Maven Robotics salió del modo sigiloso tras recaudar 100 millones de dólares en una ronda Serie A, al mismo tiempo que sus robots comenzaron a operar realmente con clientes del sector logístico. Hamza Derbas, director ejecutivo y cofundador, afirmó que la empresa opera hasta ocho robots durante 16 horas al día, con una tasa de disponibilidad del 99 % o más.
En la ronda participaron RoboStrategy, LocalGlobe, Vine Ventures y XTX Markets Ventures. Maven tiene previsto utilizar la financiación para construir 250 robots de tercera generación y comenzar a diseñar una plataforma de cuarta generación.
Una sola plataforma para el flujo de trabajo
El enfoque de Maven difiere del de los proyectos que se centran en resolver un único problema robótico. Según Derbas, la empresa diseñó un sistema que se conecta, por un lado, al sistema de gestión del almacén y, por otro, se encarga de preparar los productos para su envío a las tiendas. La empresa afirma que este enfoque en el flujo de trabajo completo le ayudó a conseguir su primer contrato, pese a competir con empresas que ya contaban con robots operativos.
La tarea principal de los robots actualmente es lo que la empresa denomina paletizado mixto, es decir, reconstruir un palé de envío que contiene una combinación de cajas procedentes de distintas fábricas para satisfacer el pedido de una tienda específica. Hoy en día, este trabajo lo realizan empleados que recogen diversos productos de los palés y los organizan manualmente, mientras que la rápida reconfiguración permite ajustar la combinación de productos según la demanda real.
Especificaciones orientadas al entorno industrial
Los robots se desplazan sobre bases con ruedas a velocidades de hasta 10 millas por hora y utilizan dos brazos capaces de levantar hasta 30 kilogramos. En las instalaciones de Maven en la ciudad de Santa Clara, la empresa mostró un robot que utiliza pinzas de succión para recoger y organizar cajas, además de emitir en directo la actividad de dos robots trabajando dentro de las instalaciones de un cliente mientras los empleados se desplazaban a su alrededor.
El sistema también se basa en un ciclo continuo de datos: la información se recopila de los robots operativos durante minutos u horas y después se utiliza para volver a entrenar y evaluar el sistema, así como para realizar pruebas comparativas antes de volver a desplegar el software. Este enfoque está relacionado con la experiencia de varios empleados de la empresa en proyectos de conducción autónoma, entre ellos Derbas, que trabajó durante nueve años en el grupo de proyectos especiales de Apple antes de fundar Maven junto con su hermano Khaled, quien ocupa el cargo de director financiero.
¿Qué importancia tiene este anuncio?
Lo más importante no es únicamente el número de robots anunciado, sino el paso de Maven a un modelo en el que el valor del sistema se mide por su capacidad para completar una tarea industrial, no simplemente por contar con una plataforma robótica general. Esto podría hacer que el despliegue gradual dentro de los almacenes sea más fácil de medir, pero vincula la expansión de la empresa al éxito de cada nuevo flujo de trabajo.
Maven afirma que quiere expandirse del paletizado mixto a la manipulación de materiales y, posteriormente, a la automatización y la fabricación. Para ello utiliza los datos de sus sistemas y fuentes externas, además de guantes con pinzas que desarrolló para simular la forma requerida de las pinzas de los robots. Sin embargo, la fuente aclara que las siguientes tareas de manipulación requieren capacidades que aún no están disponibles, lo que establece actualmente un límite claro para que la empresa se describa a sí misma como desarrolladora de robots de uso general.
Derbas también criticó la dependencia de algunos competidores de robots bípedos, al considerar que la complejidad, la fiabilidad y el coste son factores decisivos para el retorno de la inversión. Esta es su opinión y no una conclusión independiente demostrada por la fuente. Si Maven supera su ámbito actual, necesitará desarrollar capacidades de investigación más amplias; este es el punto abierto que determinará si su enfoque basado en resolver las tareas una por una puede realmente escalar.