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Ambi Robotics가 성수기 개선 사항을 발표하는 방법

Ambi Robotics가 성수기 개선 사항을 발표하는 방법

Ambi Robotics가 성수기 개선 사항을 발표하는 방법

2023년 성수기 동안 Ambi Robotics의 로봇은 시간당 410개의 분류로 740만 개의 패키지를 분류했습니다. 올해는 시간당 최대 500개의 패키지를 분류할 수 있습니다. | 출처: Ambi Robotics

추수감사절과 크리스마스 사이의 달은 물류업체에게 일 년 중 가장 바쁜 시기이며, 올해는 대부분의 성수기보다 기간이 훨씬 짧습니다. 추수감사절이 평소보다 일주일 늦어지면서 Ambi Robotics Inc.와 같은 자동화 제공업체는 고객이 휴일 전에 패키지를 배송할 수 있도록 작업을 강화해야 합니다.

지난 몇 년 동안 Ambi Robotics는 성수기에 대비하여 개선 사항을 출시할 수 있도록 로봇이 어떻게 작동하는지에 대해 최대한 많은 정보를 수집하기 위해 노력해 왔습니다. 캘리포니아주 버클리 소재 회사 로봇은 활용도를 높여 수요를 충족할 수 있다고 말했습니다. Ambi의 공동 창립자이자 최고 기술 책임자인 Jeff Mahler에 따르면 이러한 접근 방식 덕분에 이 시기에는 대응적 접근 방식에서 사전 대응적 접근 방식으로 전환할 수 있었습니다.

“성수기는 항상 고객에게 스트레스를 많이 줍니다.”라고 그는 말했습니다. 로봇 보고서. “무슨 일이 일어날지에 대한 많은 예측이 있고, 그날까지 무슨 일이 일어날지 결코 알 수 없기 때문에 불확실성이 많습니다.”

Mahler는 “예년과 마찬가지로 올해도 약간의 독특함이 있지만 전자 상거래가 지속적으로 성장하고 있습니다.”라고 덧붙였습니다. “사이버 먼데이는 전년 대비 7~8% 정도 증가한 것 같아요. 블랙프라이데이 때보다 온라인 매출이 더 늘었다. 따라서 온라인 판매에 대한 수요가 크게 증가하여 우리가 처리해야 할 양이 많아졌습니다.”

2018년에 설립된 Ambi Robotics는 수요에 맞춰 전자상거래 운영을 확장하는 로봇을 개발하고 있습니다. 최신 시스템인 AmbiSort B 시리즈는 인공지능을 활용한 모듈형 소포 유도 및 분류 시스템입니다.

일종의 게이로드 체계 시간당 최대 1,200개의 정렬을 처리할 수 있습니다. 또한 역물류, 구역 건너뛰기, AI 비전 품질 관리 등 다양한 사용 사례에 사용할 수 있어 오늘날 시장에서 보다 구성 가능한 시스템 중 하나라고 Ambi는 말했습니다. 지난해 이 회사는 1위를 차지했다. RBR50 로봇공학 혁신상 시스템을 위해.

Ambi Robotics, 2024년 성과 발표

Ambi Robotics가 올해 선보인 몇 가지 개선 사항은 다음과 같습니다.

회사는 이러한 변화로 인해 처리량이 시간당 500개로 증가하고 정렬 정확도가 99.6%로 향상되었다고 말했습니다. 맥락에 따르면 Ambi Robotics는 2023년 성수기 동안 시간당 410개의 정렬을 수행했고, 2022년에는 시간당 355개의 정렬을 수행했습니다.

Ambi는 각 로봇의 KPI를 추적합니다.

개선의 여지가 가장 큰 영역을 결정하기 위해 Ambi는 각 로봇의 핵심 성과 지표(KPI)를 면밀히 조사합니다. KPI에는 가동 시간, 정렬 정확도 등이 포함됩니다.

Mahler는 “우리는 우리가 하는 모든 일을 고객에게 미치는 영향과 연결하고 현재 또는 가까운 미래에 운영에 영향을 미칠 수 있는 가장 큰 기회가 무엇인지 생각하려고 노력합니다.”라고 말했습니다. “우리는 일반적으로 이를 측정항목으로 정의합니다.”

“이러한 지표를 바탕으로 역방향으로 작업하면 더 나은 성과를 낼 수 있는 기회가 있다고 생각하는 KPI 목표에 대한 새로운 목표를 세운 다음 실제로 데이터를 파고들어 해당 KPI를 제한하는 요소가 무엇인지 살펴볼 수 있습니다.”라고 그는 설명했습니다.

때때로 이 프로세스에는 개별 로봇 간의 변화를 살펴보는 것이 포함된다고 Mahler는 말했습니다. 예를 들어, 처리량의 경우 회사의 평균 종류 2022년에는 시간당 410이었습니다.

