“Toepassingen humanoïde robots in de logistiek niet overschatten” Thomas Vercammen (Toyota Material Handling Belux)

7 minuten leestijd

Humanoïde robots zetten heel voorzichtig hun eerste stappen in de logistieke sector. Een aantal grote spelers experimenteren al met deze technologie. Dankzij hun menselijke vorm en hun leervaardigheid – met dank aan AI – kunnen ze al dozen tillen, sorteren en zich zelfstandig door complexe magazijnen bewegen. Toch zal men nog vijf tot tien jaar op een doorbraak moeten wachten. Thomas Vercammen, Logistic Automation and Innovation Manager bij Toyota Material Handling Belux, licht toe welke taken deze robots kunnen overnemen en welke uitdagingen nog op de weg liggen.

Humanoïde robots krijgen de laatste jaren heel veel aandacht omdat ze veelzijdiger (zullen) worden dan de robots die vandaag al gebruikt worden. AMR’s en AGV’s verplaatsen goederen, pallets en containers. Goods-to-Person systemen brengen rekken of bakken met producten naar orderpickers. Statische robotarmen (Pick-and-Place robots) halen kleine items uit bakken en kunnen ze verpakken. Robots kunnen ook palletiseren, sorteren of zelfs met mensen samenwerken (cobots). Deze robots zijn echter ‘dedicated’ en kunnen maar één of een beperkt aantal taken aan.

Vandaag zijn er wereldwijd zo’n tien humanoïde robots in ontwikkeling, waarvan sommige al ‘vrij ver’ gevorderd zijn.“De onderzochte toepassingsgebieden zijn velerlei: het huishouden, de zorgsector, de horeca, de industrie alsook de (intra)logistiek”, zegt Thomas Vercammen.

De logistiek is trouwens een omgeving waarin het ‘gemakkelijker’ is om een humanoïde robot in te zetten, in die zin dat een magazijn of een fabriekshal een “gestructureerde” omgeving is waar een beperkt aantal taken worden uitgevoerd. Een woning, restaurant of zorgcentrum, daarentegen, is een “ongestructureerde” omgeving waarin de inrichting sterk kan verschillen, er meer obstakels zijn (zoals deuren, drempels en trappen) en veel mensen rondlopen. De logistiek is overigens een aantrekkelijke sector om humanoïde robots in te zetten vanwege de herhaalbaarheid van veel taken en het wijdverspreide personeelstekort in magazijnen.

Nog geen geïndustrialiseerd concept

In de sector staan al een aantal spelers min of meer vergevorderd in de ontwikkeling, zoals Agility, Approtronik, Figure AI, Fournier, Tesla of Boston Dynamics. Sommige humanoïde robots worden al in pilots getest door GXO, Amazon of DHL.

“Wie het verst staat in de ontwikkeling is moeilijk te zeggen”, zegt Thomas Vercammen. “Tesla zegt dat het binnenkort klaar is met een geïndustrialiseerd ontwerp, maar het zal niet de eerste keer zijn dat dat bedrijf een product pas jaren na de aankondiging effectief op de markt te brengt. Boston Dynamics, daarentegen, zegt op Logimat 2027 een marktklare en geteste versie te presenteren. Ik verwacht dat zij zich aan de datum zullen houden”.

Even terzijde: Boston Dynamics, een spraakmakende Amerikaanse ontwikkelaar – met wie Toyota trouwens samenwerkt – commercialiseert nu al Stretch, een mobiele robotarm die autonoom dozen kan behandelen en die ontworpen is voor het automatiseren van laad- en losprocessen. Het bedrijf ontwikkelt ook Atlas, een geavanceerde humanoïde testplatform voor mobiliteit, balans en menselijke beweging. Door de research in Stretch en Atlas te combineren zou het bedrijf dus mogelijk een ‘pole position’ kunnen innemen.

