A .wave accelerátor program idei fődíját egy olyan fiatal magyar cég nyerte el, akik mesterséges intelligencia segítségével végeznek csomagolás-optimalizálást, egyszerűbben fogalmazva azon dolgoznak, hogy minél több minden minél kisebb helyre beférjen. A Plora Pack robotikai cég alapítóival, Soós Andrással és Kádár Attilával beszélgettem.
A startup-világban nem számít szokatlannak a villámgyors változás. Mire ez a cikk megjelent, András és Attila cégének élete máris nagy fordulatot vett, amiről hamarosan mi is beszámolunk.
Honnan indultatok?
András: Mesterszakon infobionikát végeztem a Pázmányon, ami nagyjából orvosi mérnököt jelent. Utána nagyrészt orvosi területen dolgoztam, különböző AI-alkalmazásokon. A Városmajori Szívklinikán szívultrahang-projektben vettem részt, aztán MRI-vel foglalkoztam Hollandiában. Ezután kerültem a Continentalhoz, ahol szintén gépi látással, önvezető autók rendszereivel foglalkoztam, Attilával ott ismertük meg egymást. Ez a terület is hasonló gépilátás-feladat, mint a szívultrahang-elemzés, csak mások a célok és a modalitás.
Attila: Én a BME-n végeztem mérnökinfon, és már a mesterképzés alatt AI-alkalmazásokon dolgoztam a telekommunikációs szektorban, például mobilhálózatok védelmén. Egy keveset én is dolgoztam orvosi képdiagnosztikában, utána kerültem a Continentalhoz, ahol jött a gépi látás. Ott aztán azt éreztük Andrissal, hogy jó lenne inkább valami sajátot építeni, kicsit kiszakadni a nagyvállalati környezetből és izgalmakat hozni az életünkbe.
A Kék Bolygó Alapítvány .wave programjának célja a környezeti fenntarthatóságot elősegítő innovatív üzleti megoldások támogatása. A befektetéselőkészítő programba olyan startupokat várnak, akik működő megoldásukkal a környezeti erőforrások fenntartható módon történő felhasználásához járulnak hozzá elsősorban Magyarországon és a Kárpát-medencében.
Kapcsolódó bejegyzések
A befektetők számára is felér egy jó minősítéssel, ha egy vállalkozást díjaznak a .WAVE-en
Napelemes kapásjelzőket gyártó vállalkozásban látta a legnagyobb lehetőséget a .WAVE zsűrije.
A BME-n és a Pázmányon megkaptátok, amire a szakmátokban szükség van?
Attila: Az alap gondolkodásmódot, hogy hogy álljunk neki a problémának, meg tudja adni az egyetem, de mindkettőnknek elég sokat kellett ehhez autodidakta módon hozzátennünk, hogy kitaláljuk a módszereket, eszközöket, amiket aztán konkrétan használunk.
András: Nekem annyival nagyobb szerencsém volt a Pázmányon, hogy ott nagyon korán nagy fókusz volt az AI-történeten. Ott már akkor elkezdtek ezzel foglalkozni, amikor még egyáltalán nem volt köztudatbanm és nem is lehetett tudni, hogy ekkora robbanáshoz fog vezetni, mint ami azóta megtörtént. Ez abból is fakad, hogy a mesterséges intelligencia alapú rendszerekkel kicsit ügyetlenebbül, de az emberi idegrendszert próbáljuk leképezni. Ez az összefonódás nagyon erősen megvolt a Pázmányon. A braincomputer interface-ek is nagyon mentek, ez az agy-gép összeköttetés, például a Pázmányról nőtt ki az Aldonic nevű cég. Robotkarokat készítenek szövetalapú dolgokból, most kaptak egy hatalmas befektetést. Szóval a Pázmányon szerintem nagyon erős alapot kaptunk a határterületeken való mozgásokra.
Mesterséges intelligencia segítségével terveztek csomagolás-optimalizálást. Volt konkrét élményetek, ami miatt ezt a területet választottátok?
