Стартап Destro AI вышел из режима скрытности, привлекая первоначальный раунд финансирования в размере 8 миллионов долларов под руководством Base10 Partners и Bonfire Ventures при участии CoFound Partners. Компания рассчитывает, что улучшение эксплуатации роботов внутри складов может оказаться ценнее, чем производство нового робота, поэтому создает программный уровень, координирующий роботов, работников и транспортные средства в рамках единого рабочего процесса.
Компанию возглавляет Manthan Pawar, имеющий степень магистра робототехники NYU Tandon и около восьми лет опыта работы в сфере цепочек поставок и робототехники в США. Как он рассказал TechCrunch, Destro нацелена на решение конкретных операционных проблем на складах и заявляет, что движется к положительному денежному потоку к концу года.
Платформа, координирующая весь процесс
Сейчас Destro сосредоточена на операциях cross-docking, которые включают выгрузку товаров из грузовика и их сортировку в смешанные партии, которые затем перевозятся на других грузовиках для финальной доставки. Компания начала испытания на объекте Yusen Logistics на северо-западе Тихоокеанского региона, используя трех роботов для перемещения тележек производства Miva Robotics.
Роботы работают через систему Vision — операционную систему, использующую модели открытых весов типа «зрение—язык—действие», способные интерпретировать изображения с камер и инструкции, а также управлять движением робота. Параллельно система Mothership управляет более широким процессом: когда работники выгружают товары в разные тележки, роботы определяют заполненные тележки и перемещают их к месту назначения.
В Yusen утверждают, что такой подход сделал процесс более системным и менее зависимым от ручного труда и бумажных документов. Главное отличие заключается в том, что Destro не ограничивается перемещением тележек из одной точки в другую, а направляет работника, тележку и грузовики в рамках общего рабочего процесса.
Что изменилось на практике?
По словам Richard Brunelle, директора по автоматизации американского логистического подразделения Yusen, до выбора Destro были протестированы решения двух крупных робототехнических компаний. Одно из решений умело перемещать тележки, но не управляло операциями погрузки и разгрузки, тогда как другое предоставляло инструменты для управления флотом, но оставляло общую координацию на человеке. Destro выбрали потому, что она адаптировалась к среде cross-dock и обеспечила автономное управление всем процессом.
Теперь Yusen расширяет первоначальное испытание до полноценного развертывания, включающего 26 роботов, а также начинает второй эксперимент с использованием 17 роботов на объекте в Южной Калифорнии. Pawar намерен повторить тот же рабочий процесс на тысячах складов, выполняющих аналогичные операции.
Ограничения и открытые вопросы
Успех нынешней модели не означает, что платформа подходит для всех складских задач. Работы, требующие ручной сноровки и точного манипулирования объектами, по-прежнему представляют собой проблему для универсальных роботов и моделей с открытыми весами. Кроме того, пока неясно, будут ли компании, разрабатывающие базовые модели, высокоточные роботизированные руки или универсальных гуманоидных роботов, предоставлять свои инструменты компаниям, создающим программный уровень, или станут напрямую конкурировать с ними.
Опыт Destro демонстрирует практическое направление автоматизации логистики: ценность не обязательно определяется формой робота, а возникает благодаря интеграции робота в полноценный операционный процесс. Однако возможность тиражирования этой модели будет зависеть от сходства рабочих процессов на разных складах, а также от способности систем справляться с задачами, выходящими за пределы перемещения и навигации и включающими захват и точную обработку.