Sicherstellen der Leistungsfähigkeit von Robotern in der Praxis

Brain Corp entwickelt bahnbrechende KI-Softwaretechnologie, die unsere Fertigungspartner nutzen, um autonome Roboter zu bauen und an Einzelhändler, Einkaufszentren, Flughäfen, Krankenhäuser und andere zu verkaufen. Aber unsere Arbeit ist damit noch nicht zu Ende.

Sobald die Roboter eingesetzt werden, arbeitet unser Software-Betriebsteam sorgfältig daran, sicherzustellen, dass jeder BrainOS®-fähige Roboter im Feld gut funktioniert, und sammelt über die Cloud Daten und Erkenntnisse, die wir nutzen, um unsere Software und Systeme zu verbessern und letztendlich ein besseres Nutzererlebnis zu schaffen. Die Verwaltung einer Handvoll von Robotern im Feld unterscheidet sich jedoch drastisch von der Verwaltung einer großen globalen Flotte.

Das haben wir auf die harte Tour gelernt, als wir die weltweit größte Flotte autonomer mobiler Roboter (AMRs) für den Einsatz in kommerziellen öffentlichen Innenräumen aufgebaut haben. Dies sind die fünf wichtigsten Lektionen, die wir bei der Skalierung unserer BrainOS-gesteuerten Flotte von 10 auf mehr als 10.000 in den letzten drei Jahren gelernt haben.

1. Frühzeitig Infrastruktur aufbauen

Wir haben früh gelernt, dass wir die Möglichkeit haben müssen, aus der Ferne auf die Roboter zuzugreifen. Wenn man nur mit ein paar Robotern arbeitet, ist es einfach genug, sich um Updates und Korrekturen zu kümmern. Aber bei einer Flotte von mehr als 50 Robotern wird es schnell unmöglich, alles, was mit den einzelnen Robotern passiert, manuell zu verfolgen. Das Sammeln von Informationen und das genaue Verstehen, wie, wann und wo jeder Roboter arbeitet, ist entscheidend für einen guten Service und die Aufrechterhaltung eines guten Produkts. Was ist also die Lösung? Eine robuste Infrastruktur.

Wir können zwar nicht bei jedem Benutzer vor Ort sein, aber wir können den Zustand der Roboter genau im Auge behalten und auftretende Probleme schnell beheben. Mit einer globalen Infrastruktur, die auch proprietäre Roboterleistungstelemetrie umfasst, können wir jeden Roboter nahezu in Echtzeit überwachen und Konfigurationsänderungen oder Software-Updates in nur wenigen Stunden bereitstellen. Die richtige Infrastruktur macht die Verwaltung einer Hochleistungsflotte erst möglich.

2. Sichtbarkeit ist alles

Um Probleme mit den Robotern vor Ort zu erkennen, zu untersuchen und zu beheben sowie Verbesserungsmöglichkeiten zu ermitteln, benötigen wir vollständige Transparenz sowohl auf der Ebene der einzelnen Roboter als auch der Flotte. Ohne zuverlässige Tools zur Leistungsüberwachung könnten wir nicht sofort nachvollziehen, wie und warum Roboter ausfallen, sodass die Benutzer darauf warten müssten, dass jemand den Roboter persönlich diagnostiziert.

Die auf Transparenz ausgelegte Infrastruktur ermöglicht es uns auch, Analysen in großem Umfang durchzuführen und Daten von Tausenden von Robotern auf der ganzen Welt nahezu in Echtzeit zu sammeln. Die Erkenntnisse, die wir aus diesen Daten gewinnen, helfen uns, unsere Software kontinuierlich zu verbessern und sicherzustellen, dass die Leistung der Roboter mit jeder neuen Version besser wird.

3. Nachvollziehbares Konfigurationsmanagement kann den Tag retten

Der Bedarf an Transparenz erstreckt sich auch auf unsere internen Prozesse. Wenn unsere Flotte wächst, müssen wir in der Lage sein, zu testen, wie verschiedene Funktionen oder Konfigurationen funktionieren, ohne dabei versehentlich Probleme für unsere Benutzer zu verursachen. Die manuelle Verbindung zu einzelnen Robotern, um Aktualisierungen oder Änderungen vorzunehmen, ist nicht nur ineffizient, sondern auch nicht transparent. Es ist wichtig, dass unsere Infrastruktur transparent macht, was, wann, wo und von wem Konfigurationsänderungen oder Software-Updates vorgenommen werden, damit wir ihre Auswirkungen auf die Roboterleistung verfolgen können.

