S'assurer que les robots sont performants sur le terrain

Brain Corp crée une technologie logicielle d'IA révolutionnaire que nos partenaires industriels utilisent pour construire et vendre des robots autonomes aux détaillants, centres commerciaux, aéroports, hôpitaux et autres. Mais notre travail ne s'arrête pas là.

Une fois les robots déployés, notre équipe d'exploitation logicielle travaille avec diligence pour s'assurer que chaque robot équipé de BrainOS® fonctionne bien sur le terrain, en collectant des données et des informations via le cloud que nous utilisons pour améliorer nos logiciels et nos systèmes et, en fin de compte, pour créer de meilleures expériences pour les utilisateurs. Cependant, la gestion d'une poignée de robots sur le terrain est radicalement différente de la gestion d'une grande flotte mondiale.

Nous l'avons appris à nos dépens en alimentant la plus grande flotte au monde de robots mobiles autonomes (AMR) opérant dans des espaces publics intérieurs commerciaux. Voici les cinq leçons les plus importantes que nous avons tirées de l'augmentation de notre flotte alimentée par BrainOS, qui est passée de 10 à plus de 10 000 au cours des trois dernières années.

1. Construire l'infrastructure à un stade précoce

Nous avons appris très tôt qu'il fallait pouvoir accéder aux robots à distance. Lorsque vous ne travaillez qu'avec quelques robots, il est assez facile de s'occuper des mises à jour et des corrections. Mais lorsque votre flotte dépasse la cinquantaine, il devient rapidement impossible de suivre manuellement tout ce qui se passe avec chaque robot. Collecter des informations et comprendre précisément comment, quand et où chaque robot fonctionne est crucial pour fournir un bon service et maintenir un bon produit. Quelle est donc la solution ? Une infrastructure robuste.

Bien que nous ne puissions pas être sur le terrain avec chaque utilisateur, nous pouvons garder un œil virtuel sur l'état des robots et résoudre rapidement les problèmes qu'ils rencontrent. Grâce à une infrastructure globale, y compris une télémétrie propriétaire des performances des robots, nous pouvons surveiller chaque robot en temps quasi réel et déployer des changements de configuration ou des mises à jour logicielles en quelques heures seulement. Une infrastructure appropriée est ce qui rend possible la gestion d'une flotte de haute performance.

2. La visibilité est essentielle

Pour détecter, étudier et résoudre les problèmes des robots sur le terrain, ainsi que pour déterminer les domaines d'amélioration, nous avons besoin d'une visibilité totale, tant au niveau des robots individuels que de la flotte. Sans outils fiables de suivi des performances, nous ne serions pas en mesure de comprendre immédiatement comment et pourquoi les robots tombent en panne, ce qui signifie que les utilisateurs seraient obligés d'attendre que quelqu'un diagnostique le robot en personne.

L'infrastructure conçue pour la visibilité nous permet également d'effectuer des analyses à grande échelle et de recueillir des données sur des milliers de robots dans le monde entier, pratiquement en temps réel. Les informations que nous tirons de ces données nous aident à améliorer continuellement notre logiciel et à garantir que les performances des robots s'améliorent à chaque version.

3. La gestion traçable de la configuration peut sauver la situation

Le besoin de visibilité s'étend à nos processus internes. Au fur et à mesure que notre flotte s'agrandit, nous devons être en mesure de tester le fonctionnement de différentes fonctionnalités ou configurations sans causer par inadvertance des problèmes à nos utilisateurs. Se connecter manuellement à chaque robot pour effectuer des mises à jour ou des modifications n'est pas seulement inefficace, c'est aussi peu transparent. Il est essentiel que notre infrastructure permette de savoir quand, où et par qui les changements de configuration ou les mises à jour logicielles sont effectués, afin que nous puissions suivre leur impact sur les performances des robots.

