạm và chướng ngại vật, giữ cho các hoạt động nhà kho và người lao động an toàn.

Độ tin cậy cũng là cốt lõi của những gì chúng tôi làm. Đối với các nhà điều hành nhà kho, việc liên tục đàm phán nhu cầu tăng đột ngột là một thực tế của kinh doanh mà họ đang tham gia, nhưng chúng tôi tin rằng điều này không cần phải là một điểm đau. Tại Locus Robotics, mô hình robot như một dịch vụ (RaaS) của chúng tôi cho phép các nhà điều hành tự động hóa môi trường nhà kho của họ mà không cần đầu tư ban đầu hoặc thời gian đầu tư mà tự động hóa thường yêu cầu. Thay vào đó, các giải pháp của chúng tôi cho phép các nhà điều hành tự động tăng hoặc giảm quy mô để đáp ứng nhu cầu hiện tại, đảm bảo họ luôn được trang bị để thích nghi với nhu cầu tăng đột ngột bất cứ khi nào chúng phát sinh.

Trong các hoạt động có khối lượng lớn, giám sát của con người sẽ luôn được yêu cầu, nhưng chìa khóa để tự động hóa thành công là tận dụng các giải pháp có khả năng đảm nhận nhiều trách nhiệm hơn. Một yếu tố khác biệt chính của AMR của Locus là sự kết hợp của các kỹ thuật mô phỏng sự kiện rời rạc (DES) với các mô hình tự chủ robot chi tiết, cho phép các nhà điều hành thiết kế các khái niệm hoạt động và mô phỏng chính xác việc sử dụng bot hiệu quả nhất trong môi trường của họ, giúp tối ưu hóa thời gian chọn và đảm bảo rằng các đơn hàng được gửi đúng hạn – hai thành phần quan trọng cho tất cả các nhà điều hành.

Các thách thức nào phát sinh khi tích hợp robot hỗ trợ trí tuệ nhân tạo với các hệ thống quản lý nhà kho và ERP hiện có, và bạn giải quyết chúng như thế nào?

Thời gian triển khai tích hợp thường được coi là thách thức lớn nhất khi tự động hóa. Các nhà điều hành sẽ cần kiểm tra các ngăn xếp công nghệ hiện có và xem xét việc chuyển khỏi các hệ thống di sản lỗi thời. Vì trí tuệ nhân tạo sử dụng một lượng lớn dữ liệu, họ cũng sẽ muốn kiểm tra cơ sở hạ tầng hiện có để đảm bảo rằng nó có thể chịu được và hỗ trợ các mô hình trí tuệ nhân tạo.

Tùy thuộc vào các giải pháp họ chọn, các nhà điều hành có thể kết thúc trong một vị trí mà quá trình chuyển đổi của họ yêu cầu một cam kết thời gian lớn, vì họ có thể cần phải di chuyển các hệ thống và trải qua đào tạo rộng rãi cho lực lượng lao động của họ.

Locus Robotics nhằm mục đích loại bỏ thời gian như một thách thức cho các nhà điều hành. Các AMR của chúng tôi được thiết kế để tích hợp liền mạch với các hệ thống này, giúp khách hàng tránh được khoản đầu tư thời gian và đào tạo tốn kém mà các giải pháp khác trên thị trường yêu cầu.

Làm thế nào các giải pháp này có thể mở rộng trên các nhà kho và địa lý khác nhau, và mức độ tùy chỉnh nào thường được yêu cầu?

Tính dễ mở rộng là điều làm cho tự động hóa linh hoạt trở nên lý tưởng cho các môi trường nhà kho. Các hệ thống tự động hóa truyền thống yêu cầu chi phí ban đầu đáng kể và cam kết thời gian dài.

Tự động hóa sử dụng mô hình RaaS, như Locus Robotics, cho phép các nhà kho triển khai và điều chỉnh kích thước đội robot của họ dựa trên nhu cầu. Nghĩa là, khi nhu cầu tăng và giảm, các nhà điều hành có thể mở rộng quy mô hoạt động của họ theo.

