Kawasaki اور Dexterity نے گوداموں کے کام کے لیے روبوٹ شراکت داری وسعت دے دی

Kawasaki Robotics اور کیلیفورنیا میں قائم Dexterity گوداموں کی لاجسٹکس کے لیے روبوٹک نظاموں پر اپنا تعاون وسیع کر رہی ہیں۔ اس مقصد کے لیے صنعتی روبوٹ بازو کو Dexterity کے Mech پلیٹ فارم اور سافٹ ویئر کے ساتھ یکجا کیا جا رہا ہے۔ کمپنیوں کی توجہ ٹریلرز کی لوڈنگ اور ان لوڈنگ جیسے کاموں پر ہے، جہاں پیکیجز کا سائز اور مقام مختلف ہو سکتا ہے اور جسمانی رابطہ ناگزیر ہوتا ہے۔

اس شراکت داری کا مرکز Kawasaki Robotics کا RL030N ہے، جو آٹھ ڈگری آف فریڈم والا روبوٹ بازو پلیٹ فارم ہے۔ Dexterity گوداموں کے کاموں کے لیے اس بازو کو استعمال کرنے والے Mech روبوٹس کی پیداوار اور تعیناتی بڑھا رہی ہے۔ اس انتظام کے ذریعے Kawasaki کی صنعتی روبوٹکس میں مہارت، Dexterity کا روبوٹ ہارڈویئر اور کمپنی کا سافٹ ویئر یکجا ہو رہے ہیں، جسے یہ کاروباری ادارے زیادہ رفتار سے کام کرنے والے گوداموں کے ماحول میں Physical AI قرار دیتے ہیں۔

توسیع شدہ تعاون کی خبر evertiq.com نے کمپنی کی جانب سے جاری کردہ میڈیا ریلیز کے حوالے سے دی۔

گوداموں کی ضروریات کو مدنظر رکھ کر تیار کیا گیا روبوٹ

ریلیز کے مطابق، Dexterity کے Mech ڈیزائن اور گوداموں کی لاجسٹکس کی ضروریات نے RL030N پلیٹ فارم کی تشکیل میں مدد دی۔ اس کے بعد Kawasaki Robotics اور Kawasaki Heavy Industries نے اپنی انجینئرنگ اور مینوفیکچرنگ صلاحیتوں کو بروئے کار لاتے ہوئے اس بازو کو پیداوار کے لیے موزوں پلیٹ فارم میں تبدیل کیا۔

RL030N کا مقصد Mech کو گوداموں میں کام کے لیے درکار صلاحیتوں کا مجموعہ فراہم کرنا ہے۔ ان میں صنعتی روبوٹ سے وابستہ درستگی کے ساتھ ساتھ زیادہ رسائی، نسبتاً ہلکی ساخت اور مختلف نوعیت کی حرکات انجام دینے کی صلاحیت شامل ہیں۔ Kawasaki Robotics کا کہنا ہے کہ یہ پلیٹ فارم کسی مخصوص کام کے ماحول سے الگ ایک عمومی مقصد کے جزو کے طور پر نہیں، بلکہ اے آئی پر مبنی خودکاری کی ضروریات کو مدنظر رکھتے ہوئے تیار کیا گیا ہے۔

ٹریلرز کے کاموں میں یہ فرق اہمیت رکھتا ہے۔ گودام کے روبوٹ کو ایسے پیکیجز سنبھالنے پڑ سکتے ہیں جو کسی یکساں ترتیب میں نہ آئے ہوں، جبکہ ڈبوں کی حرکت کا اندازہ لگانا مشکل ہو سکتا ہے۔ روبوٹ کو پیکیجز اور اردگرد کی سطحوں کے ساتھ براہِ راست رابطہ بھی سنبھالنا ہوتا ہے۔ ان حالات کی وجہ سے گوداموں میں لوڈنگ اور ان لوڈنگ ایسے صنعتی کاموں سے مختلف ہو جاتی ہے جہاں اشیا اور ان کے مقامات پر سختی سے قابو رکھا جاتا ہے۔

ہارڈویئر اور سافٹ ویئر کا امتزاج

توسیع شدہ نظام RL030N کو Mech ہارڈویئر اور Dexterity کے وسیع تر Physical AI سافٹ ویئر اسٹیک کے ساتھ جوڑتا ہے۔ اس اسٹیک کا ایک مرکزی عنصر Foresight World Model ہے، جسے گودام میں ہونے والی سرگرمیوں کے ردِعمل میں روبوٹ کے کام کو معاونت فراہم کرنے کے لیے تیار کیا گیا ہے۔