Attila: Addig meséltük a történetünket, hogy találkoztunk a Continentalnál. Aztán együtt felmondtunk, nekem pont tavaly április 25. volt az utolsó munkanapom, szóval lassan egy éve. Volt pár ötletünk, amikről pár hónap alatt kiderült, hogy nem lesznek működőképesek annyira a piacon.
Mondanátok pár példát?
Attila: Persze. Például boltokban, kamerarendszereken lopásdetektálás, meg hasonló megoldások, de ezek nem tűntek annyira életképesnek. Viszont mire az ötleteinken végigmentünk, már számtalan logisztikai céggel, gyártóval, webshoppal interjúztunk. Elkezdtük megnézni, hogy ezeken a beszélgetéseken ki miről panaszkodott, és az egyik ilyen a csomagolás volt. Csereklyei Bálint nevét említeném itt, aki most az iLogistics vezetője – ő kifejezetten mondta, hogy keresett hasonló megoldást, de nem talált, és pusholt minket, hogy ezzel foglalkozzunk. Úgyhogy az élményünk innen jön – nem annyira személyes indíttatás, hanem inkább piacvezérelt történet: azt láttuk, hogy erről panaszkodnak a piacon legtöbbet, úgyhogy úgy voltunk vele, hogy akkor nézzünk rá a sztorira.
András: Nekem van egy személyes élményem is. Amikor az unokatestvérem kereste a helyét a világban, és kiment Angliába, hogy majd csinál “bármit”, egy ilyen logisztikai cégnél kötött ki kézi csomagolóként. Két hét után felmondott, és azt mondta, ez a leglelketlenebb munka volt, amit valaha csinált. Itt összeértek a szálak, hogy a cégvezetők is erre panaszkodnak, meg aki ezt csinálja, az is utálja, hogy ezt csinálja, akkor lehet, hogy érdemes ezen picit gondolkodni.
Kapcsolódó bejegyzések
Mi várható a mesterséges intelligenciától a közeljövőben?
A mesterséges intelligencia olyan feladatok ellátását is megtanulhatja, amelyek esetében az emberek kiváltása korábban elképzelhetetlen volt.
Külföldi vagy más magyar cég is foglalkozik már hasonlóval? Tudtok ilyenről?
Attila: Vannak európai és amerikai cégek is, akik elkezdtek ezzel foglalkozni, valamekkora sikerrel. Példának talán a NoMagic-et és a Sereact-ot említeném, de ott azt látjuk, hogy felvesznek egy elemet és egy nagyon nagy dobozba beledobják valahogy. Mi ezt azon a szinten szeretnénk automatizáltan végrehajtani, ahogy egy ügyesebb és motivált csomagolómunkás csinálná.
Ezek a nagy cégek arra törekednek, hogy a nagy AI-ok testet öltsenek ezekben a robotkarokban, és emberszerű mozgásokra legyenek képesek, mi viszont inkább abban hiszünk, hogy speciálisan a térbeli elrendezést optimalizáljuk.
Ez nekem kicsit olyan, mint hogy akkor most anya vagy apa pakolja-e be jobban a csomagtartót.
András: Igen. És azon is lehet vitatkozni, hogy az ember a jobb, vagy van az embernél jobb megoldás. Mert valóban, embere is válogatja, mert láttunk olyanokat, akik csak bedobálták a tárgyakat, bele voltak fáradva ebbe a folyamatba, és volt, aki törekedett ügyesen pakolni. Mi egy ilyen lelkes ember minőségét próbáljuk hozni.
A célunk nem az, hogy nullára csökkentsük az emberi munkaerőt, hanem az, hogy kiváltsuk azokat a munkaköröket, amik amúgy is nagyon fluktuálnak, mert eléggé lelketlen munkák, és inkább maradjon kicsit kevesebb ember ezeknél a logisztikai cégeknél, viszont ők képzettebb munkaerővé váljanak, megtanulják ezeknek a robotoknak a kezelését. Amiket a robotok valamiért nem tudnak lecsomagolni, azt lecsomagolják, a többi folyamatot pedig ők irányítják.