Toepassingen vooral in moeilijk te automatiseren processen

In theorie zou een humanoïde robot in de logistiek – op termijn – de meeste taken van een mens kunnen overnemen. “Hoeveel taken hangt in de eerste plaats af van de kostprijs ervan. Ik zal daarop terugkomen. Ook snelheid, herhaling en de verwachte precisie in de handelingen spelen een grote rol bij het bepalen van die taken.”, stelt Thomas Vercammen.

“Veel robots kunnen tegenwoordig tegen een relatief lage kostprijs al tal van taken overnemen. Technologieën zoals AGV’s, robotarmen, cobots, 3D-shuttles en automatische kranen hebben een hoge mate van maturiteit bereikt. Voordat de inzet van humanoïde robots wordt overwogen, is het cruciaal eerst de processen te analyseren en vast te stellen waar Toyota’s concept van ‘muda’ (verspilling of ballast) voorkomt. Welke processen worden met de huidige technologie niet efficiënt genoeg geautomatiseerd? En in welke gevallen kunnen humanoïde robots daadwerkelijk helpen om een oplossing te vinden?“

Laden en lossen, de heilige graal

Het komt er dus op neer om eerst te kijken naar de resterende processen die vandaag moeilijk te automatiseren zijn. “En dan kom je snel terecht bij het automatisch laden en lossen van vrachtwagens en containers. Dat is zowaar de ‘heilige graal’. De laad- en loskades zijn plekken waar grote volumes samenkomen en waar vrachtwagens zo kort mogelijk voor staan. Zij moeten bollen en zo weinig mogelijk stilstaan.”

“Het aantal kades is ook vaak beperkt. Snel laden en lossen is dus de boodschap. Dat kan men moeilijk automatiseren, omdat de kwaliteit van de vloer in en voor de containers of vrachtwagens wisselvallig is (of vuil) en ook de kwaliteit van de stapeling op de palletten niet consistent is. Tijdens het rijden kan die bijvoorbeeld vervormen. Een mens kan daarmee omgaan, maar een automatische transpallet niet. Met deep learning AI kan men een humanoïde robot trainen om met die slechte palletten om te gaan.”, stelt hij.

“Ook het laden en lossen van dozen in een container die niet gepalletiseerd zijn, is moeilijk te automatiseren”, voegt Thomas Vercammen toe. “Overigens zorgt palletiseren vaak voor een onderbenutting van de laadruimte. Er zijn bedrijven die bestuderen hoe ze goederen in een vrachtwagen kunnen laden zonder een beroep te doen op palletten of, zoals IKEA, op steeds dunnere kartonnen palletten.”

“Het zou bijvoorbeeld mogelijk zijn om witgoed rechtstreeks op de vloer te laden, waarbij een robot die oppakt en verplaatst. Vergeet niet dat – gezien de proportioneel hoge logistieke kost van een koelkast of vaatwasmachine van zeg maar 500 euro – tussentijdse stockage vaak ongewenst. Bij witgoed probeert men opslag in rekken, waarbij een pallet nodig is, te vermijden en crossdocking te bevoordelen. Gewicht kan een issue zijn – al lijken robots zoals de Atlas daar minder last van te hebben – maar er zijn ook veel lichtere producten die in aanmerking komen om niet gepalletiseerd vervoerd te worden, zoals isolatiematerialen”.

Kostprijs zal cruciaal zijn

“Om inefficiëntie uit de logistieke stromen te halen, kunnen humanoïde robots een oplossing bieden. Maar ik ben zeer sceptisch als sommige logistieke consultancybedrijven zeggen dat in 2027 10% van de robots humanoïde zullen zijn”, zegt Vercammen. “Vergeet niet dat wij vandaag nog in een stadium verkeren van ‘Proof of Concepts’. Wel zullen er de komende vijf jaar de eerste zinvolle ‘use cases’ – ook in België – waarneembaar zijn. Maar we mogen de voetjes op de grond houden en de toekomstige toepassingen van de humanoïde robots in de logistiek niet overschatten.”

