人間の体が行うべきではない仕事がいくつかあります。トラックや輸送用コンテナの積み下ろしは反復的で骨の折れる作業であり、倉庫での傷害率が全国平均の 2 倍を超える大きな理由となっています。
Pickle Robot Company は、自社の機械に力仕事をやってもらいたいと考えています。同社の片腕ロボットはトレーラーから自律的に荷降ろしし、最大 50 ポンドの重さの箱を持ち上げて、あらゆる種類の倉庫の車載コンベア ベルトに置きます。
Apple Computer Companyへのオマージュであるこの社名は、創設者のAJ Meyer ’09、Ariana Aisenstein ’15、SM ’16、Dan Paluska ’97、SM ’00の野心を暗示しています。創業者らは同社をサプライチェーン自動化の技術リーダーにしたいと考えている。
同社の荷降ろしロボットは、生成 AI および機械学習アルゴリズムとセンサー、カメラ、マシンビジョン ソフトウェアを組み合わせて、初日から新しい環境をナビゲートし、時間の経過とともにパフォーマンスを向上させます。同社のハードウェアの多くは業界パートナーから採用されています。たとえば、自動車の製造ラインでこのアームに見覚えがあるかもしれませんが、明るいピクルスグリーンのアームを見たことはないかもしれません。
同社はすでにUPS、リョービツールズ、郵船ロジスティクスなどの顧客と協力して倉庫作業員の負担を軽減し、その過程で他のサプライチェーンのボトルネックを解決できるようにしている。
「人間はエッジケースの問題解決に非常に優れていますが、ロボットはそうではありません」とパルスカ氏は言います。 「強引な反復作業を得意とするロボットが、どのようにして人間と対話してより多くの問題を解決できるのでしょうか？人間の身体と精神は非常に順応性があり、環境を感知して反応する方法も非常に順応性があり、ロボットがすぐにそれを置き換えることはありません。しかし、私たちが取り除くことができる単調な仕事はたくさんあります。」
ロボットの問題点を見つける
マイヤーとエイゼンシュタインは、MIT でコンピューター サイエンスと電気工学を専攻していましたが、卒業後、マイヤーがロボット、自動車、衛星などの組み込みコンピューター システムの構築を専門とするテクノロジー コンサルタント会社 Leaf Labs を設立するまで、一緒に仕事をすることはありませんでした。
「マサチューセッツ工科大学の友人たちがその店を経営していました」とメイヤーさんは思い出し、今も店は続いていると指摘した。 「アリはそこで働き、ダンはそこでコンサルティングを行い、私たちはいくつかの大きなプロジェクトに取り組みました。私たちは Google のスマートフォンである Project Ara の主要なソフトウェアおよびデジタル デザイン チームであり、多くの興味深い政府プロジェクトに取り組みました。まさに MIT の子供たちのためのライフスタイル会社でした。しかし 10 年が経ち、私たちはこう思いました。『私たちはコンサルティングをするためにこの会社に入ったわけではありません。ロボットを作るためにこの会社に入ったのです。』
マイヤー氏が 2009 年に卒業したとき、ロボットの器用さなどの問題は克服できないように見えました。 2018 年までに、ニューラル ネットワークなどのアルゴリズム的アプローチの台頭により、ロボットの操作とナビゲーションに大きな進歩がもたらされました。
ロボットでどのような問題を解決すべきかを見つけるために、創設者らは農業、食品の準備、ホスピタリティなどのさまざまな業界の人々と話をしました。ある時点から、彼らはストップウォッチを持って物流倉庫を訪問し、従業員がさまざまな作業を完了するのにどれくらい時間がかかるかを確認するようになりました。
「2018年、私たちはUPSの倉庫に行き、冬の夜勤中に15人がトラックから荷物を降ろしているのを見ました」とマイヤー氏は振り返る。 「私たちは全員と話をしましたが、そこで90日を超えて働いた人は一人もいませんでした。私たちは『なぜ働かないのか？』と尋ねました。」彼らは私たちを笑いました。彼らはこう言いました、『この仕事を以前にやろうとしたことはありますか？』
倉庫の入れ替わりが業界最大の問題の 1 つであり、管理者が常に採用、新人研修、トレーニングに取り組んでいるため、生産性が制限されていることが判明しました。