Black Friday, Karácsony, vagy csak szimplán egy akciózás idején, de mondhatom a hétfőt is, amikor befut a sok hétvégi megrendelés, hirtelen megugranak a csomagszámok, és ezt a volumeningadozást nehéz emberi munkaerővel kezelni. A robot nem fog megsértődni, ha egyik nap 8 órát, másik nap meg 20-at kell dolgozzon, és éjszaka sem kér plusz pénzt. Mi abban hiszünk, hogy ember és gép együttműködése lesz az, ami jól lefedni ezeket a nagyon változó környezetben lévő folyamatokat.
Mindez fenntarthatósági kérdés is, hiszen rengeteg csomagolóanyagot meg tudtok spórolni az adott cégnek. A szállítmányozási és logisztikai cégeknél mondhatjuk, hogy jelenleg a csomagolás problémája a legfontosabb fenntarthatósági kérdés?
András: Én arra tudok válaszolni, hogyha optimálisan van bepakolva egy doboz, tehát a legkisebb megfelelő dobozméretekbe beleférnek a termékek, az a szállítási költségre is hatással lehet, ugyanazzal a fordulóval sokkal több csomagot el lehet vinni. Illetve a csomagsérülések nagy része is általában abból fakad, hogyha egy nagy dobozban van egy kis elem, ami vagy ide-oda ütődik a dobozban útközben, vagy a ráraknak egy nehezebb dobozt arra a dobozra, akkor összenyomódik vagy be tud szakadni. Úgyhogy ezeknek az optimalizálása egyre fontosabb. A csomagszámok nőnek, látjuk, hogy egy TEMU penetrációja mekkora mondjuk az európai piacon, tehát irgalmatlan mennyiségű csomagolási szemét keletkezik a szállítmányozásoknak a során. Ha ennek csak néhány százalékát tudjuk redukálni, a nap végén egy elég szignifikáns számot kapunk.
Kapcsolódó bejegyzések
Eltűnhetnek-e a műanyag csomagolóanyagok a zöldség-gyümölcs polcokról?
A fogyasztóknál már megjelent az igény a zöldségek csomagolásának csökkentésére. De milyen áron, és milyen lehetőségek vannak erre?
Ezek a szolgáltatók sok mindent nem dobozban, hanem pufi borítékban küldenek, például a ruhákat. Nem tűnik egyszerűbbnek a csomagolás, sokféle méret van, és adott esetben sérülékenyebbek is lehetnek. Ti most papírdobozokkal dolgoztok, itt látom is az asztalon őket. Gondolkoztok zacskón is?
András: Az a célunk, hogy mindennel foglalkozzunk, ami csomagolás, akár tasak, akár doboz. Most az első projektünk pont a futártasakba csomagolás. Ez a pufi boríték hivatalos neve. Attila mindjárt mutat neked futártasakokat, amiket majd használni fogunk. Alapvetően a fő limitáció az, hogy ebbe nem fér bele túl sok minden, max 1-2 termék. És olyat érdemes beletenni, ami nem törékeny.
Ezt a robot ki is kell nyissa, ugye?
Attila: Igen, és ez nem is olyan egyszerű. Épp erre kreatívkodunk. (Egy 3d-nyomtatott kislapát kerül elő, teljesen olyan, mint egy macskaalom-lapát.) Megmutatom: a robot rárakja a terméket a lapátra, ráhúzza a tasakot, megbillentjük, és benne is van a termék.
A legegyszerűbb egy stabil, kemény dolgot megfogni. Ha plüssmacit vagy pólókat csomagolunk, minden bonyolultabb. Gyűrődnek, hajlanak, egyenetlenek.
Ember fogja lezárni, leragasztani?
András: Nem, erre is van ötletünk. Eddig a barátnőm hajvasalójával teszteltük, de ő úgy döntött, hogy most már teszteljük valami mással. Úgyhogy jelenleg nem azzal teszteljük.
