Hay algunos trabajos que los cuerpos humanos simplemente no están destinados a hacer. Descargar camiones y contenedores de emisión es una tarea repetitiva y agotadora, y una de las principales razones por las que las tasas de lesiones en los almacenes son más del doble del promedio doméstico.
Pickle Autómata Company quiere que sus máquinas hagan el trabajo pesado. Los robots de un solo rama de la compañía descargan remolques de forma autónoma, recogen cajas que pesan hasta 50 libras y las colocan en cintas transportadoras a lado para almacenes de todo tipo.
El nombre de la empresa, un homenaje a The Apple Computer Company, insinúa las ambiciones de los fundadores AJ Meyer ’09, Ariana Eisenstein ’15, SM ’16 y Dan Paluska ’97, SM ’00. Los fundadores quieren convertir a la empresa en líder tecnológico en automatización de la esclavitud de suministro.
Los robots de descarga de la empresa combinan inteligencia fabricado generativa y algoritmos de estudios maquinal con sensores, cámaras y software de visión fabricado para navegar en nuevos entornos desde el primer día y mejorar el rendimiento con el tiempo. Gran parte del hardware de la empresa está adaptado de socios industriales. Es posible que reconozca el rama, por ejemplo, de las líneas de fabricación de automóviles, aunque es posible que no lo haya gastado en un color verde brillante.
La empresa ya está trabajando con clientes como UPS, Ryobi Tools y Yusen Logistics para aliviar la carga de los trabajadores del almacén, liberándolos para resolver otros cuellos de botella de la esclavitud de suministro en el proceso.
«Los humanos son efectivamente buenos solucionadores de problemas extremos, y los robots no», dice Paluska. «¿Cómo puede el autómata, que es efectivamente bueno en la fuerza bruta y en tareas repetitivas, interactuar con los humanos para resolver más problemas? Los cuerpos y las mentes humanas son tan adaptables, la forma en que sentimos y respondemos al entorno es tan adaptable, y los robots no van a reemplazar eso en el corto plazo. Pero hay tantas cosas tediosas de las que podemos deshacernos».
Encontrar problemas para robots
Meyer y Eisenstein se especializaron en ciencias de la computación e ingeniería eléctrica en el MIT, pero no trabajaron juntos hasta a posteriori de graduarse, cuando Meyer fundó la consultora de tecnología Leaf Labs, que se especializa en la construcción de sistemas informáticos integrados para cosas como robots, automóviles y satélites.
«Un categoría de amigos del MIT dirigía esa tienda», recuerda Meyer, señalando que todavía está abierta hoy. «Ari trabajó allí, Dan fue consejero allí y trabajamos en algunos proyectos grandes. Éramos el principal equipo de software y diseño digital detrás del Tesina Ara, un teléfono inteligente para Google, y trabajamos en un montón de proyectos gubernamentales interesantes. En ingenuidad era una empresa de estilo de vida para los niños del MIT. Pero pasaron 10 primaveras y pensamos: ‘No nos metimos en esto para hacer consultoría. Nos metimos en esto para hacer robots'».
Cuando Meyer se graduó en 2009, problemas como la destreza de los robots parecían insuperables. En 2018, el auge de los enfoques algorítmicos como las redes neuronales había aportado enormes avances a la manipulación y navegación robótica.
Para descubrir qué problema resolver con los robots, los fundadores hablaron con personas de industrias tan diversas como la agricultura, la preparación de alimentos y la hostelería. En algún momento empezaron a pasar revista los almacenes logísticos, llevando un cronómetro para ver cuánto tiempo tardaban los trabajadores en realizar las diferentes tareas.
“En 2018, fuimos a un almacén de UPS y vimos a 15 muchachos descargando camiones durante un turno noctámbulo de invierno”, recuerda Meyer. «Hablamos con todo el mundo y ni una sola persona había trabajado allí durante más de 90 días. Preguntamos: ‘¿Por qué no?’ Se rieron de nosotros. Dijeron: ‘¿Has intentado hacer este trabajo antaño?’”
Resulta que la rotación del almacén es uno de los mayores problemas de la industria, ya que limita la productividad mientras los gerentes luchan constantemente con la contratación, la incorporación y la capacitación.