創設者らはシード資金を調達し、箱を仕分けできるロボットを開発した。それは、グリッパーやバーコードスキャナーなどのテクノロジーを活用できる簡単な問題だったからである。同社のロボットは最終的には機能するようになりましたが、会社は利益を上げるほどの速度で成長していませんでした。さらに悪いことに、創業者たちは資金調達に苦労していました。
「資金が絶望的に不足していました」とマイヤー氏は振り返る。 「そこで私たちは、『なぜ最後のお金を準備作業に費やす必要があるだろうか？』と考えました。」
資金が減っていく中、創設者らは一度に約20秒間確実にトラックから荷物を降ろすことができる概念実証ロボットを構築し、そのビデオをYouTubeに投稿した。何百人もの潜在顧客が連絡を取ってきました。この関心は、会社を存続させるために投資家を再び呼び戻すのに十分でした。
同社はカリフォルニアの砂漠で顧客とともに最初の荷降ろしシステムを1年間試験運用し、夏には最高130度に達する可能性がある輸送コンテナから人間の労働者が荷降ろしする作業を省いた。それ以来、複数の顧客との展開を拡大し、米国中のサードパーティの物流センターの間で注目を集めています。
同社のロボットアームはドイツの産業用ロボット大手KUKA製だ。ロボットは、オンボード コンピューティング システムを備えたカスタムのモバイル ベースに取り付けられているため、持ち上げながらドックまで移動し、トレーラー内の位置を自律的に調整できます。各アームの端には吸引グリッパーが付いており、パッケージにくっついて機内のコンベア ベルトに移動します。
同社のロボットは、5 インチの立方体から 24 × 30 インチの箱までのサイズの箱を拾うことができます。ロボットは、サイズと重量に応じて 1 時間あたり 400 ～ 1,500 個のケースを降ろすことができます。同社は、事前トレーニングされた生成 AI モデルを微調整し、多数の小型モデルを使用して、ロボットがあらゆる環境でスムーズに動作することを保証します。
同社はまた、人型ロボットから自律型フォークリフトに至るまで、サードパーティのハードウェアと統合できるソフトウェア プラットフォームの開発も行っています。
「私たちの当面の製品ロードマップはロードとアンロードです」とマイヤー氏は言います。 「しかし、私たちはこれらのサードパーティのプラットフォームを接続したいとも考えています。他の企業もロボットを接続しようとしています。トラックから荷降ろしするロボットがパレタイジングロボットと通信すること、またはフォークリフトが在庫ドローンと通信することは何を意味しますか? 彼らは仕事をより速く行うことができるでしょうか? 鉱山から工場、玄関先までのサプライチェーン全体にわたってロボットと自動化を調整する必要がある大規模なネットワークが登場すると思います。」
「なぜ私たちではないのですか？」
Pickle Robot Company はマサチューセッツ州チャールズタウンにあるオフィスで約 130 名を雇用しています。そこでは標準的な (環境に優しいとはいえ) オフィスが倉庫に取って代わられ、そこではロボットが人間の労働者や製造ラインと並んでベルトコンベアに箱を積み込んでいる様子が見られます。
この夏、ピクル社は自社システムの新バージョンの生産を強化し、その後いつか二本腕ロボットの設計を開始する予定だ。
「リーフ研究所の上司はかつて私に、『彼らが何をしているのか誰も知らないのに、なぜ私たちもやらないのか』と言ったことがあります」とアイゼンシュタインは言う。 「私はそれを常に持ち歩いています。これまでのキャリアの中で、多くの才能豊かで経験豊富な人々と仕事ができてとても幸運でした。彼らは皆、独自のスキルセットと理解を持っています。これは大きなチャンスです。そしてそれが、私たちが取り組んでいることと同じくらい難しいことがうまくいく唯一の方法です。」
同社は今後、自社の機械にロボット関連の問題が他にも数多く発生すると考えています。
「私たちは『トラックに荷物を積み降ろそう』と言って始めたわけではありません」とマイヤーズ氏は言う。 「私たちは『優れたロボットビジネスを実現するには何が必要か？』と言いました。トラックの荷降ろしが第一章です。私たちは今、物流から始まり、最終的には製造、小売、そしてできればサプライチェーン全体で、より多くの仕事を支援する次のロボットを作るためのプラットフォームを構築しました。」
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