Jeder noch so unordentliche, unwahrscheinliche, einmalige Fang wurde erfasst, beschriftet und in Informationen umgewandelt.
Ein Demolager ist ordentlich. Ein reales Lager nicht. Artikel kommen verklebt an, in reflektierende Folie eingewickelt, verformt oder liegen mit dem Etikett nach unten am Boden fast leerer Behälter. Das ist die Schattenseite der Realität: Die schier unendliche Vielfalt an Situationen, die für einen Menschen trivial erscheinen, sind für herkömmliche Automatisierung unlösbar.
Die meisten Roboter kommen nie darüber hinweg. Auf der Demofläche beeindrucken sie zwar, doch sobald die Realität nicht mehr mitspielt – was die Branche höflich als Pilotphase bezeichnet –, geraten sie ins Stocken. Der Weg vom Prototyp zum fertigen Produkt ist nicht einfach nur das Kommissionieren von 95%-Teilen. Es kommt darauf an, wie man mit dem Rest umgeht.
Mit dem Library of Chaos-Verfahren regeln wir den Rest.
Library of Chaos ist unser stetig wachsender Datensatz mit realen Grenzfällen: Millionen von Artikelinteraktionen, die im laufenden Lagerbetrieb (24/7) und nicht in inszenierten Experimenten erfasst werden. Jede ungewöhnliche Handhabung, jeder Verpackungsfehler, jede ungünstige Ausrichtung und jedes falsch platzierte Etikett wird zu einem aufgezeichneten, strukturierten Beispiel, aus dem unsere KI lernen kann.
Da es auf Produktionsdaten basiert, erfasst es die Situationen, die tatsächlich im großen Maßstab auftreten, und nicht die, die wir uns im Labor vorgestellt haben.
Grenzfälle sind kein Rauschen, das herausgefiltert werden muss. Sie sind das wertvollste Trainingssignal, das wir haben. Jeder einzelne lehrt unsere physikalische KI etwas Neues über das Verhalten der physikalischen Welt: wie sich eine zweiteilige Schachtel verschiebt, wenn ihr Deckel nicht richtig verschlossen ist, wie sich ein Plastikbeutel beim Anheben verformt, wie Licht von einer eingeschweißten Oberfläche reflektiert wird.
Indem wir diese Erfahrung in unsere KI-gestützten Modelle für visuelle Sprache und Aktion einfließen lassen, verwandeln wir seltene, schwierige Probleme in erlernte, wiederholbare Kompetenzen. Situationen, die einen Roboter früher zum Anhalten und Anfordern von Hilfe zwangen, werden zur Routine – der Grund, warum wir die roboterbedingten Eingriffe im laufenden Betrieb etwa halbieren und eine Kommissionierabdeckung von über 951 TP4T für diverse Lagerbestände aufrechterhalten konnten.
Das Library of Chaos-System ist ein Schwungrad. Jeder eingesetzte Roboter stößt auf neue Grenzfälle; jeder Grenzfall erweitert den Datensatz; jede Erweiterung macht jeden Roboter der Flotte leistungsfähiger. Je komplexer die Welt wird, desto intelligenter werden unsere Systeme.
Das ist es, was eine Automatisierung, die eine Demo übersteht, von einer Automatisierung unterscheidet, der Sie die Führung Ihres Lagers anvertrauen können.