Là một nhà lãnh đạo toàn cầu trong tự động hóa nhà kho, các giải pháp của chúng tôi có thể mở rộng trên tất cả các địa lý cho khách hàng của chúng tôi. Các bảng điều khiển của chúng tôi cung cấp thông tin chi tiết thời gian thực về các chỉ số hiệu suất nhà kho chính – như đơn vị và chọn mỗi giờ cũng như năng suất của người lao động. Tính khả dụng thống nhất này cho phép các nhà điều hành dễ dàng mở rộng các giải pháp trên các môi trường, đáp ứng nhu cầu hoạt động dựa trên các yêu cầu nhà kho cụ thể.

Với các giải pháp của Locus Robotics, việc tùy chỉnh được thực hiện dễ dàng mà không cần nỗ lực nào từ phía khách hàng; mọi thứ được thiết kế để giúp từng khách hàng riêng lẻ mở rộng quy mô dựa trên nhu cầu độc đáo của họ. 

Làm thế nào các công nghệ này thay đổi vai trò của người lao động trong các nhà kho, và loại kỹ năng hoặc quản lý thay đổi nào là cần thiết?

Các robot di động tự động (AMR) đang định nghĩa lại các vị trí nhà kho tiêu chuẩn cho người lao động bằng cách tạo ra các môi trường làm việc an toàn hơn và mở ra các cơ hội mới cho lực lượng lao động của con người.

Locus Robotics cung cấp một cách tiếp cận trực quan và duy nhất để tương tác giữa AMR và cộng sự, và khiến việc đào tạo và quản lý thay đổi cho việc triển khai và vận hành tự động hóa robot trở nên rất nhẹ nhàng cho các nhà điều hành. Ví dụ, khi triển khai LocusBots tại chỗ, đào tạo có thể trao quyền cho các cộng sự bắt đầu làm việc với robot trong 10 phút hoặc ít hơn – nghĩa là các nhà điều hành và nhân viên không cần phải lo lắng về việc bị giữ lại bởi đào tạo căng thẳng và tốn thời gian.

AMR có thể giảm gánh nặng lao động thể chất nặng nhọc, giảm thiểu rủi ro chấn thương và mệt mỏi của người lao động. Bằng cách tiếp quản các nhiệm vụ như nâng vật nặng và di chuyển đường dài trong nhà kho, AMR cải thiện điều kiện cho người lao động bằng cách tiếp quản phần lớn các nhiệm vụ đòi hỏi nỗ lực vất vả. Chúng cũng có thể giảm bớt gánh nặng cho người lao động khỏi các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, như chọn, cung cấp cơ hội để chuyển sự tập trung sang các nhiệm vụ phức tạp hơn.

Giới thiệu AMR vào nhà kho là một cơ hội tuyệt vời để nâng cao vai trò cho người lao động. Những người muốn tự động hóa cũng nên tập trung vào việc xác định các cơ hội để nâng cao kỹ năng mà điều này mang lại cho lực lượng lao động của con người, để khám phá các trách nhiệm cao hơn và xác định các lĩnh vực mà các vai trò hoàn toàn mới có thể được giới thiệu, bao gồm các vị trí làm việc trực tiếp với bot, như các nhà phân tích giám sát hiệu suất bot.

Bạn có thể chia sẻ những loại mô hình trí tuệ nhân tạo và cách tiếp cận nào cung cấp năng lượng cho các hệ thống này, và chúng hoạt động nhiều hơn ở biên giới hay trên đám mây? 