Los fundadores recaudaron una ronda de financiación auténtico y construyeron robots que podían clasificar cajas porque era un problema más sencillo que les permitía trabajar con tecnología como pinzas y lectores de códigos de barras. Sus robots finalmente funcionaron, pero la empresa no crecía lo suficientemente rápido como para ser rentable. Peor aún, los fundadores tenían problemas para percibir capital.
“Estábamos desesperadamente escasos de fondos”, recuerda Meyer. “Entonces pensamos: ‘¿Por qué desgastar nuestro posterior dólar en una tarea de calentamiento?’”
Con el capital menguando, los fundadores construyeron un autómata de prueba de concepto que podía descargar camiones de guisa confiable durante unos 20 segundos a la vez y publicaron un video en YouTube. Cientos de clientes potenciales se acercaron. El interés fue suficiente para que los inversores volvieran a unirse y apoyar viva la empresa.
La compañía puso a prueba su primer sistema de descarga en un año con un cliente en el desierto de California, evitando que los trabajadores humanos descargaran contenedores que pueden alcanzar temperaturas de hasta 130 grados en el verano. Desde entonces, ha ampliado sus implementaciones con múltiples clientes y ha manada contorno entre los centros de provisión de terceros en todo Estados Unidos.
El rama robótico de la empresa está fabricado por el hércules teutón de la robótica industrial KUKA. Los robots están montados sobre una saco móvil personalizada con sistemas informáticos a lado para que puedan navegar hasta los muelles y ajustar sus posiciones interiormente de los remolques de forma autónoma mientras levantan. El extremo de cada rama cuenta con una pinza de succión que se adhiere a los paquetes y los mueve en dirección a la cinta transportadora integrada.
Los robots de la empresa pueden cosechar cajas de tamaños que van desde cubos de 5 pulgadas hasta cajas de 24 por 30 pulgadas. Los robots pueden descargar entre 400 y 1.500 cajas por hora, dependiendo del tamaño y el peso. La empresa afina los modelos de IA generativa previamente entrenados y utiliza varios modelos más pequeños para certificar que el autómata funcione sin problemas en todos los entornos.
La empresa todavía está desarrollando una plataforma de software que puede integrarse con hardware de terceros, desde robots humanoides hasta montacargas autónomos.
«Nuestra hoja de ruta inmediata de productos es cargar y descargar», dice Meyer. «Pero todavía esperamos conectar estas plataformas de terceros. Otras empresas todavía están intentando conectar robots. ¿Qué significa que el autómata que descarga un camión se comunique con el autómata de paletización, o que el montacargas se comunique con el dron de inventario? ¿Pueden hacer el trabajo más rápido? Creo que se avecina una gran red en la que debemos orquestar los robots y la automatización en toda la esclavitud de suministro, desde las minas hasta las fábricas y la puerta de entrada».
“¿Por qué no nosotros?”
Pickle Autómata Company emplea a unas 130 personas en su oficina de Charlestown, Massachusetts, donde una oficina standard, aunque ecológica, da paso a un almacén donde se puede ver a sus robots cargando cajas en cintas transportadoras adjunto con trabajadores humanos y líneas de fabricación.
Este verano, Pickle aumentará la producción de una nueva lectura de su sistema, y tiene planes de comenzar a diseñar un autómata de dos brazos en algún momento a posteriori.
“Mi supervisor en Leaf Labs me dijo una vez: ‘Nadie sabe lo que está haciendo, así que ¿por qué nosotros no?’”, dice Eisenstein. «Lo llevo conmigo todo el tiempo. He tenido mucha suerte de poder trabajar con tanta gentío talentosa y experimentada en mi carrera. Todos aportan sus propias habilidades y comprensión. Esa es una gran oportunidad, y es la única guisa de que poco tan difícil como lo que estamos haciendo funcione».
En el futuro, la empresa ve muchos otros problemas con forma de autómata para sus máquinas.
“No empezamos diciendo: ‘Carguemos y descarguemos un camión’”, dice Meyers. “Dijimos: ‘¿Qué se necesita para hacer un gran negocio de robots?’ Descargar camiones es el primer capítulo. Ahora hemos construido una plataforma para crear el próximo autómata que ayude con más trabajos, comenzando en la provisión pero finalmente en la fabricación, el comercio minorista y, con suerte, en toda la esclavitud de suministro”.