イオン और Mujin का फिजिकल AI हब: आधा काम अब ऑटोमेटेड
जापान की रिटेलर Aeon और Mujin ने सायतामा में फिजिकल AI रोबोट वाला डिस्ट्रीब्यूशन सेंटर शुरू किया है। आधा काम ऑटोमेटेड है, 2030 तक लक्ष्य 80% है।

जापान की रिटेल कंपनी Aeon और रोबोट कंट्रोल सॉफ्टवेयर बनाने वाली Mujin ने 29 अक्टूबर को सायतामा प्रांत के कावागुची शहर में अपना नया वितरण केंद्र "Aeon Kawaguchi Higashi XD (क्रॉस-डॉक)" मीडिया के लिए खोला। यहां "फिजिकल AI" वाले रोबोट काम करते हैं। कंपनियों के मुताबिक कुल काम का 50% हिस्सा अब ऑटोमेटेड है और 2030 तक इसे 80% तक ले जाने का लक्ष्य है।
कैसे काम करता है केंद्र
यह केंद्र टोक्यो महानगर क्षेत्र में करीब 200 छोटे सुपरमार्केट "Maibasket" को सामान भेजता है और उसी दिन पूरी तरह चालू हो गया। सेंसर से लैस रोबोट आने वाले केस को खुद पहचानकर कन्वेयर पर रखते हैं, जबकि 82 AGV (मानवरहित परिवहन वाहन) खुले सामान को अस्थायी भंडारण तक ले जाते हैं। लोडिंग क्षेत्र में रोबोटिक आर्म स्टोर के हिसाब से सामान कार्ट रैक पर लगाते हैं।
आम रोबोट केवल इंसानी निर्देश मानते हैं, लेकिन फिजिकल AI सामान का वजन देखकर खुद तय करता है कि उसे कैसे रखा जाए, ताकि वह गिरे नहीं। यहां 90 से ज्यादा रोबोट चल रहे हैं और रोज़ाना 39 लोगों के बराबर श्रम की बचत हो रही है। Aeon की लॉजिस्टिक्स इकाई Aeon Global SCM के अध्यक्ष हिरोकी यामामोतो के अनुसार रोबोट की उत्पादकता इंसानों से 3-4 गुना है।
आगे की योजना और बाज़ार
सॉर्टिंग से लोडिंग तक की पूरी प्रक्रिया यहां पहली बार ऑटोमेट की गई है। अब माल आने से लेकर रवाना होने तक सब कुछ ऑटोमेटेड करने पर विचार हो रहा है। इस केंद्र के बाद समूह के सुपरमार्केट और ड्रग स्टोर की लॉजिस्टिक्स में भी यही तकनीक लाने की योजना है।
जापान में कामकाजी उम्र की आबादी घट रही है, इसलिए लॉजिस्टिक्स जैसे श्रम-प्रधान क्षेत्रों में किल्लत बढ़ने की आशंका है। भारतीय शोध फर्म Acumen Research and Consulting के अनुमान के मुताबिक वैश्विक फिजिकल AI बाज़ार 2025 के 5.0212 अरब डॉलर से 2035 में 82.7909 अरब डॉलर तक पहुंच सकता है। प्रधानमंत्री साने ताकाइची की सरकार ने इसे 17 रणनीतिक क्षेत्रों में शामिल किया है और 2040 वित्त वर्ष तक करीब 10.5 लाख करोड़ येन के सरकारी-निजी निवेश की कल्पना है।
Japan Research Institute की शोधकर्ता काओरी इवासाकी ने सुरक्षा सुनिश्चित करने की जरूरत बताई। उनके अनुसार जहां संभव हो वहां से शुरू कर अनुभव जुटाना चाहिए, और पूर्ण रूप तक पहुंचने में दशकों का समय लग सकता है।
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