LG CNS ra mắt nền tảng PhysicalWorks để quản lý đội robot hỗn hợp theo phương thức vật lý

LG CNS, công ty phụ trách dịch vụ CNTT của LG Group (Hàn Quốc), đã ra mắt nền tảng PhysicalWorks để huấn luyện và quản lý các đội robot hỗn hợp thông qua một lớp phần mềm hợp nhất, theo The Korea Herald. Tại buổi trình diễn, 4 robot của Unitree, Deep Robotics, Dexmate và Bear Robotics đã di chuyển các thùng hàng mà không cần điều khiển từ xa, hoàn tất một lần bàn giao trong khoảng 2 đến 3 mét trong 90 giây. Công ty cho biết hệ thống kết hợp mô phỏng và đào tạo bằng video với phần mềm có khả năng phân bổ lại công việc theo thời gian thực, bao gồm cả việc chuyển đổi thiết bị trong tình huống khẩn cấp—chẳng hạn khi hãng điều một robot bốn chân sang nhiệm vụ tuần tra và giao lại công việc đó cho xe Bear Robotics.

Năng lực nền tảng và triển khai

Hệ thống PhysicalWorks quản lý robot từ nhiều nhà sản xuất thông qua một lớp điều khiển duy nhất, giải quyết tình trạng thị trường bị phân mảnh, nơi các máy từ các nhà cung cấp khác nhau thường cần kỹ thuật tùy chỉnh để có thể hoạt động cùng nhau. Theo nguồn tin, cách tiếp cận thống nhất này có thể giúp việc tự động hóa dễ được áp dụng hơn, cho phép doanh nghiệp chọn robot phù hợp nhất cho từng công việc mà không bị khóa vào hệ sinh thái của một nhà cung cấp.

LG CNS cho biết nền tảng có thể giảm thời gian triển khai robot từ vài tháng xuống khoảng 1 đến 2 tháng. Hiện công ty đang triển khai hơn 20 dự án PoC, và một lãnh đạo nhận định việc tạo doanh thu có thể cần 1 đến 2 năm.

Nền tảng phần mềm robot của LG CNS

Việc ra mắt PhysicalWorks dựa trên 4 thập kỷ kinh nghiệm của LG CNS với vai trò là nhà tích hợp hệ thống trong lĩnh vực sản xuất. Công ty đã dành 40 năm để xây dựng hạ tầng CNTT cho các nhà sản xuất, bao gồm chuyên môn trong việc liên kết phần mềm sản xuất kế thừa—một lợi thế mà công ty xem là phù hợp với việc tích hợp robot hiện đại.

PhysicalWorks được xây dựng dựa trên các công cụ sẵn có của LG CNS như Real Time Dispatcher (RTD), đặt ưu tiên cho nhiệm vụ và điều kiện di chuyển hậu cần theo thời gian thực. RTD cũng có thể điều khiển thiết bị hậu cần, bao gồm Automated Guided Vehicles (AGVs), tức các phương tiện không người lái được dùng để vận chuyển vật liệu trong nhà máy.

Trí tuệ nhân tạo và khả năng thích nghi

Nền tảng tích hợp Robot Foundation Model (RFM) được phát triển thông qua quan hệ hợp tác của LG CNS với Skild AI, một startup của Mỹ xây dựng hệ thống AI cho robot. RFM hướng tới việc giúp robot thích nghi tốt hơn bằng cách cho phép chúng học từ dữ liệu hình ảnh và video tại nơi làm việc, rồi hành động tự chủ thay vì cần phát triển theo từng tác vụ cụ thể cho mỗi hành động hoặc điều khiển trực tiếp ở từng bước.

Việc chuẩn bị cho màn ra mắt của LG CNS bao gồm giai đoạn phát triển kéo dài 11 tháng, trong đó công ty đã đầu tư vào Skild AI và mua cổ phần của doanh nghiệp robot Dexmate.