Amazon, tedarik zincirindeki öğelerin tanımlanmasını otomatikleştirmek ve barkod kullanımını sonlandırmak için bir süreç araştırıyor.
E-ticaret devi, çok modlu tanımlama veya MMID kullanarak envanter tanımlamanın nasıl otomatikleştirileceğini araştırıyor. Bu işlem, tanımlamayı otomatikleştirmek için bir öğenin görünümünü ve boyutlarını o öğenin görüntüsünden çıkarmak gibi birden fazla bilgi yöntemi kullanıyor.
Amazon, Almanya’nın Hamburg kentinde ve İspanya Barselona da sipariş karşılama merkezlerinde MMID sistemlerinin pilot uygulamasını yapıyor ve burada Amazon’un sanal-fiziksel uyumsuzluklar veya bir tepsideki öğelerin envanter sistemi tarafından listelenenlerle eşleşmediği durumlar olarak adlandırdığı durumlarla tepsileri işaretlemek için konveyör bantları kullanılıyor.
Amazon başlangıçta MMID teknolojisinin pilot uygulamasını Polonya’nın Szczecin kentindeki bir sipariş karşılama merkezinde tek bir konveyör hattının üzerine yerleştirilmiş bir kamerayla “tek” tepsilerin – yalnızca bir öğe içeren tepsilerin – fotoğraflarını çekerek yaptı.
MMID sistemini geliştirmenin ilk adımı, ürünlerin sipariş karşılama merkezlerindeki konveyör bantlarında hareket ederken resimlerini çekmek ve bir resim kitaplığı oluşturmaktı. Her görüntü daha sonra tanımlayıcı bir sayı listesine veya bir vektöre çevrildi. Öğenin boyutları da bir vektör haline geldi.
Araştırmacılar daha sonra bu vektörleri çıkarmak ve bunları aday öğelerin karşılık gelen vektörleriyle eşleştirmek için makine öğrenimi (ML) algoritmaları geliştirdi. Amazon’a göre ilk deneyler %75 ile %80 arasında eşleşme oranları sağladı.
Robotların barkod kullanımına ihtiyacı kalmayacak
Algoritmanın, şu anda imkansız bir görev olan Amazon’un yüz milyonlarca üründen oluşan tüm kataloğuyla bir öğeyi eşleştirmesi gerekmiyor. Bunun yerine, algoritmanın yalnızca bir öğeyi tek bir çantanın içeriğiyle eşleştirmesi gerekir.
Ek olarak, kameralar, geçen her öğeyle birlikte sürekli olarak görüntü kitaplığına ekleme yapıyor. Gelecekte Amazon, MMID’yi yerine getirme sürecinin diğer bileşenlerine entegre edebileceğini söylüyor.
Amazon’un Berlin’deki bilgisayarla görme grubunda uygulamalı bilim yöneticisi olan ve konsept ilk geliştirilip dağıtıldığında MMID ekibine liderlik eden Nontas Antonakos, kurumsal bir blog gönderisinde “Kuzey yıldızı vizyonumuz bunu robotik manipülasyonda kullanmaktır” dedi. “Robotların bir barkod bulup taramaya gerek kalmadan öğeleri alıp işleyebilmesi için bu sorunu çözmek esastır. Paketleri müşterilere daha hızlı ve doğru bir şekilde ulaştırmamıza yardımcı olacaktır. Ve MMID, bunu başarmak için bir mihenk taşıdır.”
Amazon tedarik zincirini otomatikleştiriyor
Amazon, tasnif merkezleri ve hava dağıtım merkezleri de dahil olmak üzere dünyanın dört bir yanındaki tedarik zinciri tesislerinde bir düzineden fazla robotik sistem türü kullanıyor. Haziran 2022’de Amazon, tamamen otonom ilk mobil robotu “Proteus”u duyurdu. Proteus, Amazon tarafından geliştirilen gelişmiş güvenlik, algılama ve navigasyon teknolojisini kullanarak Amazon’un sipariş karşılama ve sıralama tesislerinde otonom olarak hareket ediyor.
Amazon ayrıca, paket yığınından bir paketi verimli bir şekilde seçmek, kaldırmak, etiketi okumak ve tam olarak bir sepete yerleştirmek için yapay zeka (AI) ve bilgisayar görüşünü kullanan robotik bir kaldırma kolu olan Cardinal‘i de tanıttı.
Buna ek olarak, çalışanların ürünleri alırken uzanma, eğilme veya merdiven çıkma ihtiyacını azaltmak için şirket, ürünleri çalışanlara daha ergonomik bir şekilde teslim etmek üzere tasarlanmış robotik Konteynerli Depolama Sistemi geliştiriyor. Çözüm, gerekli ürünü içeren kabın hangi bölmede olduğunu, bu kabın bölmede nerede bulunduğunu, kabın nasıl tutulup çalışana doğru çekileceğini ve çalışan ürünü aldıktan sonra nasıl alınacağını belirliyor.
En son olarak perakendeci, Amazon’un ağır paletleri ve kutuları taşımaya ve istiflemeye ya da ürünleri müşteriye teslimat için birlikte paketlemeye yardımcı olmak adına kullanacağı robotik teknoloji ve mekatronik çözümler tasarlayan ve üreten Belçika merkezli Cloostermans’ı satın aldı.