מרתון המיון של 72 שעות
השידור החי הראה מספר רובוטים הומנואידיים עובדים מסביב לשעון במתקן לוגיסטי. במשך שלושה ימים הם טיפלו ב-88,000 חבילות, קצב שמתורגם לכ-29,000 חבילות ביום. Figure AI תכננה את המבחן כדי להדגים מה הרובוטים שלה יכולים לעשות בסביבת מחסן, שבה מחסור בכוח אדם ונפחי מסחר אלקטרוני הולכים וגדלים מפעילים לחץ על המפעילים לבצע אוטומציה.
מיון חבילות הוא משימה חוזרת, אך היא אינה פשוטה. הרובוטים צריכים לזהות, לאסוף ולהניח פריטים בצורות ובגדלים משתנים מבלי לפגוע בהם. הרובוטים ההומנואידיים של Figure AI הצליחו לעמוד בכמות, אך החברה הודתה כי נותרו בעיות דיוק. הרובוטים מדי פעם מינו או הפילו פריטים בצורה שגויה — טעויות שמצטברות בסביבה מסחרית שבה אפילו שיעור טעויות של 1% משמעותו מאות חבילות שהועברו לא נכון בכל משמרת.
למה דיוק חשוב לרובוטים לוגיסטיים
חברות לוגיסטיות פועלות על מרווחים דקים. טעות במיון עלולה לגרום לכך שלקוח יקבל מוצר לא נכון, החזרה תטופל בצורה לא נכונה, או משלוח יתעכב. כדי שרובוט יהיה בר-קיימא מסחרית, עליו להתאים או לעלות על הדיוק האנושי — וממיינים אנושיים עדיין מגיעים ל-99.9% ומעלה במתקנים רבים. Figure AI לא פרסמה נתוני שגיאה מפורטים מהשידור החי, אך עצם העובדה שהחברה עצמה ציינה דיוק כמכשול מרמזת שהנתונים עדיין לא במקום שבו צריכים להיות.
זוהי נקודת כאב נפוצה עבור רובוטים הומנואידיים. בניגוד לזרועות תעשייתיות קבועות, רובוטים הומנואיד