그러나 이것이 모든 로봇이 그 속도로 분류하고 있다는 의미는 아닙니다. 대신 일부는 더 낮은 속도로 정렬되었고 일부는 시간당 410보다 더 빠르게 정렬되었습니다. Ambi는 이러한 로봇이 어떻게 다르게 작동하는지, 어떤 종류의 패키지를 처리하는지 조사하여 개선할 수 있는 부분을 식별할 수 있습니다.

Mahler는 “실제로 개별 분류 이벤트까지 자세히 살펴봅니다.”라고 말했습니다. “우리가 일반적으로 도달하려고 하는 곳이 바로 그곳입니다. 그래서 로봇이 이 특정 패키지를 처리했는데 시간이 너무 오래 걸렸습니다. 아니면 너무 오래 걸리는 10개의 패키지가 있을 수도 있습니다. 우리는 여기서 실제로 무슨 일이 일어났는지 파악하려고 노력하고, 이를 고칠 수 있는 기회는 무엇인지 파악하려고 노력합니다.”

Ambi는 로봇 뒤의 AI를 정기적으로 개선합니다.

AmbiSort A 시리즈는 Dallas-Fort Worth 지역의 유통 센터에 배치되었습니다. | 출처: Ambi Robotics

Ambi Robotics는 성수기뿐만 아니라 로봇을 실행하는 AI를 지속적으로 개선하고 있습니다. 실제로 말러에 따르면 회사는 일반적으로 한 달에 한 번씩 최신 데이터를 갖춘 업그레이드된 AI 모델을 출시합니다.

“우리는 생산 작업에서 데이터를 샘플링할 수 있는 지속적인 학습 파이프라인을 보유하고 있습니다. 필요한 경우 해당 데이터에 라벨을 붙인 다음 해당 데이터에 대해 모델을 재교육하고 현장의 다양한 로봇에서 A/B 테스트도 할 수 있습니다.”라고 Mahler는 말했습니다. “따라서 한 로봇은 하나의 모델을 받고, 다른 로봇은 다른 모델을 받아 서로에 대해 어떻게 수행되는지 확인한 다음 결국 이를 나머지 차량에 배포할 수 있습니다. 그래서 우리는 이러한 지속적인 학습 작업을 주기적으로 실행합니다. 한 달에 한 번 정도요.”

앞으로 회사는 생성 AI를 더욱 활용하는 데 관심이 있으며, 이는 Mahler가 2025년 업계 전체에 큰 기회로 보고 있는 것입니다. 예를 들어, 회사는 로봇이 제품 라벨을 읽을 수 있도록 생성 AI를 사용하는 방법을 모색하고 있습니다. 바코드를 읽을 수 없습니다. 이렇게 하면 바코드가 손상되거나 가려진 경우에도 항목을 계속 정렬할 수 있습니다.

하드웨어 변경 없이 성능 향상

이러한 모든 개선 사항은 하드웨어 변경 없이 Ambi의 로봇에 적용됩니다. 고객이 이미 보유하고 있는 하드웨어를 사용하여 가능한 한 많은 개선 사항을 제공하기를 원하기 때문에 이는 회사에 중요합니다.

Mahler는 “때때로 시스템의 사소한 하드웨어 업그레이드를 수행할 수 있지만 이는 운영상의 큰 문제입니다.”라고 말했습니다. “관련된 비용이 있고, 설치를 위해 현장을 방문하는 사람들이 있습니다. 따라서 하드웨어를 동일하게 유지해야 한다는 제약이 우리의 사고 방식을 안내합니다.”

“우리는 하드웨어가 가능한 한 최고의 능력을 발휘하도록 만드는 데 집중해야 합니다. 따라서 집중하고 깊이 있게 작업하여 성과를 향상시킬 수 있는 영역이 거의 없습니다.”라고 그는 계속했습니다.

특히 Ambi는 이를 개선하는 데 많은 시간을 투자했습니다. 그리퍼 동일한 하드웨어를 사용하면서도 기술을 사용할 수 있습니다.

회사는 내년에 목표로 삼을 변화를 기대하며 AI에는 많은 잠재력이 있다고 말했다. 정확도를 더욱 향상시키는 데 관심이 있으며 최종 목표는 99.9% 선택 정확도에 도달하는 것입니다.

Ambi는 또한 로봇 주변의 일부 인프라를 개선하는 데 관심이 있습니다. 이는 문제가 발생했을 때를 대비해 더 나은 알림 시스템을 만드는 것을 의미합니다.

“운영은 성수기와 같은 시기와 일반적인 산업 환경에서 실제로 가치를 제공하는 데 있어 매우 중요합니다. 그래서 우리는 전국적으로 지원 작업을 수행하는 방법에 대해 많은 것을 배웠습니다.”라고 Mahler는 말했습니다. “운영과 기술의 교차점을 통해 대응적인 환경에서 문제를 처리할 수 있도록 운영을 준비하는 자동화된 시스템이 있는 사전 예방적인 환경으로 전환할 수도 있습니다.”


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게시물 Ambi Robotics가 성수기 개선 사항을 발표하는 방법 처음 등장한 로봇 보고서.

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