Desarrollado para manipular y clasificar paquetes, Helix ya es capaz de gestionar desde cajas rígidas hasta sobres acolchados y bolsas plásticas deformables, acercándose a niveles de rapidez y destreza comparables a los de un operario humano.
Gracias a avances como memoria visual, historial de estado y retroalimentación de fuerza, ha reducido el tiempo medio de manipulación por paquete de 5,0 a 4,05 segundos y ha elevado la tasa de orientación correcta de códigos de barras al 95 %. Incluso puede alisar manualmente las arrugas de los sobres para optimizar la lectura de etiquetas.
Preparado para la logística de alto volumen
El diseño de Helix y su control basado en aprendizaje profundo le permiten incorporar comportamientos complejos sin reprogramación explícita. Por ejemplo, ha aprendido a entregar paquetes directamente a un operario humano a partir de solo unas pocas demostraciones adicionales. Esto lo convierte en una solución ideal para e-commerce y almacenes con gran rotación de productos.
Más entrenamiento, más rendimiento
El salto de 10 a 60 horas de entrenamiento con datos reales ha aumentado su rendimiento en un 58 % en velocidad y un 6,2 % en éxito de escaneo. Su memoria visual evita movimientos redundantes, mientras que el sentido del tacto y el historial de estados permiten agarres precisos y correcciones instantáneas.
Hacia un futuro con robots colaborativos
Con estas mejoras, Helix no solo optimiza la logística de paquetes pequeños, sino que también abre la puerta a una nueva generación de robots colaborativos capaces de asumir tareas repetitivas y de alto volumen. Esto permitiría liberar a los trabajadores humanos para centrarse en funciones de mayor valor añadido.
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