خرجت الشركة الناشئة Destro AI من وضع التخفي بجولة تمويل أولية بلغت 8 ملايين دولار، تقودها Base10 Partners وBonfire Ventures، بمشاركة CoFound Partners. وتراهن الشركة على أن تحسين تشغيل الروبوتات داخل المستودعات قد يكون أكثر قيمة من تصنيع روبوت جديد، إذ تبني طبقة برمجية تنسّق بين الروبوتات والعمال والمركبات ضمن سير عمل واحد.
يقود الشركة Manthan Pawar، الذي يحمل درجة ماجستير في الروبوتات من NYU Tandon، ويمتلك نحو ثماني سنوات من الخبرة في سلاسل الإمداد والروبوتات في الولايات المتحدة. ووفقاً لما نقلته TechCrunch عنه، تستهدف Destro حل مشكلات تشغيلية محددة في المستودعات، وتقول إنها تسير نحو تحقيق تدفق نقدي إيجابي بنهاية العام.
منصة تنسّق العملية بأكملها
تركز Destro حالياً على عمليات cross-docking، التي تتضمن تفريغ البضائع من شاحنة وفرزها في حمولات مختلطة تُنقل لاحقاً إلى شاحنات أخرى للتسليم النهائي. بدأت الشركة تجربة في منشأة تابعة لـYusen Logistics في شمال غرب المحيط الهادئ، باستخدام ثلاثة روبوتات لنقل العربات من تصنيع Miva Robotics.
تعمل الروبوتات عبر نظام Vision، وهو نظام تشغيل يعتمد على نماذج مفتوحة الأوزان من نوع الرؤية-اللغة-الفعل، القادرة على تفسير صور الكاميرات والتعليمات والتحكم في حركة الروبوت. وبالتوازي، يدير نظام Mothership العملية الأوسع؛ فعندما يفرغ العمال البضائع في عربات مختلفة، تحدد الروبوتات العربات المكتملة وتنقلها إلى وجهاتها.
تقول Yusen إن هذا النهج جعل العملية أكثر منهجية وأقل اعتماداً على العمل اليدوي والوثائق الورقية. وتتمثل نقطة الاختلاف الأساسية في أن Destro لا تكتفي بتحريك العربات من نقطة إلى أخرى، بل توجه العامل والعربة والشاحنات ضمن سير عمل مشترك.
ما الذي تغير عملياً؟
بحسب Richard Brunelle، مدير الأتمتة في قطاع الخدمات اللوجستية الأمريكي لدى Yusen، جرى اختبار حلول من شركتين روبوتيتين كبيرتين قبل اختيار Destro. كانت إحدى الحلول قادرة على نقل العربات لكنها لم تدِر عمليات التحميل والتفريغ، بينما وفرت الأخرى أدوات لإدارة الأسطول لكنها أبقت التنسيق العام على عاتق شخص. اختيرت Destro لأنها تكيفت مع بيئة cross-dock وقدمت توجيهاً مستقلاً للعملية بأكملها.
توسّع Yusen الآن التجربة الأولية إلى نشر كامل يضم 26 روبوتاً، كما تبدأ تجربة ثانية باستخدام 17 روبوتاً في منشأة بجنوب كاليفورنيا. ويعتزم Pawar تكرار سير العمل نفسه في آلاف المستودعات التي تنفذ عمليات مشابهة.
القيود والأسئلة المفتوحة
لا يعني نجاح النموذج الحالي أن المنصة صالحة لكل مهام المستودعات. فالأعمال التي تتطلب براعة يدوية وتلاعباً دقيقاً بالأشياء ما زالت تمثل تحدياً للروبوتات العامة والنماذج المفتوحة، كما لم يتضح ما إذا كانت الشركات التي تطور نماذج أساسية أو أيدي روبوتية شديدة البراعة أو روبوتات بشرية عامة ستتيح أدواتها لشركات طبقة البرمجيات، أم ستنافسها مباشرة.
تكشف تجربة Destro اتجاهاً عملياً في أتمتة الخدمات اللوجستية: القيمة لا تأتي بالضرورة من شكل الروبوت، بل من دمج الروبوت في عملية تشغيلية كاملة. لكن قابلية تكرار هذا النموذج ستعتمد على تشابه سير العمل بين المستودعات، وعلى قدرة الأنظمة على التعامل مع المهام التي تتجاوز النقل والتوجيه إلى الإمساك والمعالجة الدقيقة.
كيف أعددنا هذا الخبر؟
اعتمد الخبر على المصدر الأصلي الموضح أعلاه. قد نستخدم أدوات آلية للمساعدة في الاستخراج والتصنيف والصياغة،
لكن النشر يخضع لقواعد تمنع المحتوى المكرر والقصير أو الروتيني منخفض القيمة.
اقرأ سياستنا التحريرية.