ماراثون الفرز لمدة 72 ساعة
أظهر البث المباشر عدة روبوتات بشرية تعمل على مدار الساعة في منشأة لوجستية. على مدى ثلاثة أيام، تعاملت مع 88,000 طرد، وهو معدل يُترجم إلى حوالي 29,000 طرد يوميًا. صممت Figure AI الاختبار لعرض ما يمكن أن تفعله روبوتاتها في بيئة مستودع، حيث يظل نقص العمالة وارتفاع حجم التجارة الإلكترونية يضغطان على المشغلين للأتمتة.
فرز الطرود مهمة متكررة، لكنها ليست بسيطة. يجب على الروبوتات تحديد وانتقاء ووضع عناصر بأشكال وأحجام مختلفة دون إتلافها. تمكنت الروبوتات البشرية من Figure AI من إدارة الحجم، لكن الشركة اعترفت بأن مشكلات الدقة لا تزال قائمة. أخطأت الروبوتات أحيانًا في الفرز أو أسقطت العناصر، وهي أخطاء تتراكم في بيئة تجارية حيث يعني حتى معدل خطأ بنسبة 1% مئات الطرود الموجهة بشكل خاطئ لكل وردية عمل.
لماذا تهم الدقة في روبوتات الخدمات اللوجستية
تعمل شركات الخدمات اللوجستية على هوامش ربح ضئيلة. خطأ في الفرز قد يعني حصول العميل على المنتج الخاطئ، أو سوء معالجة المرتجع، أو تأخر الشحنة. لكي يكون الروبوت قابلاً للتطبيق تجاريًا، يجب أن يطابق أو يتجاوز دقة الإنسان — ولا يزال العمال البشريون يحققون 99.9% أو أفضل في العديد من المنشآت. لم تنشر Figure AI معدلات خطأ مفصلة من البث المباشر، لكن حقيقة أن الشركة نفسها أشارت إلى الدقة كعقبة توحي بأن الأرقام لم تصل بعد إلى المستوى المطلوب.
هذه نقطة ألم شائعة للروبوتات البشرية. على عكس الأذرع الصناعية الثابتة، فإن الروبوتات البشرية
