무거운 물건을 들어올리는 창고 작업자를 구해주는 로봇

인체가 해서는 안 되는 일이 몇 가지 있습니다. 트럭과 선적 컨테이너를 하역하는 것은 반복적이고 힘든 작업이며 창고의 부상률이 전국 평균의 두 배 이상인 큰 이유입니다.

Pickle Robot Company는 자사의 기계가 무거운 물건을 들어 올리기를 원합니다. 이 회사의 외팔 로봇은 자동으로 트레일러, 최대 50파운드 무게의 상자를 내리고 모든 유형의 창고용 온보드 컨베이어 벨트에 올려 놓습니다.

Apple Computer Company에 대한 경의를 표하는 회사 이름은 창립자 AJ Mayer ’09, Ariana Eisenstein ’15, SM ’16 및 Dan Paluska ’97, SM ’00의 야망을 나타냅니다. 창립자들은 회사를 공급망 자동화 분야의 기술 리더로 만들고 싶어합니다.

이 회사의 하역 로봇은 생성 AI 및 기계 학습 알고리즘을 센서, 카메라 및 머신 비전 소프트웨어와 결합하여 첫날부터 새로운 환경을 탐색하고 시간이 지남에 따라 성능을 향상시킵니다. 회사 하드웨어의 대부분은 산업 파트너로부터 채택되었습니다. 예를 들어, 자동차 제조 라인의 손을 알아볼 수 있습니다. 비록 밝은 녹색으로 칠해진 것을 본 적이 없을 수도 있습니다.

이 회사는 이미 UPS, Ryobi Tools, Yusen Logistics와 같은 고객과 협력하여 창고 작업자의 부담을 덜어주고 그 과정에서 다른 공급망 병목 현상을 해결할 수 있도록 하고 있습니다.

Paluska는 “인간은 정말 뛰어난 엣지 케이스 문제 해결자이지만 로봇은 그렇지 않습니다.”라고 말합니다. “무차별 대입과 반복 작업에 능숙한 로봇이 어떻게 인간과 상호 작용하여 더 많은 문제를 해결할 수 있습니까? 인간의 몸과 마음은 적응력이 뛰어나고 환경을 감지하고 반응하는 방식도 적응력이 뛰어나며 로봇은 조만간 이를 대체할 수 없습니다. 하지만 우리가 없앨 수 있는 힘든 일이 너무 많습니다.”

로봇의 문제점 찾기

Mayer와 Eisenstein은 MIT에서 컴퓨터 과학 및 전기 공학을 전공했지만 졸업 후 Mayer가 로봇, 자동차, 위성과 같은 임베디드 컴퓨터 시스템 구축을 전문으로 하는 기술 컨설팅 회사인 Leaf Labs를 시작할 때까지 함께 일하지 않았습니다.

Meyer는 “MIT의 친구들이 그 가게를 운영했습니다”라고 회상하며 오늘날에도 여전히 운영되고 있다고 덧붙였습니다. “Ari는 그곳에서 일하고 Dan은 그곳에서 컨설팅을 하며 몇 가지 큰 프로젝트에 참여했습니다. 우리는 Google의 스마트폰인 Project Ara의 주요 소프트웨어 및 디지털 디자인 팀이었으며 많은 흥미로운 정부 프로젝트에 참여했습니다. 그것은 실제로 MIT 아이들을 위한 라이프스타일 회사였습니다. 하지만 10년이 지나고 우리는 ‘우리가 컨설팅을 하려고 이 일을 한 것이 아니라 로봇을 만들려고 이 일을 시작했다’고 생각했습니다.”

메이어가 2009년에 졸업했을 때 로봇의 민첩성과 같은 문제는 불가능해 보였습니다. 2018년에는 신경망과 같은 알고리즘 접근 방식의 등장으로 로봇 조작 및 탐색 분야에서 엄청난 발전이 이루어졌습니다.

로봇으로 해결해야 할 문제가 무엇인지 파악하기 위해 창립자들은 농업, 음식 준비, 숙박 등 다양한 산업 분야의 사람들과 이야기를 나눴습니다. 어느 시점부터 그는 직원들이 다양한 작업을 완료하는 데 시간이 얼마나 걸리는지 확인하기 위해 스톱워치를 가져가면서 물류 창고를 방문하기 시작했습니다.

Meyer는 “2018년에 UPS 창고에 가서 겨울 야간 근무 중에 15명의 사람들이 트럭에서 짐을 내리는 것을 보았습니다.”라고 회상합니다. “우리는 모든 사람들과 이야기를 나눴는데 그곳에서 90일 이상 일한 사람은 단 한 명도 없었습니다. 우리는 ‘왜 안되겠어요?’라고 물었습니다. 그들은 우리를 비웃었습니다. 그는 ‘이전에 이런 일을 해본 적이 있나요?’라고 말했습니다.

창고 회전율은 업계에서 가장 큰 문제 중 하나이며 관리자가 채용, 온보딩 및 교육에 끊임없이 어려움을 겪으면서 생산성을 제한하는 것으로 나타났습니다.