کمپنیاں اس امتزاج کو جسمانی صلاحیت کو حقیقی وقت میں نظم و نسق کے ساتھ مربوط کرنے کا ذریعہ قرار دیتی ہیں۔ Kawasaki روبوٹ بازو پلیٹ فارم اور صنعتی مینوفیکچرنگ کا علم فراہم کرتی ہے، جبکہ Dexterity Mech نظام اور سافٹ ویئر ماحول فراہم کرتی ہے۔ ان عناصر کا مجموعی مقصد گوداموں کے ایسے کاموں میں مدد دینا ہے جہاں روبوٹس کو بدلتے ہوئے پیکیج حالات کے مطابق ردِعمل دینا ہو، نہ کہ ایسے غیر متبدل ماحول میں ایک مقررہ ترتیب دہراتے رہنا ہو۔

Kawasaki Robotics کے جنرل انڈسٹریز کے ڈائریکٹر Paul Marcovecchio نے کہا کہ اس تعاون سے حقیقی گوداموں کے ماحول میں اے آئی سے چلنے والی خودکاری کی ضروریات کو سمجھنے میں مدد ملی ہے۔ ان کے تبصروں میں اس ضرورت پر زور دیا گیا کہ روبوٹ بازو قابلِ اعتماد کارکردگی کے ساتھ ساتھ چابک دستی، رسائی، کم وزن اور براہِ راست ہونے والی ہم آہنگی کے لیے لچک بھی فراہم کریں۔

Dexterity کے پروڈکٹ انجینئرنگ اور آپریشنز کے سینیئر نائب صدر Keshav Prasad نے کہا کہ RL030N گوداموں میں Mech کے کام کے لیے جسمانی بنیاد فراہم کرتا ہے۔ انہوں نے اس بازو، Foresight World Model، Mech کے ہارڈویئر اور Dexterity کے پروڈکشن سافٹ ویئر کو لاجسٹکس میں Physical AI کے دائرہ کار کو وسعت دینے کی بنیاد قرار دیا۔

روایتی خودکاری سے آگے توسیع

یہ اعلان اس لیے اہم ہے کہ کمپنیاں اسے کسی تجربہ گاہ میں کیے گئے مظاہرے یا الگ سے موجود روبوٹ جزو کے طور پر بیان نہیں کر رہیں۔ Dexterity لاجسٹکس کی ایپلی کیشنز کے لیے Mech روبوٹس کی پیداوار اور تعیناتی کا پیمانہ بڑھا رہی ہے، جبکہ Kawasaki ایسا بازو پلیٹ فارم فراہم کر رہی ہے جسے انہی ایپلی کیشنز کو مدنظر رکھتے ہوئے تیار کیا گیا ہے۔

شراکت دار ان شعبوں کو ہدف بنا رہے ہیں جہاں روایتی گودام خودکاری کو وسعت دینا مشکل رہا ہے۔ ان کا طریقۂ کار صنعتی بازو کی مینوفیکچرنگ اور قابلِ اعتماد کارکردگی کی خصوصیات کو ایسے نظام کے ساتھ جوڑتا ہے جو زیادہ متغیر جسمانی حالات سے نمٹنے کی صلاحیت رکھتا ہے۔ بیان کردہ مقصد یہ ہے کہ پیکیجز اور ٹریلرز سے متعلق زیادہ رفتار والے کام میں مدد دی جائے، جبکہ حالات بدلنے پر سافٹ ویئر روبوٹ کے اقدامات میں ہم آہنگی پیدا کر سکے۔

اس طرح یہ تعاون خودکاری کے نظام کے تین حصوں کو آپس میں جوڑتا ہے: Kawasaki Robotics کا RL030N بازو، Dexterity کا Mech روبوٹ اور Dexterity کا Physical AI سافٹ ویئر۔ کمپنیوں کا کہنا ہے کہ اس انضمام کا مقصد گوداموں کے ایسے کاموں کے لیے روبوٹک ہینڈلنگ کو زیادہ عملی بنانا ہے جن میں صنعتی کارکردگی کی تکرار پذیری کے ساتھ ساتھ پیکیجز کی غیر متوقع حرکت کے مطابق ڈھلنے کی صلاحیت بھی درکار ہوتی ہے۔