Volgens hem zal de grootste uitdaging de kostprijs zijn. “Er gaat zoveel geld naar R&D dat de eerste exemplaren gemakkelijk 200.000 tot 1 miljoen euro zouden moeten kosten. Als een robot 150.000 of 200.000 euro kost, blijven de toepassingsgebieden beperkt tot enkele enge niches. Pas als de kost bij 30.000 of 50.000 euro aanleunt, kan een aanzwengeleffect optreden.”

Rekenkracht is een uitdaging

Overigens speelt niet alleen de aanschafkost een rol, maar ook de gebruikskost. Humanoïde robots hebben heel veel rekenkracht nodig, wat energie vergt en dus ook een kost heeft. Bij de eerste generatie werd vooral gefocust op fysieke sensoren, visietechnologie en motoren. Vandaag wordt bij de omwikkeling vooral de nadruk gelegd op de chips, de software en – vooral – AI.

“Door de wisselwerking tussen de software en bijvoorbeeld een lens kan de robot snel identificeren wat hij moet behandelen. Maar dat is slechts de basis. Hij moet – in real-time – weten hoe hij de doos moet oppakken, waar die neergelegd moet worden, of er mensen in zijn omgeving zijn, enzovoort.“

“Dat kan men hem, met de ondersteuning van AI, aanleren maar dat vergt zoals gezegd een enorme rekenkracht en dus veel energie. Hij moet ook minstens even snel zijn als een mens. Zeker omdat rekenkracht en snelheid cruciaal zijn, is het moeilijk om een correcte ROI te bereiken. Zelfs als een humanoïde robot in principe veel taken aankan, is het in die omstandigheden moeilijk te bepalen in welke use cases zijn gebruik gerechtvaardigd is”, geeft hij toe.

Toch nuanceert hij: “Als we zien hoe snel AI evolueert en hierdoor de leerprocessen ingekort kunnen worden, zouden de implementatiekosten snel kunnen dalen”.

Wetgeving en energie zijn ook uitdagingen

Los van de kostprijs zijn er nog andere hindernissen die overwonnen moeten worden. Een ervan is de wetgeving. “Humanoïde robots zijn gemaakt om met en tussen de mensen te werken. En dan stelt zich natuurlijk de vraag van de veiligheid. Men kan de robot volsteken met sensoren om die te vergroten, maar dan verhoogt men nog meer het energieverbruik. Dat heeft een impact op de capaciteit van de batterijen. En wat als een robot, ondanks alle genomen maatregelen, toch een mens verwondt? Veiligheid is geen onoverkomelijk probleem, maar er zal toch flink over nagedacht moeten worden”, stelt Thomas Vercammen.

Energie is dus eveneens een uitdaging. Die is dus niet alleen nodig om de robot te doen bewegen, maar ook om de rekenkracht hoog te houden. “Stelt zich dan de vraag van de omvang van de batterijen. Als ze maar beperkte tijd energie leveren, heeft dat een impact op de volumes die de robots kan behandelen, terwijl hoge volumes juist een essentiële voorwaarde zijn voor een gunstige ROI”.

Conclusie

Humanoïde robots krijgen steeds meer aandacht als mogelijke oplossing voor arbeidstekorten en logistieke processen die vandaag moeilijk te automatiseren zijn.
De grootste kansen liggen bij het laden en lossen van vrachtwagens en containers, een proces dat vandaag nog vaak manueel gebeurt. Toch zijn er belangrijke obstakels: de hoge kostprijs, het energieverbruik, de nood aan rekenkracht en de veiligheid in gemengde omgevingen.
Thomas Vercammen verwacht de komende vijf jaar wel zinvolle proefprojecten en mogelijks eerste ‘use cases’, maar waarschuwt voor overschatting. Pas wanneer de kost daalt en de technologie verder rijpt, zal een bredere doorbraak in de logistieke sector kunnen plaatsvinden.