แนวทางนี้แตกต่างจากหุ่นยนต์อุตสาหกรรมแบบดั้งเดิม ซึ่งมักทำงานตามสคริปต์การเคลื่อนไหวที่กำหนดไว้ล่วงหน้า หรือใช้แขนกลเฉพาะทางเพียงอย่างเดียว
เมื่อใช้ Helix‑02 หุ่นยนต์จะประมวลผลภาพจากกล้อง แล้วสร้างการกระทำแบบต่อเนื่อง ทำให้ทำงานประเภทที่นักวิจัยเรียกว่า “loco‑manipulation” ระยะยาว ได้ นั่นคือการเคลื่อนที่ไปในพื้นที่พร้อมกับจัดการวัตถุในเวลาเดียวกัน
ในสถานการณ์คลังสินค้า หุ่นยนต์ใช้การมองเห็นเพื่อ:
เดิมทีการทดลองตั้งเป้าเพียง กะการทำงานอัตโนมัติ 8 ชั่วโมง แต่หลังจากครบกำหนดโดยไม่เกิดปัญหา บริษัทจึงปล่อยให้ระบบทำงานต่อจนเกิน 24 ชั่วโมง
ตัวชี้วัดที่ถูกพูดถึงมากที่สุดจากการสาธิตครั้งนี้ ได้แก่
หากตัวเลขเหล่านี้สะท้อนการใช้งานจริง ก็หมายความว่าหุ่นยนต์แต่ละตัวสามารถจัดการพัสดุได้หลายพันชิ้นต่อวัน
อย่างไรก็ตาม เนื่องจากข้อมูลส่วนใหญ่ยังมาจากการสาธิตของบริษัทเอง ผลลัพธ์จึงควรถูกมองว่าเป็น การแสดงศักยภาพในระยะเริ่มต้น มากกว่ามาตรฐานอุตสาหกรรมที่ผ่านการตรวจสอบอิสระ
อีกจุดสำคัญของการทดลองคือการใช้ หุ่นยนต์หลายตัวทำงานร่วมกัน แทนที่จะพึ่งพาเครื่องเดียว
รายงานระบุว่า หากหุ่นยนต์ตัวใดพบปัญหา มันสามารถ ถอนตัวออกจากกระบวนการทำงานเอง และปล่อยให้หุ่นยนต์ตัวอื่นรับภาระต่อ ทำให้สายการคัดแยกยังเดินต่อได้
แนวคิดนี้คล้ายกับระบบคอมพิวเตอร์แบบกระจาย (distributed systems):
รายละเอียดด้านซอฟต์แวร์ เช่น วิธีตรวจจับความผิดปกติ เกณฑ์การหยุด หรือการกู้คืนระบบ ยังมีข้อมูลสาธารณะไม่มาก แต่หลักการสำคัญคือ กระบวนการยังดำเนินต่อได้แม้หุ่นบางตัวจะหยุดชั่วคราว
ความสำคัญของการทดลองนี้อาจไม่ได้อยู่แค่ “24 ชั่วโมง” แต่สะท้อนทิศทางการขยายระบบของบริษัท
Figure ระบุว่ากำลังเพิ่มกำลังผลิตผ่านโรงงาน BotQ ซึ่งเป็นสายการผลิตหุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์ของบริษัท โดยรายงานว่าส่งมอบหุ่นยนต์ไปแล้ว มากกว่า 350 ตัว และเพิ่มอัตราการผลิตจาก วันละ 1 ตัวเป็นประมาณชั่วโมงละ 1 ตัว ในช่วงขยายกำลังผลิต
นั่นบ่งชี้ว่าบริษัทกำลังเตรียม การใช้งานเป็นฝูงหุ่นยนต์ (fleet deployment) มากกว่าการสร้างต้นแบบเพียงไม่กี่ตัว
หนึ่งในอุตสาหกรรมที่ถูกมองว่าเหมาะที่สุดคือ โลจิสติกส์และคลังสินค้า เพราะมี
การสาธิตครั้งนี้น่าสนใจเพราะรวมสามความสามารถที่มักไม่เกิดขึ้นพร้อมกันในหุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์:
ถึงแม้จะยังมีคำถามเรื่องความทนทาน ความปลอดภัย และต้นทุนในการใช้งานจริงในคลังสินค้าขนาดใหญ่ แต่การทดลองนี้แสดงให้เห็นว่าความสามารถของหุ่นยนต์กำลังก้าวหน้าอย่างรวดเร็ว
ไม่กี่ปีก่อน หุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์ยังมีปัญหากับการหยิบจับวัตถุพื้นฐาน แต่วันนี้บริษัทอย่าง Figure กำลังทดลองว่า ฝูงหุ่นยนต์สามารถทำงานต่อเนื่องในกระบวนการโลจิสติกส์จริงได้หรือไม่
หากเทคโนโลยีนี้พิสูจน์ตัวเองได้ในสภาพการทำงานจริง การคัดแยกพัสดุในคลังสินค้าอาจกลายเป็นหนึ่งในงานแรก ๆ ที่หุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์เข้ามามีบทบาทในระดับอุตสาหกรรมขนาดใหญ่
Comments
0 comments