창립자들은 그리퍼나 바코드 스캐너와 같은 기술을 사용하여 작업할 수 있는 간단한 문제였기 때문에 시드 자금을 조달하고 상자를 분류할 수 있는 로봇을 만들었습니다. 그의 로봇은 결국 작동했지만 회사는 수익을 낼 만큼 빠르게 성장하지 못했습니다. 설상가상으로 창업자들은 자금 조달에 어려움을 겪고 있었습니다.

Meyer는 “우리는 돈이 너무 부족했습니다.”라고 회상합니다. “그래서 우리는 ‘왜 마지막 돈을 준비 작업에 쓰는가?’라고 생각했습니다.

돈이 부족한 상황에서 창업자들은 한 번에 약 20초 동안 트럭을 안정적으로 내릴 수 있는 개념 증명 로봇을 제작하고 이에 대한 동영상을 YouTube에 게시했습니다. 수백 명의 잠재 고객이 도착했습니다. 관심은 투자자들을 다시 참여시켜 회사를 살리기에 충분했습니다.

이 회사는 캘리포니아 사막의 고객과 함께 1년 동안 첫 번째 하역 시스템을 시험해 여름에 최대 130도에 도달할 수 있는 선적 컨테이너를 하역하는 작업자를 구했습니다. 이후 여러 고객을 대상으로 배포가 확대되었으며 미국 전역의 제3자 물류 센터에서 인기를 얻었습니다.

이 회사의 로봇팔은 독일의 산업용 로봇 대기업인 KUKA에서 제작했습니다. 로봇은 온보드 컴퓨팅 시스템을 갖춘 맞춤형 모바일 베이스에 장착되어 도크를 탐색하고 리프팅 중에 트레일러 내부에서 위치를 자율적으로 조정할 수 있습니다. 각 암 끝에는 패키지에 고정되어 온보드 컨베이어 벨트로 이동하는 흡입 그리퍼가 있습니다.

이 회사의 로봇은 5인치 큐브에서 24 x 30인치 크기의 상자를 집어들 수 있습니다. 로봇은 크기와 무게에 따라 시간당 400~1,500개의 상자를 하역할 수 있습니다. 이 회사는 사전 훈련된 생성 AI 모델을 미세 조정하고 여러 개의 작은 모델을 사용하여 로봇이 모든 환경에서 원활하게 작동하도록 보장합니다.

이 회사는 또한 휴머노이드 로봇부터 자율 지게차에 이르기까지 타사 하드웨어와 통합할 수 있는 소프트웨어 플랫폼을 개발하고 있습니다.

Meyer는 “우리의 즉각적인 제품 로드맵은 로드 및 언로드되었습니다.”라고 말합니다. “그러나 우리는 이러한 제3자 플랫폼의 연결도 기대하고 있습니다. 다른 회사들도 로봇을 연결하려고 노력하고 있습니다. 트럭에서 하역 로봇이 팔레타이징 로봇과 대화하거나 재고 드론과 지게차와 대화한다는 것은 무엇을 의미합니까? 더 빠르게 작업할 수 있습니까? 광산에서 공장, 현관까지 전체 공급망에 걸쳐 로봇과 자동화를 조율해야 하는 대규모 네트워크가 다가오고 있다고 생각합니다.” 이다.”

“왜 우리는 안 돼요?”

Pickle Robot Co.는 매사추세츠 주 찰스타운에 있는 사무실에서 약 130명의 직원을 고용하고 있습니다. 이곳의 표준 사무실(친환경 사무실)은 로봇이 작업자 및 제조 라인과 함께 컨베이어 벨트에 상자를 싣는 모습을 볼 수 있는 창고로 연결됩니다.

올 여름 Pickel은 새로운 버전의 시스템 생산을 늘릴 예정이며, 언젠가는 두 팔을 갖춘 로봇 설계를 시작할 계획입니다.

“Leaf Labs의 상사가 나에게 ‘자신이 무엇을 하는지 아무도 모르는데 우리는 왜 안 됩니까?’라고 말한 적이 있습니다. 에이젠슈타인은 말합니다. “나는 그것을 항상 가지고 다닙니다. 제 경력에서 재능 있고 경험이 풍부한 많은 사람들과 함께 일할 수 있었던 것은 큰 행운이었습니다. 그들은 모두 자신의 기술과 이해력을 가지고 있습니다. 이는 엄청난 기회이며 우리가 지금처럼 열심히 일할 수 있는 유일한 방법입니다.”

앞으로 회사는 자사 기계에서 로봇 크기의 다른 여러 가지 문제를 발견합니다.

Meyers는 “우리는 ‘트럭에 짐을 싣고 내리자’라고 시작하지 않았습니다.”라고 말합니다. “우리는 ‘훌륭한 로봇 비즈니스를 구축하려면 무엇이 필요합니까?’라고 말했습니다. 트럭을 내리는 것이 첫 번째 장입니다. 이제 우리는 물류에서 시작하여 궁극적으로 제조, 소매 및 전체 공급망으로 이동하여 더 많은 일자리를 돕는 차세대 로봇을 만들기 위한 플랫폼을 구축했습니다.