En intégrant la traçabilité dans notre infrastructure, nous pouvons rapidement et facilement vérifier tous les problèmes qui surviennent avec les robots de nos utilisateurs, remonter à la source des problèmes, les corriger et éviter qu'ils ne se reproduisent. Les utilisateurs finaux bénéficient ainsi d'une expérience plus cohérente, d'un accès plus rapide aux nouvelles fonctionnalités, d'un retour rapide sur les problèmes potentiels et de la possibilité d'ajuster les robots en fonction de l'environnement afin d'améliorer les performances.

4. Les petites mises à jour fréquentes des logiciels sont préférables aux grandes mises à jour occasionnelles.

Au début de notre activité, nous avons procédé à des mises à jour basées sur les fonctionnalités, ce qui signifie que nous ne mettions à jour les robots via le cloud que lorsqu'une nouvelle fonctionnalité était prête à être mise à disposition. Cette approche était non seulement frustrante pour nos développeurs qui devaient attendre des mois avant de voir des résultats, mais aussi préjudiciable pour nos utilisateurs qui devaient attendre des mois pour obtenir de nouvelles fonctionnalités, des améliorations ou des corrections de bogues. Chaque nouvelle version entraînait des changements importants et, malgré des tests rigoureux avant la sortie, il y avait toujours un risque que ces changements entraînent des bogues ou des effets inattendus sur d'autres parties du système.

Repenser notre cycle de publication nous a permis de minimiser ce risque et d'apporter de meilleures améliorations itératives. À l'instar des fournisseurs de logiciels en nuage qui apportent constamment des améliorations, nous avons commencé à publier régulièrement des mises à jour logicielles mineures que les robots téléchargent automatiquement par l'intermédiaire de notre infrastructure distribuée. Nos utilisateurs s'attendent désormais à des mises à jour logicielles régulières qui ont très peu de chances d'avoir un impact négatif sur les performances des robots. Et s'il y a un bogue ou si une fonction ne fonctionne pas bien, notre infrastructure le détecte et nous déployons un correctif en quelques heures ou quelques jours, souvent sans que l'utilisateur ne remarque jamais un problème de performance. Cela signifie que les robots s'améliorent progressivement sans que les utilisateurs aient à faire quoi que ce soit.

5. Les robots doivent être compréhensibles pour être utiles

Les utilisateurs finaux ont également besoin de connaître les performances des robots dont ils dépendent. Mais les robots sont complexes et inaccessibles. Comment peut-on s'attendre à ce que les utilisateurs fassent confiance aux robots s'ils ne comprennent pas comment ils fonctionnent ?

La seule façon pour les robots d'être réellement utiles à grande échelle est de traduire ce qu'ils font dans un langage accessible. Cela ne signifie pas seulement qu'ils doivent avoir une interface utilisateur intuitive - même si, bien sûr, c'est indispensable - mais aussi qu'ils doivent disposer d'une documentation, d'outils d'assistance et de directives de fabrication clairs et faciles à comprendre.

L'accessibilité des robots a une incidence sur leur facilité d'utilisation et leur fiabilité pour les utilisateurs, c'est pourquoi nous nous efforçons constamment de rendre les robots plus accessibles. Par exemple, au lieu d'afficher un message d'erreur codé, les robots affichent une fenêtre contextuelle qui indique le problème et les mesures que l'utilisateur peut prendre pour le résoudre. Parce que nos robots sont faciles à comprendre, ils sont plus faciles et plus rapides à réparer, plus dignes de confiance et plus utiles dans l'ensemble.

Ces cinq leçons ne sont que la partie émergée de l'iceberg. Au cours des dix dernières années, nous avons tiré d'innombrables leçons qui nous ont permis de construire de meilleurs robots, au service de nos utilisateurs. Le point culminant de tout ce que nous avons appris jusqu'à présent est illustré par notre approche de la sécurité et de la robotique "l'homme d'abord". Nos robots soutiennent les personnes et améliorent la productivité en prenant en charge les tâches à forte intensité de main-d'œuvre et sans joie, afin que les travailleurs humains puissent se concentrer sur d'autres choses. Nous sommes fiers de nos progrès et nous continuerons à nous efforcer de rendre nos robots encore meilleurs et plus faciles à utiliser.