Tại Locus Robotics, các giải pháp trí tuệ nhân tạo của chúng tôi tập trung vào ba đặc điểm: vật lý (trí tuệ nhân tạo được nhúng trong nhà kho và được thiết kế để thích nghi với môi trường của nó), đáng tin cậy (trí tuệ nhân tạo có khả năng giải thích quyết định của nó) và toàn diện (trí tuệ nhân tạo điều phối nhà kho như một hệ thống so với chỉ cung cấp năng lượng cho một bot hoặc nhiệm vụ duy nhất). Đối với chúng tôi, đó là về việc xây dựng trí tuệ nhân tạo thực sự hiểu nhà kho và có thể cung cấp kết quả thực sự cho môi trường của khách hàng.

Dữ liệu là nền tảng của bất kỳ mô hình nào, và chuyên môn sâu về ngành của Locus, kết hợp với kho tàng dữ liệu thực tế của chúng tôi – bao gồm gần 6 tỷ đơn vị được chọn – cho phép chúng tôi xây dựng các mô hình cụ thể cho lĩnh vực và phát triển các hệ thống được thiết kế để ưu tiên nhà kho.

Tại Locus Robotics, chúng tôi tận dụng trí tuệ nhân tạo cả ở biên giới và trên đám mây: các AMR của chúng tôi tận dụng trí tuệ nhân tạo biên để thực hiện những gì trí tuệ nhân tạo vật lý và đáng tin cậy đòi hỏi, trong khi chiến lược “hệ thống hồ sơ đến hệ thống hành động” của chúng tôi và mô hình nền tảng nhà kho dựa vào sức mạnh tính toán có thể mở rộng mà đám mây cung cấp.

Nhìn về tương lai năm năm, bạn dự đoán những tiến bộ hoặc thay đổi lớn nào trong lĩnh vực robot hỗ trợ trí tuệ nhân tạo cho hậu cần và chuỗi cung ứng?

Sự thay đổi lớn nhất chúng tôi sẽ thấy là trí tuệ nhân tạo vật lý sẽ chiếm ưu thế. Khi các doanh nghiệp tiếp tục kiểm tra ROI họ nhận được từ các khoản đầu tư trí tuệ nhân tạo, các nhà điều hành sẽ đánh giá kỹ lưỡng kết quả họ thấy từ tự động hóa.

Chúng tôi có thể mong đợi những người đã phân bổ ngân sách cho tự động hóa với các giải pháp không được thiết kế cho mục đích sẽ không thấy ROI trong nhà kho của họ mà họ đang hy vọng. Các giải pháp không được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo vật lý thiếu sự hiểu biết cần thiết để thành công trong những môi trường này. Điều này sẽ thúc đẩy các nhà điều hành ưu tiên phân bổ ngân sách cho các giải pháp trí tuệ nhân tạo vật lý, có thể tối ưu hóa mọi quyết định trong thời gian thực và cung cấp kết quả họ đang tìm kiếm.

Đồng thời với sự gia tăng của trí tuệ nhân tạo vật lý, chúng tôi cũng sẽ thấy robot trong hậu cần và chuỗi cung ứng chuyển từ các mô hình nền tảng chung/generic sang tập trung vào việc phát triển các mô hình cụ thể cho lĩnh vực. Như đã đề cập, các nhà điều hành sẽ tìm cách tăng ROI của họ, và các giải pháp sử dụng các mô hình cụ thể cho lĩnh vực là một phần quan trọng của điều này.

Để trí tuệ nhân tạo thành công, chúng tôi sẽ thấy ngành công nghiệp có được sự hiểu biết tốt hơn về lý do tại sao chúng ta phải đầu tư vào trí tuệ nhân tạo có lợi từ và kết hợp chuyên môn lĩnh vực thực sự. Theo đó, chúng tôi sẽ tập trung vào việc phân bổ phát triển và nguồn lực cho trí tuệ nhân tạo được thiết kế để phát triển mạnh trong các môi trường chuỗi cung ứng và hậu cần.

Cảm ơn bạn vì cuộc phỏng vấn tuyệt vời, những người đọc muốn tìm hiểu thêm nên truy cập Locus Robotics.