در جهان پرشتاب امروز، زنجیرهتامین نیازمند سرعت، دقت و تداوم عملیاتی بیوقفه است. در این میان، فناوری به کمک لجستیک آمده تا یکی از دشوارترین مراحل انبارداری یعنی «تخلیه کامیون» را نیز به رباتها بسپارد. گزارشات بینالملی از بهکارگیری گسترده رباتهای هوشمند در عملیات بارگیری و تخلیه خبر میدهد؛ اتفاقی که هم نویدبخش بهرهوری بالاتر است و هم نگرانیهایی تازه درباره آینده نیروی انسانی ایجاد کرده است.
رباتی با چشم سهبعدی و بازوی مکنده
Stretch نام رباتی است که توسط شرکت مشهور Boston Dynamics توسعه یافته و حالا توسط شرکتهایی مانند DHL برای تخلیه مستقل و خودکار کامیونها بهکار گرفته میشود.
این ربات برخلاف بازوهای صنعتی سنتی، مجهز به چرخ، بازوی قابل مانور، دوربینهای دید عمق و سیستم یادگیری ماشین است که به آن امکان میدهد در محیط نامنظم داخل یک کامیون حرکت کرده، جعبهها را شناسایی کرده و با دقت بالا تخلیه کند.
طبق گزارشها، Stretch در برخی انبارهای DHL توانسته روزانه بین ۸۰۰ تا ۱۰۰۰ جعبه را در هر شیفت کاری جابهجا کند؛ رقمی که تقریبا دو برابر ظرفیت نیروی انسانی معمولی در همین شرایط است.
تخلیه بار؛ کار سادهای نیست
تخلیه بار از یک کامیون، بر خلاف تصور عموم، کاری پیچیده و طاقتفرساست. جعبههایی با ابعاد و وزنهای مختلف، چیدمان فشرده، گرمای داخل اتاق بار و نیاز بهدقت بالا، همه باعث میشوند این وظیفه یکی از دشوارترین بخشهای عملیات لجستیک باشد.
تا پیش از ورود رباتها، این کار عمدتا توسط کارگرانی انجام میشد که با دستمزد نسبتا پایین، در معرض آسیبهای جسمی و فشار کاری بالا قرار داشتند. بههمین دلیل، بسیاری از شرکتها تلاش داشتند این بخش را نیز مانند سایر مراحل انبارداری، خودکار و هوشمند کنند.
چرا اتوماسیون تخلیه بار این همه زمان برد؟
اگرچه رباتهای صنعتی سالهاست در خطوط تولید خودرو و کارخانهها بهکار گرفته میشوند، اما تخلیه کامیون پیچیدگیهایی دارد که فرآیند اتوماسیون آن را به تاخیر انداخته است.
از جمله این چالشها میتوان به شناسایی بستههای آسیبدیده، چیدمان نامنظم، بارهای بدون لیبل مشخص و کف کامیونهای غیراستاندارد اشاره کرد. Stretch و رباتهای مشابه مانندAmbiStack که توسط شرکت Ambi Robotics ساخته شدهاند، حالا با بهرهگیری از هوش مصنوعی، دید سهبعدی و الگوریتمهای یادگیری، توانستهاند بر بخش عمدهای از این موانع فائق آیند.
بهنظر میرسد آینده صنعت لجستیک نه حذف کامل انسان و نه سلطه بیچونوچرای ربات، بلکه ترکیبی هوشمند از همکاری انسان و ماشین خواهد بود
صرفهجویی در زمان، کاهش خطا
شرکت DHL در بیانیهای اعلام کرده استفاده از Stretch نه تنها سرعت عملیات را بالا برده بلکه میزان خطا، آسیب به کالا و مشکلات ناشی از خستگی نیروی انسانی را نیز کاهش داده است.
همچنین برخلاف کارگر انسانی، این ربات میتواند بدون وقفه و در ساعات مختلف شبانهروز فعالیت کند. از سوی دیگر، میزان نیاز به آموزش برای کار با این ربات نسبتا پایین است؛ اپراتورها بیشتر نقش نظارت، تنظیمات و رفع ایرادات احتمالی را برعهده دارند.
اشتغال؛ سایه سنگین یک دغدغه
با وجود تمام مزایای فنی و اقتصادی، یک پرسش مهم مطرح است: آیا این رباتها شغل انسانها را میگیرند؟
پاسخ این پرسش ساده نیست. مدافعان اتوماسیون معتقدند چنین فناوریهایی جایگزین شغلهایی میشوند که پرزحمت، کمدرآمد و پرخطر هستند. در مقابل، فرصتهای تازهای در حوزه نگهداری، برنامهریزی و نظارت فنی ایجاد خواهد شد.
اما منتقدان میگویند این انتقال ناگهانی، بدون آموزش و بازآموزی گسترده نیروی انسانی، میتواند موجب افزایش بیکاری ساختاری، نارضایتی اجتماعی و تعمیق شکاف طبقاتی شود؛ بهویژه در شهرها و مناطق صنعتی که کار یدی سهم بزرگی از اشتغال دارد.
