I robot Kiva di Amazon si apprestano a sbarcare in Europa, nella loro ultima versione, dopo aver dimostrato il proprio valore in dieci diversi depositi della multinazionale di Seattle sparsi negli Stati Uniti.
Sono già oltre 15mila unità che raccolgono gli ordini, corrono fra gli scaffali, sollevano l’oggetto desiderato, lo portano ad un operatore in carne e ossa che lo raccoglie e lo impacchetta. Più veloci degli uomini di tre o quattro volte, la loro efficienza è tale che Amazon si è comprata la startup di Boston che li produceva sborsando 775 milioni di dollari nel 2012.
Non a caso la società riesce ad offrire servizi come Prime Now in certe aree degli Stati Uniti: consegne entro un’ora per meno di otto dollari, gratuite in due ore se si è abbonati.
Automazione industriale a breve come standard
«Gli algoritmi più complessi? Non li impieghiamo per suggerire ai clienti l’articolo migliore in base ai loro gusti, come molti pensano, ma per gestire i magazzini», afferma l’italiano Diego Piacentini, fra i più stretti collaboratori di Jeff Bezos, fondatore e CEO di Amazon. E questo significa usare la matematica per organizzare i depositi, mettendo gli oggetti più richiesti vicini a dove si impacchetta e riorganizzando le lunghe fine di scaffali a misura di Kiva. Con un risparmio dei costi di gestione, il calcolo è della Janney Capital Markets, di oltre il 50 per cento.
L’apporto di Amazon, tra le società, non è isolato: nella Silicon Valley la Fetch ha sviluppato una coppia di robot, il primo capace di scegliere il pacco giusto e il secondo di trasportarlo, che possono esser impiegati in tandem o singolarmente. Poi c’è il braccio meccanico dotato di scanner dell’indiana Dtdc, un’azienda di distribuzione; e ancora: e il Butler della Gray Orange di Singapore, fondata da Samay Kohli and Akash Gupta, due ingegneri che si son fatti le ossa costruendo robot lottatori impiegati nei vari tornei internazionali.
Il sistema Kiva è complesso, ma le macchine si muovono in ambienti ordinati. Per gli esperti del settore il prossimo passo è arrivare all’indipendenza in spazi non modificati apposta. Vale a dire mettere a punto una vista artificiale affidabile, una vera comprensione del parlato per eseguire gli ordini e, ovviamente, saper distinguere cose, persone e oggetti.
