არა ნამდვილად, რობოტები აპირებენ ბევრი სამუშაოს დაკავებას

საწყობის მუშებს ადვილი სამუშაო არ აქვთ. მოთხოვნის შესრულების ეკონომიკაში მუშაობა უწყვეტია, ანაზღაურება დაბალია და ეფექტურობისკენ სწრაფვა სასტიკი. ამ წლის დასაწყისში შრომის დეპარტამენტიც კი ჩაერია ინიციატივით, რომელიც ცდილობდა დაცვას საწყობის მუშაკთა უფლებები.

ამას დაუმატეთ გადამდგარი გარდაუვალობა, რომელიც ტრიალებს ამ ბევრ სამუშაოზე. რობოტები, რომლებიც უკვე გამოირჩევიან ლოჯისტიკურ ოპერაციებში, სტაბილურად ასრულებენ დავალებებს, რომლებიც ადრე სჭირდებოდათ ადამიანებს, მათ შორის კრეფისა და დახარისხების გადამწყვეტ ფინალურ ეტაპზე. 

ერთი მაგალითი, საწყობში ნოვატოში სან-ფრანცისკოს ჩრდილოეთით რამდენიმე კილომეტრში, ოპტიკური ზენი ანიჭებს ელექტრონული კომერციის შესრულების გადამწყვეტ ეტაპს სამი სპეციალურად მომზადებული რობოტის გუნდს, რომელსაც უზრუნველყოფს OSARO. განლაგება წარმოადგენს ერთ-ერთ პირველ შემთხვევას, როდესაც რობოტს დაეკისრება პასუხისმგებლობა იმუშაოს ავტომატურ მექანიკურ ჩანთების სისტემასთან, რათა უზრუნველყოს მომხმარებლის უნიკალური შეკვეთის განთავსება სწორ ჩანთაში გადაზიდვისთვის. 

"იდეალური სამუშაო რობოტისთვის!" შეიძლება თქვათ. რა თქმა უნდა, ეს ასეა, მაგრამ სინამდვილეში ეს ამოცანა მოითხოვს უნარებს, რომლებიც ჩვენ, ადამიანებმა, თავისთავად ვითვალისწინებთ, მაგალითად, უნარი ამოიცნოთ კონკრეტული ფორმისა და ფერის ობიექტი სხვა მსგავსი ობიექტებიდან და შემდეგ აიღოთ ეს ობიექტი, შეამოწმოთ მისი ID და შემდეგ დააყენოთ. ეტიკეტირებულ ჩანთაში. მარტივი ადამიანისთვის; რთულია რობოტებისთვის.

თუმცა, მანქანათმხედველობა და დაჭერის ტექნოლოგია მიიღწევა იმ დონემდე, რომ ამ უაღრესად მოხერხებული და ცვალებადი ამოცანების ავტომატიზაციაც კი შეიძლება. Zenni-ს შემთხვევაში, სათვალის თითოეული შეკვეთა ასოცირდება მომხმარებლის რეცეპტთან და შესაძლებელია დახარისხება და შეფუთვა დანახვაზე. ის ფაქტი, რომ რობოტები აქ იღებენ და დებენ სათვალეებს, მნიშვნელოვანია, როგორც იმის მაჩვენებელი, თუ რამდენად შორს მივიდა მანქანური ხედვა. კრეფის და ტომრების რობოტის მახასიათებლები OSARO-ს მოწინავე AI ხედვის სისტემა, რომელიც რობოტს საშუალებას აძლევს შეასრულოს მოწინავე არჩევა და ადგილის ოპერაციები გამჭვირვალე, დეფორმირებული, ამრეკლავი და არარეგულარული ფორმის ნივთების ამოცნობით, მაშინაც კი, თუ ისინი შემთხვევით განლაგებულია ინვენტარის შესანახ ურნაში, და შემდეგ მოათავსებს მათ ჩანთაში გადასაზიდად. მომხმარებელს.

ყოველივე ეს ემატება ინდუსტრიის 2.0 რობოტების მტკივნეულ შემთხვევას, რომლებიც, სავარაუდოდ, იღებენ მილიონობით არსებულ და მომავალ სამუშაოს შესრულების პარადიგმაში. შეერთებულ შტატებს შეიძლება დასჭირდეს უზარმაზარი რაოდენობის დამატება 1 მილიარდი კვადრატული ფუტი 2025 წლისთვის სასაწყობო ფართს, რათა შეენარჩუნებინა ონლაინ მოთხოვნა, მაგრამ ეკონომიკის ბუმი არ მოჰყვება დასაქმების ბუმს. ეს იგრძნობა როგორც მცირე დათმობა მჭიდრო შრომის ბაზარზე, მაგრამ რადგან ჩვენ პოტენციური რეცესიის წინაშე ვდგავართ, რამდენიმემ ზუსტად გაითვალისწინა ავტომატიზაციის შედეგები მომდევნო რამდენიმე წლის განმავლობაში. როგორც ლოჯისტიკა მიდის, ისე მიდის ისეთი სექტორები, როგორიცაა სწრაფი კვების და თუნდაც კარგად ანაზღაურებადი სამუშაოები, როგორიცაა მშენებლობა.

რა თქმა უნდა, ეს კარგი ამბავია ლოჯისტიკური სექტორის ავტომატიზაციის გადაწყვეტილებების დეველოპერებისთვის, ისეთი პიონერული კომპანიებისთვის, როგორიცაა ლოკუს რობოტიკა, რომელიც ქმნის ავტონომიურ მობილურ რობოტებს (AMR) შესრულების საწყობებისთვის. კომპანიამ ცოტა ხნის წინ გაზარდა მისი საერთო ღირებულება 1 მილიარდ დოლარამდე. გასულ წელს Locus-ის წარმომადგენელმა მითხრა, რომ კომპანია ელოდება, რომ მილიონზე მეტი საწყობის რობოტი დამონტაჟდება მომდევნო ოთხი წლის განმავლობაში, ხოლო საწყობების რაოდენობა, რომლებიც მათ იყენებენ, ათჯერ გაიზრდება.

რობოტები უბრალოდ არ მოდიან, ისინი უკვე მოდიან.