Ennek a problémának lesz megoldása. Inkább itt az a kérdés, hogy milyen árban tudjuk ezt, mert vannak futártasakot lehajtogató, lezáró, matricázó gépek 25 ezer euróért, de annyit nem akarunk belerakni. Meg a saját robot lenne a lényeg, nem a másnak a gépe.
Mennyi csomagot kell feladjon egy cég, hogy megérje neki majd a ti eszközeitekkel dolgozni?
András: Hosszútávon az ideális partner nekünk az, aki egy hónapban százezer csomagot elő szeretne állítani. De nekünk egy ilyen saját egységet már megéri kirakni akkor is, ha be tud csomagolni 5 ezret egy hónapban. Nekünk az a jó, hogyha akár három műszakba is mennek ezek a robotok.
Ezek a karok CR5-ök, tehát 5 kilót visznek, a Hesse Trade-től kaptuk őket. De úgy írjuk meg a rendszert, hogy hardveragnosztikus lesz, szóval más robotkarokkal és más kamerákkal is működni fog. De alapvetően az 5 kiló alatti termékekre lövünk, mert azt láttuk, hogy ez lefedi a volumen 80%-át a logisztikai központokban.
Európát és Amerikát említetted, nekem inkább Ázsia jut eszembe, ahol ezeket a dobozolós, csomagolós műveleteket többen végzik. Ott nem keresik az ilyen típusú megoldásokat?
András: Nagyon jó a kérdés. Alapvetően a robotunk árazási felső korlátja annak az embernek a díjazása, akit kiválthat. Emiatt nekünk Nyugat-Európa és az USA érdekesebb. Ázsiában a kulturális és egyéb különbségek miatt szerintem nehezebb lenne a sales.
Amikor a találkozónk előtt olvasgattam kicsit rólatok, nézegettem az oldalatokat, az volt az érzésem, hogy az ilyen típusú srácokat, mint ti, valószínűleg millió dolog foglalkoztatja, és ebből jó párat ki is próbálnak, vajon működik-e. Említetted is, hogy az elején volt pár ötlet, ami nem vált be. Mi érdekel még titeket?
András: Nekünk most a cég kapcsán az az érdekes, hogy ezt hova tudjuk kifuttatni. Alapvetően egy olyan platformot szeretnénk létrehozni, ami kifejezetten ezeknek a specializált problémákra ad megoldást. Ez egy matematikai probléma, hogy amorf elemeket térben hogyan lehet elhelyezni a legkisebb helyen. Erre specializált modell kell, és azt nézzük, hogy ez a térbeli agy hol jöhet jól. Például a következő lépés lehet a palettizáció, azaz a raklapra pakolás, ott is kihívás az, hogy hogyan lehet a különböző méretű dobozokból jó palettát építeni. Ezzel most emberek “játszanak”, néha ledől, akkor újrakezdik – ezt jó lenne automatizáltan kezelni. Erre vannak már próbálkozások, viszont nekünk az az előnyünk, hogy mi a rendelés beérkezésekor már mindenről tudjuk, hogy mekkora dobozméretbe fog kerülni, mert a szoftverünk ki tudja számolni. Innentől kezdve tudjuk úgy sorrendezni a pakolást, tudunk úgy könnyíteni a folyamaton, hogy a végén ez már a raklapozás szempontjából is optimális legyen.
Attila: Minden érdekel minket, amit most fizika AI-nak neveznek. Egy apró kis chip, egy nyomtatott áramkör összerakásánál ugyanígy fontos az optimális elrendezés és a kis alkatrészek pontos elhelyezése. Vagy ha egy repülőgép nagy turbinájára gondolunk, ott is a rengeteg kis alkatrészt kell jól elhelyezni, miközben figyelembe kell venni az elektromágneses kölcsönhatásokat is. Olyan alkalmazást is el tudunk képzelni, ami a repülőgépekre a kis bőröndök felpakolásánál segít. Ilyen jellegű komplex folyamatokban gondolkozunk.