آیا Stretch بینقص است؟
نه دقیقا. با وجود موفقیت اولیه، رباتهایی مانند Stretch هنوز با برخی چالشها مواجه هستند. برای مثال، در شناسایی کارتنهایی که لیبلشان مخدوش یا قابل خواندن نیست، یا بارهایی که روی هم افتادهاند، عملکرد آنها دچار اختلال میشود.
همچنین فعالیت در محیطهای بسیار گرم یا مرطوب، یا شرایطی که کامیون استاندارد نباشد، ممکن است باعث کندی یا توقف عملکرد ربات شود. افزون بر این، هزینه خرید اولیه Stretch بالاست و تنها برای شرکتهای بزرگ با سرمایه بالا توجیه اقتصادی دارد.
آینده لجستیک؛ ترکیبی از انسان و ماشین؟
بهنظر میرسد آینده صنعت لجستیک نه حذف کامل انسان و نه سلطه بیچونوچرای ربات، بلکه ترکیبی هوشمند از همکاری انسان و ماشین خواهد بود.
در این مدل، رباتها وظایف فیزیکی، تکراری و خطرناک را انجام میدهند و نیروی انسانی بر راهبری، تحلیل، تصمیمگیری و تعمیرات نظارت دارد.
این آینده البته نیازمند سرمایهگذاری همزمان در زیرساختهای فناوری و آموزش نیروی انسانی است. کشورهایی که چنین سیاستهایی را با foresight و برنامهریزی تدوین کنند، در این رقابت جهانی پیروز خواهند بود.
ربات Stretch اکنون نه یک پروژه تحقیقاتی، بلکه بخشی واقعی از عملیات شرکتهای بزرگی همچون DHL است. با وجود اینکه هنوز چالشهایی در مسیر اتوماسیون کامل لجستیک باقی مانده، اما گامهای بزرگی برداشته شده است.
شاید در آینده نزدیک، تخلیه بار از کامیون دیگر نه با نیروی انسانی، بلکه با چشمهای سهبعدی و بازوهای مکنده انجام شود؛ دنیایی که در آن انسان و ربات نه رقیب، بلکه همکار خواهند بود.
چالشها و فرصتهای بومیسازی فناوریهایی مانند Stretch در ایران
اکنون که فناوریهایی چون ربات Stretch وارد مرحله بهرهبرداری صنعتی در کشورهای توسعهیافته شدهاند، این پرسش اساسی مطرح میشود که کشورهای در حال توسعه مانند ایران چه جایگاهی در این تحول خواهند داشت؟ آیا ورود چنین فناوریهایی به بازار داخلی ممکن است و اگر بله، با چه زیرساختها و الزامات قانونی، صنعتی و اقتصادی؟
یکی از چالشهای جدی در ایران، نبود زیرساختهای یکپارچه لجستیکی و استانداردهای لازم در حوزه حملونقل و انبارداری است. بسیاری از ناوگان حملونقل کشور فرسودهاند و ابعاد، نوع بارگیری و شرایط بار اغلب از الگوهای استاندارد بینالمللی پیروی نمیکند. این موضوع کار را برای بومیسازی و بهکارگیری رباتهایی مانند Stretch دشوار میکند.
از سوی دیگر، تحریمهای بینالمللی، انتقال فناوری و واردات تجهیزات پیچیده را با مانعهایی جدی مواجه کرده است. با این حال، تجربه نشان داده است که مهندسان ایرانی در حوزههایی چون رباتیک، هوش مصنوعی و اتوماسیون صنعتی توانایی چشمگیری دارند. این قابلیت میتواند زمینهساز طراحی نمونههای بومی و بومیسازی فناوری مانند Stretch شود؛ مشروط بر اینکه حمایتهای لازم از سوی دولت، دانشگاهها و بخشخصوصی فراهم شود.
درعین حال، اجرای موفق چنین طرحهایی نیازمند تحول در سیاستگزاری اشتغال نیز هست. بدون برنامهریزی برای بازآموزی نیروهای انسانی و جایگزینی مشاغل از بین رفته با مشاغل نوظهور در حوزه فناوری، ورود رباتها میتواند به بیکاری گسترده در طبقات کمدرآمد منجر شود. دولت و نهادهای آموزشی باید از هماکنون روی طراحی دورههای فنی، مهارتی و نرمافزاری برای نیروهای انبارداری، حملونقل و کارگران ساده تمرکز کنند تا آنها به اپراتورهای فردای اقتصاد تبدیل شوند.
فرصت طلایی برای ایران، ترکیب هوشمندانه از سرمایهگذاری فناورانه، آموزش نیروی کار، اصلاح ساختار انبارها و تدوین استانداردهای لجستیکی است. اگرچه ممکن است ورود ربات Stretch در ایران بهصورت مستقیم فعلا ممکن نباشد، اما استفاده از آن بهعنوان الگو و انگیزه برای توسعه داخلی میتواند راه را برای تحول صنعت حملونقل و انبارداری کشور هموار کند.