Что если бы вы могли хранить и доставлять товары так же легко, как данные? Amazon, Walmart и другие используют ИИ и робототехнику для преобразования всей отрасли ритейла, от покупки бытовой техники до доставки продуктов. Добро пожаловать в «физическое облако»
Автор: Кристофер Мимс
Распределительный центр Amazon на миллион квадратных футов в Балтиморе — это огромная машина для удовлетворения человеческих потребностей. Стенд на одном конце склада, и его титаново-белые леса и, казалось бы, бесконечные конвейерные ленты сливаются в общей точке, которая каким-то образом находится внутри здания. Машина представляет собой великолепную комбинацию желобов, лестниц, роликов и конвейерных лент длиной в 11 миль. Заказы клиентов перемещаются из стеллажей в контейнеры и из контейнеров в ящики, а затем — прямо в фургоны. Людям редко приходится передвигаться здесь. И всё это – для того, чтобы гораздо быстрее и дешевле доставлять товары.
Это настоящее царство роботов. Роботы Kiva могут перемещать контейнеры весом до 750 фунтов. После того, как клиент делает заказ, робот подъезжает к сотруднику, который читает на экране, какой предмет выбрать и в каком ящике он находится, сканирует штрих-код и помещает предмет в ярко-желтую корзину, которая едет по конвейерной ленте на упаковочную станцию. ИИ предлагает подходящий размер коробки; работник помещает предмет в коробку, которую робот упаковывает в пленку, и после нанесения транспортной этикетки посылка отправляется в путь. Люди нужны главным образом для того, чтобы контролировать и осуществлять те немногие задачи, которые еще не освоены роботами.
Робореволюция Amazon коренным образом меняет сферу хранения и доставки товаров в ритейле. Компании требуется одна минута человеческого труда, чтобы доставить посылку на грузовик, но это число постоянно стремится к нулю. В конце концов автономные склады объединятся с автономным производством и доставкой, чтобы сформировать полностью автоматизированную цепочку поставок.
Мы находимся на заре того, что можно назвать «физическим облаком», экосистемой электронной коммерции, которая функционирует подобно самому Интернету. Netflix кэширует фильмы, которые вы транслируете в физически близком к вам центре обработки данных; Amazon строит склад за складом для хранения товаров всё ближе к потребителям. А системы хранения на этих складах больше похожи на системы хранения данных в облаке. Вместо того, чтобы хранить аналогичные предметы в одном месте — полезная практика, если за склад отвечают люди — на складах Amazon хранятся несколько одинаковых предметов в случайных местах, известных только роботам. Попытка найти Instapot на одном из хранилищ Amazon будет равносильна попытке найти, где в облаке хранится одно из ваших электронных писем. Конечно, вам не нужно заниматься подобным. Вы просто нажимаете на экран, и появляется электронное письмо. Люди не принимают участие в процессе поиска. То же самое когда-нибудь будет верно и для вещей, которые мы покупаем.
Сфера доставки тоже скоро изменится. Amazon, Google, Uber и многие стартапы работают над автономной доставкой с помощью беспилотников, которые однажды соединят нас с физическим облаком. Помните славные дни, когда ещё не существовало каршеринговых приложений и мы ловили такси руками или же вызывали звонком по телефону? Uber и Lyft сделали всё проще. А теперь представьте, что вы заказываете электроинструменты или приборы, поставляемые беспилотниками. Когда-нибудь мы будем хранить свои объекты в физическом облаке так же, как мы храним фотографии в цифровом.
Благодаря низкой наценке в розничной торговле и высокой стоимости роботов, автоматизация складских услуг шло медленно, отставая от таких отраслей, как сельское хозяйство и автомобилестроение. Ситуация изменилась, когда Kiva Systems, основанная в 2003 году в Рединге, штат Массачусетс, разработала роботов, которые могли бы доставлять предметы работникам. В один момент клиентами Kiva стали копании Gap, Saks Fifth Avenue и Staples. Затем в 2012 году Amazon купила Kiva за 775 миллионов долларов, убрала роботов Kiva с рынка и сделала их основой своих распределительных центров. По данным Deutsche Bank, приобретение Kiva сократило расходы на реализацию Amazon на 20% и нанесло серьёзный урон конкурентам. Из-за патентов и сложности воссоздания глубокого опыта Kiva, новые компании-производители робототехники не могли предложить сопоставимые системы вплоть до последних двух лет.
Некоторые из этих ритейлеров пытаются сокращать рабочие места, но Amazon сейчас делает обратное. В компании работает 575 000 человек по сравнению с 340 000 год назад. Многие из них работают на складах, выполняя задачи, которые роботы еще не освоили, но скоро смогут освоить. Кристофер Аткесон, профессор робототехники в университете Carnegie Mellon, говорит, что роботизированная рука, способная заменить работников склада Amazon, будет доступна на рынке в течение пяти лет.
Amazon строит долгосрочные планы. Тай Брэди, главный технолог Amazon Robotics, говорит только о том, что компания всегда стремится повысить эффективность своих сотрудников. Другие ритейлеры высказываются более прямо. Ричард Лю, генеральный директор и председатель JD.com, ведущей китайской компании в области электронной коммерции, которая в значительной степени полагается на автоматизацию, заявил, что его цель — 100% роботизированная рабочая сила.
Полностью автоматизированный склад — это только начало. Amazon и Walmart запатентовали склады, похожие на дирижабли, которые будут парить на высоте 1000 футов, окружённые беспилотниками, готовыми доставить зубную пасту и туалетную бумагу к вашему порогу, как если бы они были файлами. Добро пожаловать в физическое облако.
