Depo Otomasyonu ve İnsan-Robot İş Birliği Lojistiği Nasıl Dönüştürüyor?

Üretim ve lojistik sektörleri, artan verimlilik, esneklik ve dayanıklılık talepleri karşısında büyük baskı altında. Teknolojinin hızla ilerlemesiyle birlikte, birçok işletme uzun süredir devam eden iş gücü eksikliği ve artan operasyonel karmaşıklık gibi sorunlara çözüm bulmak için otomasyona yöneliyor.

Sektörün karşı karşıya olduğu en büyük sorunlardan biri, genişleyen yetenek açığı. Sektör raporlarına göre, Avrupa’daki mühendislerin neredeyse yarısının önümüzdeki beş ila on yıl içinde emekli olması bekleniyor. Aynı zamanda, üretim hatları giderek karmaşıklaşıyor; yapılandırılmamış veri hacimleri büyüyor ve makineler daha sofistike hale geliyor. Mevcut insan uzmanlığı ile teknolojik karmaşıklık arasındaki kopukluk, sahada gerçek verimsizliklere yol açıyor.

Depolar da bu baskıyı yoğun şekilde hissediyor. Artan stok hacmi karşısında manuel envanter kontrolleri artık çok yavaş, çok maliyetli ve sıklıkla hatalı. İşte burada YZ ve otomasyon devreye giriyor. Otonom dronlar ve akıllı sensörler gibi teknolojiler, envanteri yüksek hassasiyetle izlemek için kullanılmaya başlandı. Söz konusu araçlar, depo ortamlarının dijital ikizlerini oluşturarak gerçek zamanlı içgörüler sağlıyor, hataları azaltıyor ve genel verimliliği artırıyor.

Gelişmeler, robotik ve YZ destekli sistemlerin yeni bir çağını başlattı. İnsan-robot hibrit ekiplerinin yükselişiyle şirketler daha akıllı uyum yolları buluyor. Embodied YZ, akıllı görsel-eylem modelleri, öngörücü analizler ve gerçek zamanlı dijital ikizler gibi teknolojilerle odak noktası, insanlarla makineler arasındaki iş birliğine kayıyor.

Robotik 1.0'dan Esnek Zekaya Geçiş

Sereact’ın kurucu ortağı ve CEO’su Ralf Gulde, depolarda donanım bağımsız YZ modelleri geliştiren bir girişimin başında bulunuyor. Gulde, eski robotik paradigmasının artık yeterli olmadığını belirtiyor: “Robotik hâlâ birçok kişi tarafından yalnızca kitlesel üretim problemlerini çözmek için bir araç olarak görülüyor. Onlarca yıldır robotik, otomotiv gibi sektörlerde, sensör entegrasyonu olmadan, sürekli aynı hareketleri yapan makineler olarak kullanıldı.” diyor.

Bu modele “Robotik 1.0” adını veren Gulde, günümüzün dinamik depo ortamlarında esneklik ve uyum yeteneğinin şart olduğunu vurguluyor: “Yüz milyonlarca benzersiz ürünün bulunduğu bir depoyu düşünün. Her birine ayrı ayrı müdahale edebilecek şekilde bir robot eğitmek, geleneksel yöntemlerle imkansız.” diye ekliyor.

Sereact’ın geliştirdiği Vision Language Action Model (VLAM), büyük dil ve görsel modellerin fiziksel görevlerde kullanılmasıyla bu sorunu aşmayı hedefliyor. Gulde, “Robotlarımız farklı ortamlar, nesneler ve görevler arasında uyum sağlayabiliyor. Bu, dinamik ortamlar için kritik.” ifadelerini kullanıyor. Şirket, günde yüzlerce gigabayt gerçek dünya verisi toplayarak robotların genelleme yeteneklerini sürekli geliştiriyor.

Gulde konuyla ilgili “İnsan benzeri robotların güvenilir ve uygun maliyetli hale gelmesi için 5-10 yıl beklemek yerine, bugün otomasyonu devreye alabiliyoruz.” da demekte.

Dijital İkizler ve Sıfıra Yakın Hatalı Depolama

İngiltere merkezli Dexory'nin kurucusu ve CEO’su Andrei Danescu, farklı ama tamamlayıcı bir yaklaşım sunuyor. Dexory'nin DexoryView platformu, depolarda dijital ikiz teknolojisiyle gerçek zamanlı veri sağlıyor. Danescu, “Teknolojilerimiz operasyonlarda neredeyse sıfıra yakın operasyonel hata oranı ve maksimum verimlilik sağlıyor.” diyor.

