Le dernier stand de l’entrepôt manuel tombe en robotique
La vue d’ensemble: À mesure que le sol de l’entrepôt devient de plus en plus automatisé, les robots gèrent désormais les aspects les plus punitifs de la logistique, tandis que les gens se concentrent sur la surveillance, la résolution de problèmes et l’amélioration continue. Avec des entreprises comme DHL, FedEx, UPS et Walmart qui investissent massivement dans la robotique, l’ère de l’entrepôt éreintant pourrait bientôt être de l’histoire.
Le dernier bastion du travail humain dans les entrepôts – le travail exténuant de chargement et de déchargement des camions – cède rapidement la place à une nouvelle génération de robots intelligents. Pendant des décennies, les sociétés de logistique ont du mal à automatiser ce travail physiquement exigeant et sujet aux blessures, ce qui laisse souvent les travailleurs battus par du levage lourd et des températures extrêmes. Désormais, les percées dans la robotique, l’intelligence artificielle et la technologie des capteurs transforment la façon dont les marchandises se déplacent dans et hors des bandes-annonces, promettant non seulement une plus grande efficacité mais aussi un changement fondamental dans les opérations d’entrepôt.
Au cœur de cette révolution se trouve une suite de machines sophistiquées de sociétés comme Ambi Robotics, Boston Dynamics, Dexterity AI et Fox Robotics. Chacun apporte une approche technique distincte du défi, comme décrit par le Wall Street Journal.
Ambi Robotics, par exemple, a développé Ambistack, un système robotique conçu pour automatiser le processus complexe d’empilement des éléments sur des palettes ou dans des conteneurs. Ambistack emploie un robot de portique à quatre axes équipé de caméras avancées et de vision machine propulsées par des modèles de fondation AI. Ce système peut analyser, suivre et choisir chaque élément dans un convoyeur, effectuant des vérifications de contrôle de la qualité en temps réel.
Le robot n’a pas besoin de connaissance préalable de la taille ou de l’apparence d’un package; Au lieu de cela, il utilise l’apprentissage du renforcement pour s’adapter à de nouveaux éléments à la volée, optimisant l’empilement pour une densité et une stabilité maximales. Le modèle AI considère le poids, la fragilité et le centre de gravité de chaque élément, apprenant en permanence des données de production du monde réel pour améliorer ses performances. La sécurité est maintenue grâce à l’utilisation de rideaux légers et de lasers de plancher.
Boston Dynamics a adopté une approche différente avec son robot extensible, une machine mobile explicitement conçue pour décharger des camions et des conteneurs. Stretch comprend un bras robotique puissant avec une pince à vide recouverte de ventouses contrôlées individuellement, lui permettant de gérer des centaines de caisses par heure, y compris des boîtes avec des trous, des bosses ou des larmes.
Ses capteurs de caméras embarqués, lidar et temps de vol fournissent une vue à 360 degrés, permettant au robot de naviguer dans les intérieurs de la bande-annonce et de récupérer les forfaits tombés de façon autonome. Le « Mast Mast » du robot rassemble des données 2D et 3D, qui est traitée via un pipeline d’apprentissage automatique personnalisé pour identifier les emplacements des boîtes, les orientations et les points de choix optimaux.
Le logiciel de planification de pick de Stretch garantit qu’il ne déstabilise pas les piles ni ne provoque des avalanches de boîte, affinant sa stratégie à chaque choix. Lorsque le robot rencontre un problème qu’il ne peut pas résoudre, comme une boîte renversant son contenu, il peut nécessiter une assistance humaine, s’intégrant de manière transparente aux flux de travail de l’entrepôt existants.
FedEx, en partenariat avec Dexterity AI, pilote le robot Dexr, un système mobile à deux bras conçu pour lutter contre la tâche complexe du chargement des camions. Dexr se connecte à un convoyeur alimenté qui nourrit les boîtes à partir du système de tri. Sa plate-forme AI utilise des caméras et du lidar pour percevoir le mélange chaotique de forfaits, puis utilise la planification générative du mur pour évaluer des milliards d’arrangements possibles en moins d’une demi-seconde, construisant des murs stables et denses de boîtes.
Le contrôle de la force du robot lui donne un sentiment de contact, lui permettant de pousser doucement les packages ensemble. L’apprentissage automatique affine continuellement sa stratégie d’emballage, tandis que la planification de mouvement intégrée garantit que les deux armes fonctionnent ensemble sans collision. FedEx estime que ces capacités permettra éventuellement de Dexr à correspondre à la vitesse et à la fiabilité des chargeurs humains qualifiés, bien que la technologie soit toujours en test actif.
Walmart fait également progresser l’automatisation avec le déploiement de chariots élévateurs autonomes, connus sous le nom de Foxbots, développé par Fox Robotics. Ces machines utilisent une vision machine à moteur Ai, des capteurs lidar, des caméras et des contrôleurs logiques programmables pour identifier, tirer et transporter des palettes des camions aux systèmes de stockage. Les chariots élévateurs sont capables de décharger plus de 60 palettes à double empilement ou 30 palettes à empilement par heure, tout en maintenant des protocoles de sécurité stricts via des systèmes de freinage redondants.
Les travailleurs humains sont recyclés pour superviser et gérer ces robots, passant du déchargement manuel aux rôles de supervision qui utilisent leur expérience pour optimiser les performances robotiques.
L’adoption de ces technologies n’est pas sans défis. Les robots luttent toujours avec des forfaits de forme irrégulière et des sacs à côtés doux, et certaines tâches nécessitent une intervention humaine lorsque des problèmes inattendus surviennent. Les travailleurs concernent également les travailleurs concernant la sécurité de l’emploi, car l’automatisation continue de remodeler le paysage du travail. Cependant, les entreprises de logistique soutiennent que ces innovations réduisent les blessures au travail, augmentent l’efficacité opérationnelle et permettent aux employés de passer à des rôles de plus grande valeur, tels que les opérateurs de robots ou les techniciens de maintenance.
Crédit d’image: The Wall Street Journal