Прежде чем это станет возможным, роботы должны быть в состоянии выполнить каждую складскую задачу самостоятельно. Хотя ни один другой ритейлер не приблизился к Amazon по масштабам, Ocado, онлайн-магазин в Англии, обладает гораздо более сложной автоматизацией. В ярко освещенном складе, расположенном примерно в 70 милях к юго-западу от Лондона, рой роботов Ocado размера R2-D2 перемещается по сетке квадратов, буквально на миллиметры минуя друг друга.
Под сеткой находятся продукты, уложенные в бункеры глубиной 18 слоев. После того, как клиент делает заказ — скажем, галлон молока — робот Ocado подходит к соответствующему квадрату и опускает конечность вниз, чтобы взять соответствующий контейнер. Затем он переносит его на конвейер, который доставляет молоко работникам, которые уже упаковывают заказ в пакет. Хотя ни у Amazon, ни у Ocado нет роботов, способных эффективно упаковывать предметы, роботы Ocado могут самостоятельно перемещать предметы из хранилища на конвейерные ленты.
Более впечатляющим, чем роботы, является программное обеспечение, стоящее за ними. Система Ocado основана на программах высокой сложности. ИИ пытается оптимизировать каждый аспект выполнения: где хранить свои десятки тысяч предметов, какие из них должны быть упакованы первыми и в какие контейнеры, какие предметы должны быть погружены на грузовики, какой маршрут доставки выбрать, чтобы мороженное не растаяло по пути. Оптимальные решения для разных факторов не всегда согласуются друг с другом: самый быстрый способ загрузить грузовик может быть не самым эффективным использованием его пространства. В результате добавление еще одной переменной в систему увеличивает сложность в геометрической прогрессии. И Ocado оперирует миллионами переменных.
Решение этих проблем бросает вызов ресурсам партнера Ocado по облачным вычислениям Google, что является одной из причин, по которым инженерам Google нравится работать с этой системой, говорит Пол Кларк, технический директор компании. Это бесконечная задача: как только инженеры Google приблизятся к решению, Ocado добавляет еще одну переменную. И с каждой новой оптимизированной переменной Ocado становится более эффективным и расширяет свое преимущество перед конкурентами — и приближается на один шаг ближе к созданию ИИ, который потребуется для работы всего физического облака.
Система Ocado использует в основном человеческий и византийский процессы — получение грузов от производителей продуктов питания, складирование и пополнение запасов склада, сбор заказов клиентов и их размещение в корзинах, сканирование их и упаковка в пакеты — и автоматизирует их в беспрецедентной степени.
На создание этой системы ушло 18 лет и множество итераций, что позволило Ocado быстро доставлять продукты к входной двери клиента примерно по той же цене, что и в магазине.
Продажа продуктов может быть только началом для компании. Ocado также имеет патенты, связанные с использованием ее системы в закрытых, вертикальных фермерских хозяйствах. Однажды пищу можно выращивать в том же помещении, где она хранится и доставляется. Такие компании, как AeroFarms, выращивают овощи на гигантских складах на окраинах крупных городов. В будущем роботизированная рука сможет достать пинту клубники из корзины, в которой она были выращена, и затем передать беспилотнику. Подобно тому, как Amazon вытеснил розничных посредников и дал возможность китайским компаниям продавать напрямую американским потребителям, склады и производство — и сельское хозяйство — также могут объединиться. Это не ферма у стола, но почти фабрика у двери.
Ocado уже смотрит дальше. По словам Кларка, компания изучает, как использовать гигантскую версию своих роботов для обработки транспортных контейнеров. Поскольку погрузка на грузовики очень сложна, порты сталкиваются со сложностями. Подобно увеличению пропускной способности для расширения возможностей Интернета, увеличение возможностей роботов Ocado может позволить им перемещаться поверх сетки транспортных контейнеров и загружать их в транспортные средства доставки.
После складов, средства доставки являются следующей целью автоматизации. Amazon и Walmart работают над тем, как доставить вам посылки из фургона-беспилотника, будь то развертывание автономного транспортного средства еще меньшего размера или доставка в постамат в вашем районе.
Если устранить потребность в водителе-человеке — рулевом колесе, подушке безопасности и ремне безопасности — средство доставки может принять практически любую форму. Концепция Mercedes-Benz для модульной перевозки — это автономное электрическое шасси «скейтборд», которое может быть шасси для пассажирского фургона, грузового автомобиля или дома на колесах. В течение дня шасси может быть прикреплено к кузову автобуса и использоваться для перевозки пассажиров, а затем ночью оно может отсоединяться, дабы заряжаться в гараже. Или его можно использовать для перевозки целого транспортного контейнера в одном направлении, а затем применить для перевозки пассажиров в обратном направлении во время обратного рейса.
Вместо фургонов стандартного размера парки небольших «контейнеров» для доставки могли бы собирать посылки с центральных складов и доставлять их к вашему порогу, используя инфраструктуру искусственного интеллекта, аналогичную той, которая в настоящее время используется на складах.
Хотя поставки с помощью беспилотников уже начались в сельских районах Китая, Исландии и отдаленных районах Африки, посадка аппаратов с грузом в густонаселенных городах может представлять опасность и противоречит правилам Федерального управления гражданской авиации США. В результате в Америке системы доставки на колесах гораздо более вероятны в ближайшем будущем. Но вскоре небеса могут стать продолжением физического облака, связывая нас так, как наши мобильные телефоны соединяют нас с облачными вычислениями. Представьте себе беспилотный самолет, спускающийся с неба, чтобы доставить вам кофе со льдом по дороге на работу. Кстати, у IBM уже есть патент на подобную технологию.
Оригинал: WSJ
