Fizyr vernieuwt logistieke sector met AI

De afgelopen jaren is het steeds makkelijker geworden om iets op afstand te kopen. De opkomst van webshops hebben gezorgd voor een onstuimige groei van pakketpost. Veel pakketten moeten meerdere malen door mensenhanden worden gepakt en op sorteermachines (sorters) worden geplaatst. Het vinden en behouden van werknemers wordt steeds lastiger en pakketverwerkers  willen dit automatiseren. Fizyr bedacht een innovatieve oplossing voor het robotiseren van pakketverwerking. Directeur Herbert ten Have vertelt in dit artikel over vision software, neurale netwerken trainen en het toepassen van robots in de logistiek.

Een robot werkt met een stereocamera en kijkt naar een bulk van doosjes en zakjes waarvan het beeld door software wordt verwerkt tot oppak instructies voor de robot. Uiteindelijk moet voorkomen worden dat de robot bijvoorbeeld twee zakjes tegelijk, want dan wordt één van de twee naar een verkeerde locatie verzonden, legt ten Have uit. ‘Wit op wit, zwart op zwart of juist transparant of reflecterend door plastic zijn lastige omstandigheden waar onze software zich in onderscheid. Voordat een pakket bij jou thuis wordt bezorgd, is het vaak wel door 10 of 12 paar handen gaan. Onze vraag is daarom ook: willen we dit werk, dat deels zwaar, moeilijk en op vervelende tijden plaatsvindt, wel nog door mensen laten doen, of liever door robots?’

Fizyr presenteert zichzelf als de maker van het beste vision software product in de markt voor het met robots sorteren van pakketjes. ‘Het sleutelwoord is segmentatie. Om iets goed vast te pakken, moet een robot snappen waar een doos of zak eindigt en de volgende begint: het segmenteren van een stapel pakketjes. Vision software verwerkt camerabeeld en vertelt de robot wat er moet gebeuren: waar en hoe het pakketje vastgepakt moet, met welke gripper en onder welke hoek. Deze oog-hand coördinatie van een robot in de logistiek is het domein waarin wij ons onderscheiden.

Neurale netwerken trainen

Deze aanpak heeft Fizyr geen windeieren gelegd. Een sterk, hecht team heeft de afgelopen vier jaar een mooie basis gelegd door een neuraal netwerk te trainen voor robots in de logistieke sector. Zo’n neuraal netwerk wordt extra robuust door het toe te passen bij verschillende klanten. Hiermee kan het bedrijf de concurrentie aan met grotere partijen, legt ten Have uit: ‘de meeste van onze concurrenten zijn in alle opzichten groter: meer personeel, grotere budgetten voor R&D en forse marketingafdelingen. Maar ze werken vaak met extern personeel, waar verloop zit. Wij hebben juist een stabiele kern als team dat een sterke basis heeft neergezet. Daar plukken we nu de vruchten van.’

Fizyr zette zichzelf wereldwijd op de kaart door in 2016 als ‘Team Delft’ tweevoudig winnaar uit de Amazon Picking wedstrijden te rollen. Het was een belangrijk kantelpunt voor Fizyr, aldus Ten Have. Die wedstrijd deed ons realiseren dat Fizyr echt iets bijzonders in handen had: het team zag eerder al dat er voldoende goede robot integratoren zijn, maar dat we qua vision software echt onderscheidend vermogen in huis hadden.’

Plug & play

Alle wereldwijde klanten gebruiken hetzelfde software product met daarin het pakken en plaatsen van objecten; ‘3D Tetris’. De software is agnostisch: de klant kan de beste robot, gripper en camera kiezen. Ten Have legt het belang van flexibiliteit uit: ‘vergelijk het met zelfrijdende auto’s. Wij realiseren robots die zelfstandig pakketten pakken. Je kan verschillende types robots en robotarmen en grippers gebruiken met onze software, die eenvoudig aan te passen is op verschillende hardware. Binnen de logistieke wereld nemen bedrijven liever een bewezen standaard product af dan telkens maatwerk te moeten kopen. Systeem- en robotica integratoren combineren onze software met hun robots, grippers en camera’s en bouwen zo een zogenaamde picking cell voor hun klanten. Zo’n picking cell is de omgeving waarbinnen de Fizyr software de robot(arm) aanstuurt om de pakketjes te detecteren, klassificeren, vast te pakken en vervolgens te plaatsten op de beste locatie’.

Een omslagpunt in robotica

Binnen de opkomende industrie van AI en robotica ontstond de afgelopen jaren het besef dat neurale netwerken ingezet kunnen om praktische logistieke problemen op te lossen. ‘Elk pakketje is net anders qua kleur, grootte, materiaal, vorm en hoe het gestapeld is. Een neuraal netwerk kun je trainen om daarmee om te kunnen gaan. De afgelopen jaren zijn er enorme sprongen voorwaarts gemaakt in deep learning en computer vision. In 2020 kwam daarbij dat bedrijven minder afhankelijk wilden worden van mensen terwijl gelijktijdig de volumes in e-commerce gigantisch zijn gestegen.’

Publieke en private kruisbestuiving

Ten Have ziet het belang van een Delfts ecosysteem rondom AI en robotica, zoals RoboHouse, waar Fizyr gehuisvest is, maar wijst op knelpunten in de huidige situatie. ‘Er is nog veel ruimte voor verbetering qua ecosysteem. Delft is voor ons een fijne uitvalsbasis omdat veel van onze mensen in Delft, Den Haag en Rotterdam wonen. Maar volgens mij liggen er enorme kansen voor kruisbestuiving. Ik zou graag beter willen weten wat er gebeurt qua onderzoek op het gebied van deep learning en computer vision. Welke vakgroepen zijn er mee bezig? En anderzijds zou ik graag meer studenten en promovendi bij ons treffen, al is het om te beginnen simpelweg voor een kop koffie. Wat kunnen we voor elkaar betekenen, hoe kunnen we verder samenwerken?’

Fizyr is gemotiveerd om de juiste mensen te vinden: het bedrijf is het afgelopen jaar gegroeid met één werknemer per maand tot een team van 29 met 11 nationaliteiten. E-commerce blijft stevig groeien en daarmee het volume van pakketten ook. Fizyr werkt nationaal en internationaal samen met grote logistieke spelers. Daarnaast richt het bedrijf zich ook op het picken van andere producten, zoals kleding en boodschappen. ‘Daar zien we enorme groei en daarom zijn het beide categorieën die we graag bedienen met onze techniek. Er liggen nog volop kansen om door te blijven groeien in deze markt en ons verder te ontwikkelen als dé vision software specialist van de logistieke sector.’