Ti egész gyerekkorotokban Legóztatok vagy Tetriseztetek?
Attila: Én rengeteg időt el tudok ezekkel tölteni.
András: Engem idegesített a Tetris is egy idő után. Tíz percig volt izgalmas. Szerintem ha megkérdezünk egy pakolómunkást, ő is ezt fogja mondani, hogy ez egy tíz percig izgalmas probléma, ami utána már csak idegesítő tud lenni. De például rengeteget Rubik-kockázom. A barátnőm is szokott örülni, amikor még hajnal egykor is tekerem.
Kapcsolódó bejegyzések
Hogyan lehet sikeres és tényleg zöld egy fenntarthatóságra építő startup-vállalkozás? – Podcast
A Holnapután aktuális adásában a Kék Bolygó Klímavédelmi Alapítvány igazgatóhelyettesével beszélgettünk a WAVE akcelerációs programról.
Idén ti nyertétek meg .wave fődíját. Milyen kérdésekkel érkeztek a programba és mit kaptatok itt?
András: Nagyon színvonalas képzés volt, nagyon színvonalas előadókkal, olyanokkal, akik a cégvezetés terén már valóban bizonyítottak, nemzetközi cégeket vezetnek. Számunkra ez hatalmas segítség volt, sok új dolgot hallottunk. Mi cégalapításban, cégvezetésben nem vagyunk túl tapasztaltak, egy éve kezdtünk csak bele, előtte mérnökként dolgoztunk. Most a könyveléstől elkezdve mindent át kell lássunk, hogy működjenek a dolgok. Emellett kaptunk egy mentort is, ő Ferenczi Attila volt a Recobintől. Hamar megtaláltuk a közös hangot és rengeteget tanultunk tőle. Remek kérdéseket tett fel a legjobb pillanatokban. Az ő kvalitásait az is jól mutatja, hogy az ő csapatai nyerték meg legtöbbször a .wave-et. Összefoglalva, szerintem ez az egyik legszínvonalasabb inkubátor-akcelerátor program itthon. Volt másik is, amiben részt vettünk, és kiléptünk, mert nem volt annyira hasznos.
Mivel lennétek elégedettek pár év múlva, hogyha ránéznétek erre a cégre?
Attila: A klasszikus startup journey-n vagyunk Az első befektetési körünket most kezdtük el. Reméljük, hogy összejön, és egy 4-5 éves időtávon lesz egy európai szinten is ismert nagy cégünk, és már Amerikában is értékesítünk.
András: Víziós szinten egyetértünk abban, hogy mi nem csomagolási cég és nem logisztikai startup vagyunk, hanem high-tech robotikával foglalkozunk. Most nagyon pezseg a víz az AI-robotika minden téren, nagyon nehéz megmondani, hogy mi jön pár év múlva. Elképesztően gyorsul a technológiai fejlődés. Fél év alatt annyit fejlődik a világ, mint előtte 3-4 év alatt. Őszintén, fogalmam sincs, hogy merre visz minket az élet, de az a cél, hogy egy 7-8 év múlva legkésőbb tudjunk exitálni ebből a történetből.
Ti tudtok ezzel lépést tartani, ami körülöttetek zajlik?
Attila: Nem. Szerintem nem lehet. Folyamatosan csekkoljuk, hogy kik foglalkoznak hasonló dolgokkal, és naponta jönnek szembe az új cégek, az új megoldások, új AI-modellek.
Megéltek most ebből?
Mindketten: Nem.
Nem? Mivel foglalkoztok mellette?
András: Kisebb AI projekteket csinálunk, workshopokat tartunk cégeknek. Az a cél, hogy megéljünk belőle. Eddig tudtunk elrepülni a megtakarításainkból, meg ilyen “lécci alapon” kapott dolgokkal. Ezért is bízunk nagyon a befektetésben.
Fotók: Plora Pack