Durch die Integration der Rückverfolgbarkeit in unsere Infrastruktur können wir alle Probleme, die bei den Robotern unserer Nutzer auftreten, schnell und einfach überprüfen, zu ihrer Quelle zurückverfolgen, sie beheben und verhindern, dass sie erneut auftreten. Dies garantiert den Endnutzern eine konsistentere Erfahrung sowie eine schnellere Verfügbarkeit neuer Funktionen, eine schnelle Rückgängigmachung potenzieller Probleme und die Möglichkeit, Roboter auf der Grundlage von Umweltproblemen anzupassen, um die Leistung zu verbessern.

4. Kleine, häufige Software-Updates sind besser als große, gelegentliche

Als wir anfingen, arbeiteten wir mit funktionsbasierten Releases, d. h. wir aktualisierten die Roboter nur dann über die Cloud, wenn eine neue Funktion zur Veröffentlichung bereit war. Dieser Ansatz war nicht nur frustrierend für unsere Entwickler, die monatelang warten mussten, bis sie Ergebnisse sahen, sondern auch nachteilig für unsere Nutzer, die monatelang auf neue Funktionen, Verbesserungen oder Fehlerbehebungen warten mussten. Jede neue Version brachte erhebliche Änderungen mit sich, und trotz strenger Tests vor der Freigabe bestand immer die Möglichkeit, dass diese Änderungen Fehler oder unerwartete Auswirkungen auf andere Teile des Systems haben könnten.

Indem wir unseren Veröffentlichungszyklus überdachten, konnten wir dieses Risiko minimieren und auch bessere iterative Verbesserungen vornehmen. So wie Cloud-Software-Anbieter ständige Verbesserungen herausgeben, haben wir damit begonnen, regelmäßig kleinere Software-Updates herauszugeben, die die Roboter automatisch über unsere verteilte Infrastruktur herunterladen. Unsere Nutzer erwarten nun regelmäßige Software-Updates, die die Leistung der Roboter kaum noch beeinträchtigen können. Und wenn es einen Fehler gibt oder eine Funktion nicht richtig funktioniert, wird unsere Infrastruktur dies erkennen und innerhalb weniger Stunden oder Tage eine Lösung bereitstellen, oft ohne dass der Benutzer jemals ein Leistungsproblem bemerkt. Das bedeutet, dass sich die Roboter schrittweise verbessern, ohne dass die Benutzer etwas dafür tun müssen.

5. Roboter müssen verständlich sein, um nützlich zu sein

Auch die Endnutzer müssen wissen, wie die Roboter, auf die sie sich verlassen, arbeiten. Aber Roboter sind komplex und unzugänglich. Wie können wir erwarten, dass die Nutzer den Robotern vertrauen, wenn sie nicht verstehen, wie sie funktionieren?

Roboter können nur dann wirklich in großem Maßstab nützlich sein, wenn wir ihre Funktionen in eine verständliche Sprache übersetzen. Das bedeutet nicht nur, dass sie eine intuitive Benutzeroberfläche haben sollten - obwohl das natürlich ein Muss ist -, sondern sie brauchen auch eine klare und leicht verständliche Dokumentation, Support-Tools und Fertigungsrichtlinien.

Die Zugänglichkeit der Roboter wirkt sich auf ihre Bedienbarkeit und Zuverlässigkeit für die Benutzer aus, daher arbeiten wir ständig daran, die Roboter besser zugänglich zu machen. Statt einer codierten Fehlermeldung zeigen die Roboter beispielsweise ein Pop-up-Fenster an, in dem das Problem und die Schritte, die der Benutzer zur Lösung des Problems unternehmen kann, aufgeführt sind. Da unsere Roboter leicht zu verstehen sind, lassen sie sich leichter und schneller reparieren, sind vertrauenswürdiger und insgesamt nützlicher.

Diese fünf Lektionen sind nur die Spitze des Eisbergs. In den letzten zehn Jahren haben wir unzählige Lektionen gelernt, die es uns ermöglicht haben, bessere Roboter zu bauen, die unseren Benutzern besser dienen. Die Krönung all dessen, was wir bisher gelernt haben, ist unser Ansatz, bei dem der Mensch im Mittelpunkt steht, wenn es um Sicherheit und Robotik geht. Unsere Roboter unterstützen die Menschen und verbessern die Produktivität, indem sie arbeitsintensive, freudlose Aufgaben übernehmen, damit sich die menschlichen Mitarbeiter auf andere Dinge konzentrieren können. Wir sind stolz auf unsere Fortschritte und werden uns weiterhin bemühen, unsere Roboter noch besser und benutzerfreundlicher zu machen.