Raksasa e-commerce global, Amazon, mengumumkan bahwa mereka telah menerapkan satu juta robot di dalam jaringan logistik mereka, angka yang mendekati jumlah tenaga kerja di gudang Amazon. Sementara itu, Amazon juga meluncurkan sistem kecerdasan buatan bernama DeepFleet, yang berhasil meningkatkan efisiensi operasionalnya sebesar 10% dengan mengoptimalkan jalur pergerakan robot, sekaligus secara efektif mengurangi biaya pengiriman.
Saat ini, jumlah karyawan Amazon di seluruh dunia sekitar 1,5 juta, di mana sekitar 1,2 juta orang bekerja di gudang. Perusahaan telah mengerahkan robot di lebih dari 300 lokasi logistik, dengan 75% pusat distribusi memiliki bantuan robot dalam operasi mereka. Laporan menunjukkan bahwa tahun lalu, rata-rata jumlah karyawan di setiap fasilitas Amazon turun menjadi 670 orang, mencatat rekor terendah dalam 16 tahun. Dengan meningkatnya otomatisasi, jumlah paket yang dikelola setiap karyawan meningkat hampir 22 kali lipat dalam sepuluh tahun, dari 175 menjadi hampir 3.870, menunjukkan peningkatan efisiensi yang brought oleh otomatisasi.
DeepFleet sebagai model AI generatif, memanfaatkan data logistik internal Amazon serta alat AWS seperti Amazon SageMaker untuk membangun, bertujuan untuk mengoordinasikan pergerakan robot di seluruh jaringan pemenuhan seperti sistem kontrol lalu lintas. Dengan meniru konsep manajemen lalu lintas yang cerdas, sistem ini dapat secara signifikan mengurangi kepadatan di dalam gudang dan mengoptimalkan rute, mempercepat efisiensi pemrosesan pesanan pelanggan.
Amazon menyatakan bahwa DeepFleet dapat menempatkan barang lebih dekat dengan pelanggan untuk meningkatkan kecepatan pengiriman dan menurunkan biaya. Model AI ini terus belajar dan melakukan perbaikan, menemukan cara kolaborasi robot yang optimal, sehingga meningkatkan efisiensi kerja dan keamanan, sekaligus menciptakan posisi kerja baru di bidang pemeliharaan dan operasi teknis. Sejak 2019, lebih dari 700.000 karyawan telah mengikuti pelatihan untuk peran terkait.
Penempatan robot Amazon dimulai pada tahun 2012 dengan peluncuran robot penggerak rak gudang, dan saat ini sudah beroperasi 11 jenis robot yang berbeda. Di antara robot-robot ini, robot utama Hercules bertugas memindahkan seluruh unit rak mendekati staf untuk mengurangi waktu berjalan dan mempercepat pemilihan barang; sementara itu, Pegasus dilengkapi dengan unit berbasis roda, yang secara efisien mengangkut paket antara pusat pemenuhan.
Selain itu, robot bergerak sepenuhnya otonom pertama Amazon, Proteus, sekarang dapat berkolaborasi dengan aman bersama manusia di dalam gudang. Sementara itu, robot sentuh Vulcan memanfaatkan sensor kekuatan dan teknologi AI untuk membantu melakukan operasi sentuh, sehingga mengurangi beban kerja berulang bagi para pekerja. Robot berkaki dua, Digit, yang dikembangkan oleh Agility Robotics, saat ini sedang dalam tahap pengujian dan diharapkan ke depannya dapat mengambil alih tugas seperti membongkar barang dari truk.
Di sistem robot Sequoia, robot bergerak, sistem gerbang, lengan robot, dan workstation ergonomis bagi karyawan diintegrasikan secara efektif untuk mengelola inventaris dalam bentuk kontainer. Lengan robot Robin dapat menggunakan penglihatan dan daya hisap untuk memilah dan mentransfer paket antar sistem; sedangkan Cardinal bertugas mengangkat beban berat dan mengantarkannya ke mobil pengiriman, Sparrownya menggunakan cangkir penghisap dan penglihatan komputer untuk memilih barang-barang individual dari tas tangan.
Versi Titan yang lebih kuat ini dirancang untuk mengangkut inventaris yang lebih berat, sementara platform robot bergerak modular Xanthus dapat disesuaikan dengan berbagai kebutuhan operasi gudang melalui aksesori yang dapat diganti. Analis Forrester, Rowan Curran, menunjukkan bahwa DeepFleet menunjukkan kematangan yang semakin meningkat dari penyedia AI generatif dalam membangun model non-verbal, serta menyoroti nilai ekspansi dari model-model ini dan banyak kemungkinan kasus penggunaan.
Perusahaan lain di industri seperti Netflix dan Microsoft juga aktif mengembangkan model dasar untuk tujuan baru. Netflix telah meluncurkan model rekomendasi berdasarkan riwayat tontonan anggotanya, sementara Microsoft mengusulkan model AI generatif untuk gameplay. Para ahli percaya bahwa selama perusahaan memiliki data yang kaya dan kemampuan pelatihan yang kuat, mereka dapat menciptakan beragam kasus aplikasi dari model dasar ini.