İlk başta halka açık alanlarda müşteriyle etkileşim kuracak robotlar geliştirmek amacıyla kurulan Dexory, lojistik sektöründeki veri odaklı dönüşümün potansiyelini fark ederek odağını değiştirdi. Bugün Dexory’nin robotları, devasa depo alanlarını tarayarak bunları dijital haritalara dönüştürüyor ve anlık analiz sunuyor.

Danescu, “100.000 lokasyonluk bir depoyu manuel olarak kontrol etmek haftalar sürerdi; bizim sistemimizle bu işlem bir günden kısa sürede tamamlanabiliyor.”  ifadelerini kullanıyor. Sadece görseller toplamakla kalmayıp, alan kullanımını ve değişimini de analiz eden çok boyutlu veri ürettiklerini belirtiyor.

Danescu, dönüşümde insanların rolüne de dikkat çekiyor: “Robotların tek başına yapabilecekleri şeyler genellikle abartılıyor. Hibrit ekiplerin gelecekte daha etkili olacağına inanıyorum—insanlar problem çözmeye ve hızlı kararlar almaya odaklanmalı, robotlar ise veri ve hızla onları desteklemeli”.

Bu vizyon, Dexory'nin büyümesine de yön veriyor. Şirket, 120 milyon doların üzerinde yatırım aldı ve 120’den fazla çalışanıyla depo veri zekasında yeni standartlar belirlemeyi hedefliyor.

Veri Yığınlarından Gerçek Zamanlı Karar Almaya

Robotik çözümler fiziksel süreçleri devrim niteliğinde dönüştürürken, üretim ve depo verimliliğinde görünürlük de kritik hale geliyor. İşte burada, Berlin merkezli Deltia’nın kurucu ortağı ve CEO’su Maximilian Fischer devreye giriyor.

ETH Zürih’te makine mühendisliği eğitimi alan Fischer, üreticilerin yapılandırılmamış veri yığınları içinde boğulduğunu gözlemleyerek sanayi yazılımı alanına geçiş yaptı. Fischer, “Çoğu üretici, ne kadar veriye sahip olduklarının farkında bile değil. Bu verileri merkezileştirerek uçtan uca görünürlük sağlamak önemli.” demekte.

Deltia, manuel montaj hatlarının verimliliğini artırmak için öngörücü analiz ve veri görselleştirme uyguluyor. Kameralar gözetim amacıyla değil, iş alanlarını dijitalleştirmek için kullanılıyor. Ancak, özellikle Almanya’daki yöneticiler ve işçi temsilcileri arasında veri gizliliği konusunda hassasiyet olduğunu belirtiyor: “YZ'ı gizlilik dostu bir şekilde kullandığımızı doğru şekilde anlatmak gerekiyor.” 

Fischer’a göre teknoloji, çözümden ziyade bir araç: “Asıl önemli olan, geliştirilecek teknolojiden önce, iyileştirilmek istenen KPI’ların ve çözülmesi gereken problemlerin doğru tanımlanması”.

İş Gücü Değişimi ve Otomasyon Fırsatı

Underline Ventures genel ortağı Bogdan Iordache, dijitalleşen iş gücünün üretim sektörünü dönüştürdüğünü savunuyor. Iordache, “Gen Z dijital doğmuş bir nesil. Üretimde saha çalışmalarına daha az ilgi gösteriyorlar. Deloitte’un 2021 araştırmasına göre, 2030 yılına kadar ABD üretim sektöründe 2,1 milyon açık iş pozisyonu oluşacak.” ifadelerini kullanıyor. Büyük ölçekli göçün ise bu açığı kapatamayacağı görüşünde.

Iordache, bu nedenle otomasyonun, özellikle de genç nesli çekebilecek dijital entegrasyonlu çözümler sunan teknolojilerin, büyük bir pazar fırsatı yarattığını belirtiyor.

İster görsel-dil modelleriyle eğitilmiş robotlar, ister dijital ikiz oluşturan mobil tarayıcılar veya fabrika verilerinden içgörü çıkaran YZ araçları olsun, bir prensip değişmiyor: Başarılı sistemler insanları değiştirmek değil, güçlendirmek için tasarlanacak.

Danescu’nun dediği gibi: “Mesele tamamen robotlardan oluşan ekipler kurmak değil. Doğru görevleri otomatikleştirip insanların en iyi yaptıkları işlere odaklanmalarını sağlamak. İnşa ettiğimiz gelecek bu.”

‍

‍

Kaynak:https://interestingengineering.com/innovation/how-human-robot-collaboration-transforming-logistics