Destro trat aus dem Stealth-Modus und erhielt eine Seed-Finanzierung in Höhe von $8 Millionen. Das Unternehmen erklärte, eine KI-Schicht entwickelt zu haben, die Logistikabläufe anstelle von Robotern steuert. Der Gründer des Unternehmens, Manthan Pawar, verfügt über rund acht Jahre Erfahrung in der US-amerikanischen Lieferkette und Robotik und erwartet, dass Destro bis zum Jahresende einen positiven Cashflow erreicht.
Das Unternehmen konzentrierte sich in einer von rund 30 US-amerikanischen Anlagen des japanischen Transportunternehmens Yusen Logistics auf den Cross-Docking-Prozess, bei dem von Lastwagen abgeladene Produkte zu verschiedenen Fahrzeugen weitergeleitet werden. Richard Brunelle, Automatisierungsdirektor von Yusen, bat Destro, das ursprünglich für Picking-and-Pack-Prozesse entwickelte System an diesen Betrieb anzupassen. Destro änderte seine Lösung entsprechend diesem Anwendungsbereich.
Der erste Pilotversuch wurde in einer Yusen-Anlage im pazifischen Nordwesten durchgeführt. Drei von Miva Robotics hergestellte Roboter arbeiteten mit Destros Vision-Betriebssystem, das auf offenen Vision-Language-Action-Modellen basiert. Während menschliche Mitarbeiter die Produkte in verschiedene Wagen legten, suchten die Roboter volle Wagen und brachten sie zu ihren Zielorten. Es wurde berichtet, dass der Betrieb dank des Mothership-Betriebssystems, das Menschen, Wagen und Lastwagen steuert, systematischer und weniger arbeitsintensiv wurde.
Yusen hatte auch Gespräche mit zwei großen Roboterunternehmen in einem ähnlichen Bereich geführt, doch deren Lösungen ließen sich nicht in den bestehenden Arbeitsablauf integrieren. Eines dieser Unternehmen konnte die Wagen lediglich von einem Punkt zum anderen transportieren, während das andere zwar Flottenmanagement anbot, für die gesamte Koordination jedoch einen Mitarbeiter benötigte. Destro wurde bevorzugt, weil das Unternehmen den gesamten Prozess autonom steuern konnte.
Destro weitet den ersten Piloten mit 26 Robotern auf den vollständigen Betrieb aus und startet im Werk von Yusen in Southern California einen neuen Piloten mit 17 Robotern. Pawar will diesen Arbeitsablauf auf Tausende von Lagern ausweiten, in denen ähnliche Abläufe durchgeführt werden. Die Investitionsrunde wurde von Base10 Partners und Bonfire Ventures angeführt; auch CoFound Partners investierte.
Es wird darauf hingewiesen, dass das Unternehmen bei Prozessen, die mehr Fähigkeiten und physische Manipulation erfordern, an seine Grenzen stoßen könnte. Während es heißt, dass Allzweck-Roboterkörper und Open-Source-Modelle für diese Aufgaben noch nicht ausreichen, argumentiert Pawar, dass die von Destro rund um Roboter und Modelle entwickelte Softwareschicht den eigentlichen Wert darstellt. Brunelle von Yusen sagte hingegen, dass er für humanoide Roboter noch keinen geeigneten Einsatzbereich gefunden habe, jedoch einen möglichen Piloten mit einem humanoiden Roboter auf Rädern prüfe. Destro wird vom 13. bis 15. Oktober beim TechCrunch Disrupt in San Francisco vorgestellt.
Warum das wichtig ist
Destros Ansatz rückt in der Lagerautomatisierung nicht die bloße Erhöhung der Roboterzahl, sondern die Rolle einer Software in den Vordergrund, die Menschen, Fahrzeuge und Maschinen innerhalb desselben Arbeitsablaufs koordiniert. Für Logistikunternehmen, die Automatisierung hinzufügen möchten, ohne ihren bestehenden Betrieb vollständig umzustellen, bedeutet dies ein alternatives Modell zu Systemen, die nur eine einzelne Aufgabe erledigen oder eine ständige menschliche Überwachung erfordern. Der Wert dieses Modells hängt jedoch maßgeblich davon ab, in welchem Umfang es sich von Prozessen, die hauptsächlich aus Steuerung und Transport bestehen, auf Aufgaben übertragen lässt, die mehr körperliche Geschicklichkeit erfordern; die Grenzen von Modellen mit offenen Gewichten und Allzweck-Roboterkörpern sind hierbei entscheidend. Die Ausweitung der Anwendungen auf verschiedene Anlagen wird zeigen, ob sich derselbe Koordinationsgrad in wechselnden Umgebungen und Arbeitsabläufen aufrechterhalten lässt, während die weiterhin ungeklärte Frage nach einem geeigneten Einsatzbereich für humanoide Roboter ein offener Punkt für die Richtung der Automatisierung bleibt.