أعلنت عملاق التجارة الإلكترونية العالمي أمازون أن شبكتها اللوجستية قد قامت بتوزيع ما يصل إلى مليون روبوت، وهو رقم يقترب من حجم القوى العاملة في مستودعات أمازون. في الوقت نفسه، أطلقت أمازون نظام الذكاء الاصطناعي المعروف باسم DeepFleet، والذي من خلال تحسين مسارات حركة الروبوتات، تمكن من زيادة كفاءة العمليات بنسبة 10%، مما أدى إلى خفض تكاليف التوصيل بشكل فعّال.
حالياً، يبلغ عدد موظفي أمازون حول العالم حوالي 1.5 مليون موظف، حيث يعمل حوالي 1.2 مليون منهم في المستودعات. تقوم الشركة بنشر الروبوتات في أكثر من 300 نقطة لوجستية، مع وجود 75% من مراكز التوزيع تستخدم الروبوتات للمساعدة في العمليات. وتفيد التقارير أن متوسط عدد الموظفين في كل منشأة من أمازون انخفض إلى 670 شخصاً العام الماضي، محققاً أقل رقم له منذ ستة عشر عاماً. مع انتشار الأتمتة، ارتفع عدد الطرود التي يديرها كل موظف بنحو 22 مرة خلال عشر سنوات، من 175 إلى ما يقرب من 3,870 طرداً، مما يعكس الزيادة في الكفاءة الناتجة عن الأتمتة.
ديب فليت، كنموذج AI مولّد، يستغل بيانات اللوجستيات الداخلية الخاصة بأمازون وأدوات AWS مثل أمازون ساج ميكر لبناء نظام ينسق حركة الروبوتات في شبكة التنفيذ بالكامل، تمامًا كما تفعل أنظمة التحكم في حركة المرور. من خلال تقليد مفهوم إدارة المرور الذكية، يمكن لهذا النظام تقليل الازدحام داخل المستودعات بشكل كبير، وتحسين المسارات، وتسريع كفاءة معالجة الطلبات من العملاء.
تُفيد أمازون أن DeepFleet يستطيع تحسين وضع المنتجات بالقرب من مواقع العملاء، مما يحقق أسرع توصيل ويقلل التكاليف. هذا النموذج الذكي سيتعلم باستمرار ويحقق تحسينات، حيث يكتشف أساليب جديدة للتعاون بين الروبوتات، مما يعزز من كفاءة العمل وسلامته، ويخلق أيضًا وظائف جديدة في مجالات الصيانة والتشغيل الفني. منذ عام 2019، شارك أكثر من 700,000 موظف في تدريبهم على الأدوار ذات الصلة.
بدأت أمازون في نشر الروبوتات في عام 2012 مع إطلاق الروبوتات المتحركة لرفوف المستودعات، ومنذ ذلك الحين، تم تشغيل 11 نوعًا مختلفًا من الروبوتات في الواقع. من بينها، الروبوت الرئيسي هيركوليس، الذي يتولى مسؤولية نقل وحدات الرفوف بالكامل بالقرب من الموظفين، مما يقلل من وقت المشي ويسرع عملية انتقاء السلع؛ أما بيغاسوس، فهو مزود بوحدات ذات عجلات، حيث يقوم بنقل الطرود بكفاءة بين مراكز التنفيذ.
علاوة على ذلك، فإن أول روبوت متحرك مستقل تمامًا من أمازون، "Proteus"، أصبح قادرًا على التعاون بأمان مع البشر داخل المستودع، بينما يقوم الروبوت اللمسي "Vulcan" باستخدام حساسات القوة والتقنية الذكية للمساعدة في إجراء العمليات اللمسية لتخفيف العبء عن العمال بسبب تكرار الأعمال. الروبوت الثنائي الأرجل "Digit"، الذي تطوره شركة Agility Robotics، يخضع حاليًا للاختبارات، ومن المتوقع أن يتمكن في المستقبل من تحمل مهام مثل تفريغ الشاحنات.
في نظام الروبوت Sequoia، تتم عملية دمج فعّالة بين الروبوتات المتحركة، ونظام البوابة، وأذرع الروبوت، ومحطات العمل المصممة بشكل يتناسب مع انسيابية استخدام الإنسان، لتحقيق إدارة حاويات المخزون. يتمكن ذراع الروبوت Robin من فرز ونقل الطرود بين أنظمة مختلفة باستخدام الرؤية والشفط؛ بينما تتولى Cardinal مهمة رفع الأثقال ونقلها إلى شاحنات التوصيل، ويقوم Sparrow باستخدام أكواب الشفط والرؤية الكمبيوترية لاختيار العناصر الفردية من الحقائب.
تم تصميم النسخة الأقوى من Titan لنقل مخزونات أثقل، بينما يمكن لمنصة الروبوتات المتحركة المعيارية Xanthus التكيف مع احتياجات عمليات التخزين المختلفة من خلال الملحقات القابلة للتبديل. وأشار المحلل في Forrester، روان كيرنان، إلى أن DeepFleet تُظهر نضج مزودي الذكاء الاصطناعي التوليدي في إنشاء نماذج غير لغوية، وتبرز القيمة التوسعية لهذه النماذج وإمكانيات العديد من حالات الاستخدام.
تقوم شركات أخرى في الصناعة مثل Netflix وMicrosoft بتطوير نماذج أساسية جديدة لأغراض مختلفة؛ حيث قدمت Netflix نموذج توصية يعتمد على تاريخ مشاهدة الأعضاء، بينما اقترحت Microsoft نموذج ذكاء اصطناعي مولد يستهدف نمط اللعب. يعتقد الخبراء أنه طالما كانت الشركات تمتلك بيانات غنية وقدرات تدريب قوية، يمكنها من تلك النماذج الأساسية خلق تطبيقات متنوعة.
