Amazon이 새로운 Blue Jay 로봇의 개발 시간을 단축한 방법

아마존은 자사의 블루제이(Blue Jay) 로봇이 자사 사이트에 보관하는 다양한 유형의 품목 중 약 75%를 집고, 보관하고, 통합할 수 있다고 밝혔습니다. | 신용: 아마존

미국 전역의 주문 처리 센터에서는 아마존 는 직원과 협력하여 배송 속도부터 지속 가능한 AI에 이르기까지 복잡한 문제를 해결하는 새로운 기술을 출시해 왔습니다. 이번 주 Amazon은 일선 직원을 위한 보다 안전하고 효율적인 작업 흐름을 구축하는 두 가지 개발 제품인 Blue Jay와 Project Eluna를 공개했습니다.

Amazon Robotics의 최고 기술 전문가인 Tye Brady는 “우리의 최신 혁신은 AI와 로봇 공학을 사용하여 직원과 고객에게 더 나은 경험을 제공하는 방법을 보여주는 훌륭한 예입니다.”라고 말합니다. “목표는 기술을 가장 실용적이고 가장 강력한 도구로 만들어 작업이 더 안전하고 스마트하며 보람을 느낄 수 있도록 하는 것입니다.”

Blue Jay는 3가지 작업을 1개의 로봇으로 결합합니다.

Blue Jay는 여러 팔을 조정하여 집기, 보관 및 통합 작업을 동시에 수행하는 로봇입니다. 이 기술은 3개의 조립 라인을 하나로 효과적으로 축소하여 일선 직원을 지원하는 동시에 더 적은 공간에서 더 큰 효율성을 창출한다고 Amazon은 말했습니다.

Amazon은 Blue Jay가 자사 사이트에 보관하는 다양한 유형의 품목 중 약 75%를 선택, 보관 및 통합할 수 있다고 밝혔습니다.

Amazon은 Blue Jay의 개발이 단 1년 만에 컨셉 단계에서 생산 단계로 넘어갔다고 말했습니다. 같은 초기 로봇의 경우 개발 과정이 3년 이상 걸렸다고 한다. 남자 이름추기경 또는 참새. 아마존은 AI의 발전 덕분에 수년간의 시행착오를 수개월로 단축해 개발 시간을 단축할 수 있었다고 밝혔다.

“우리 엔지니어들은 디지털 트윈을 사용하여 Blue Jay에 대한 수십 개의 프로토타입을 반복할 수 있었습니다. 이는 이제 우리가 구축하는 것을 가속화하기 위해 실제 물리학을 사용하여 가상으로 실험할 수 있는 고급 형태의 시뮬레이션입니다.”라고 Amazon은 말했습니다. “현재 로봇 함대의 AI, 데이터 및 학습된 경험이 결합되어 Blue Jay와 같은 시스템을 더 스마트하고 빠르게 구축할 수 있습니다.”

Blue Jay는 사우스캐롤라이나에서 테스트 중입니다. 아마존은 직원들이 품목 보관과 같은 반복적인 물리적 작업에서 품질 관리 및 문제 해결과 같은 더 높은 가치의 작업으로 전환할 수 있도록 하여 업무를 육체적으로 덜 힘들게 하고 고객이 올바른 제품을 더 빨리 받을 수 있도록 보장한다고 말했습니다.

올해 초 아마존 100만 번째 로봇 배치 일본 주문 처리 센터에서. 이는 전 세계 300개 이상의 시설에 걸쳐 있는 소매업체의 글로벌 네트워크에 합류했습니다. 아마존도 최근 DeepFleet 기반 모델 출시 로봇 함대의 이동 시간을 10% 향상시키고 고객에게 더 빠르고 저렴한 비용으로 패키지를 배송할 수 있게 될 것이라고 말했습니다.

DeepFleet AI는 수많은 모바일 로봇의 트래픽 관리자 역할을 합니다. 출처: 아마존

Project Eluna는 에이전트 AI를 창고에 도입합니다.

Project Eluna는 건물 전반에 걸쳐 기록 및 실시간 데이터를 가져와 병목 현상을 예측하고 운영을 원활하게 유지합니다. | 출처: 아마존

프로젝트 Eluna는 주문 처리 센터의 운영 방식을 변화시키는 에이전트 AI 모델입니다. 이 디지털 도구는 시설 전반에서 실시간 및 과거 데이터를 처리하여 운영 팀이 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 자연어로 통찰력을 제공합니다.

Project Eluna를 사용하면 운영자는 수십 개의 대시보드를 스캔하는 대신 병목 현상을 예측하고 효율적인 경로를 도표화할 수 있습니다. 현재 연휴 쇼핑 시즌을 맞아 테네시 주문 처리 센터에 배치되고 있는 Project Eluna는 분류를 최적화하고 궁극적으로 예방적 안전 조치를 지원하여 인체 공학적 직원 순환을 계획하고 유지 관리 일정을 개선하는 데 도움을 줄 것입니다.

이 시스템을 통해 운영자는 대시보드 분석 시간을 줄이고 팀 코칭에 더 많은 시간을 할애하여 보다 안전한 작업 환경을 조성하는 동시에 Amazon의 글로벌 운영 네트워크 전반에 걸쳐 보다 스마트하고 빠른 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

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