Большинство новых робототехнических компаний сосредоточены на поиске подходящей формы или разработке ИИ-модели, которая сможет заставить металлические руки работать. Вместо этого Destro создала уровень искусственного интеллекта, который позволяет роботам эффективно работать в логистических условиях, в том числе указывая работникам-людям, что делать.
«Многие робототехнические компании начинали с инженеров-робототехников, которые спрашивали: „Что крутого я могу сделать?“», — рассказал TechCrunch основатель Destro Мантан Павар, ветеран отрасли. «Одна из главных причин, по которой мы побеждаем робототехнические компании, заключается в том, что мы не робототехническая компания».
Павар, получивший степень магистра робототехники в Университете Нью-Йорка Тандон и проработавший около восьми лет в американской индустрии цепочек поставок и робототехники, объясняет: «Наш образ мышления таков: мы чертовски хорошо знаем проблемы наших клиентов, и мы на пути к тому, чтобы к концу этого года выйти на положительный денежный поток».
Ричард Брюнелль, директор по автоматизации американской логистической группы в Yusen Logistics, южнокорейского гиганта грузоперевозок, помог направить стартап в нужное русло. Брюнелль отвечает за автоматизацию примерно в 30 объектах в США. Там Yusen использует стационарную автоматизацию, такую как конвейеры и сортировщики, но по-прежнему тестирует новые технологии, такие как роботы для разгрузки трейлеров и автономные поломоечные машины.
Поиск новых способов применения таких технологий является приоритетом Брюнелля: британский филиал Yusen построил полностью автоматизированный объект, и теперь аналогичный план разрабатывается в США. Когда Брюнелль встретился с Паваром, Destro занималась другой проблемой в этой области — комплектацией и упаковкой, процессом, при котором различные товары сортируются в отдельные пакеты.
Брюнелль понял, что его основная проблема «по сути та же самая». Его работа включала кросс-докинг: разгрузку товаров из одного грузовика и их сортировку в смешанные грузы для других грузовиков, которые осуществляют окончательную доставку клиентам.
«Я спросил, готова ли Destro адаптировать свое решение для этой среды кросс-докинга, потому что я не думаю, что кто-то этим занимался», — сказал он TechCrunch. «Они ушли, подумали и вернулись воодушевленными. Они согласились, что никто не занимается этой областью, и что они могут модифицировать свой инструмент для ее поддержки. С тех пор они полностью в этом».
Destro начала с пилотной программы на одном из объектов Yusen на Тихоокеанском Северо-Западе, используя трех роботов для перемещения тележек, созданных Miva Robotics и управляемых операционной системой Destro Vision, основанной на моделях открытого веса «зрение-язык-действие» (системы ИИ, которые интерпретируют изображения с камеры и инструкции для управления движениями робота).
По мере того как работники-люди разгружают товары из одного грузовика в разные тележки, роботы находят полные тележки и доставляют их к месту назначения. Эффективность этого процесса, по мнению Брюнелля и Павара, заключается в том, что люди, тележки и грузовики управляются операционной системой Destro Mothership.
«Мы делаем эту операцию менее трудоемкой и избавляемся от бумаги», — сказал Брюнелль. «Теперь все систематизировано».
Это важно, потому что Yusen также общалась с двумя другими известными стартапами в этой области, и ни один из них не смог вписаться в их рабочий процесс. Один предлагал робота, который мог перемещать тележки от точки к точке, но не мог управлять погрузкой или разгрузкой. Другой предлагал инструменты управления парком, но требовал участия человека для всей оркестровки. Destro выиграла благодаря своей способности применять автономное управление ко всему процессу.
Теперь Destro расширяет свою первоначальную пилотную программу до полного развертывания 26 роботов и запускает еще одну пилотную программу с 17 роботами на объекте Yusen в Южной Калифорнии. Павар планирует взять этот рабочий процесс погрузки в кросс-доке и «скопировать и вставить» в тысячи других складов, которые занимаются подобным трудом. Именно этот план убедил Base10 Partners и Bonfire Ventures возглавить посевной раунд Destro, с дополнительными инвестициями от CoFound Partners.
Destro может столкнуться с трудностями в работе с рабочими процессами, требующими большей ловкости и манипуляций. Универсальные корпуса роботов и модели с открытым исходным кодом пока не показали себя способными выполнять эти задачи, и неясно, предоставят ли компании, создающие базовые модели, сверхловкие руки или универсальных гуманоидов, такие инструменты компании, как Destro, вместо того, чтобы пытаться захватить этот бизнес самостоятельно.
Павар остается уверенным, что он нашел ту часть стека, где будет накапливаться ценность, и что его компания сможет воспользоваться исследовательскими средствами, вливающимися в новые модели ИИ и компоненты роботов.
«Роботы — это платформа. Каждая модельная система — это платформа. Но мы строим вокруг нее систему крепления», — сказал Павар TechCrunch. «Эта система крепления настолько сложна и добавляет столько ценности, что без нее эти рабочие процессы совершенно невозможны, верно?»
На данный момент конкуренция с футуристическими производителями роботов, вероятно, не является проблемой. Брюнелль говорит, что ему еще предстоит найти хорошее применение для двуногого гуманоидного робота, хотя он оценивает потенциальный пилот с колесным гуманоидом.
«В конечном счете, мы не внедряем автоматизацию в здание просто потому, что технология интересна», — сказал Брюнелль. «Она должна решать реальную операционную проблему. Если она может сделать операцию более эффективной, последовательной и гибкой, это в конечном итоге принесет пользу нашим клиентам».
Destro будет отстаивать свою позицию как «не робототехническая» компания на TechCrunch Disrupt через несколько недель. Присоединяйтесь к нам в октябре, чтобы увидеть Destro лично, а также остальных участников конкурса Battlefield.
Всегда имейте в виду, что редакции могут придерживаться предвзятых взглядов в освещении новостей.
Автор – Tim Fernholz
