Obecnie największą bolączką firm z branży utrzymania czystości jest problem pozyskania na rynku personelu do wykonywania pracy przy sprzątaniu za relatywnie niewielką stawkę i tym samym możliwość oferowania stałych usług sprzątania dla przemysłu. W branży występuje problem silnej rotacji kadr. Rosnące koszty pracy i narzuty na wynagrodzenia powodują, że przedsiębiorstwa z branży utrzymania czystości borykają się z problemem rentowności i koniecznością podwyższania cen swoich usług, które nie w pełni są akceptowalne przez odbiorcę końcowego.
– Idea projektu zrodziła się z dogłębnej analizy istniejących problemów branży utrzymania czystości. Głównym sposobem rozwiązania tych problemów jest automatyzacja działań poprzez stosowanie urządzeń autonomicznych funkcjonujących bez operatora. Takie rozwiązania wymagają jednak opracowania wysokiego stopnia autonomii – mówi Dariusz Mańkowski, Projekt Manager i Członek Zarządu Sweepee.
O ile zagadnienia lokalizacji oraz nawigacji w znanym środowisku są obecnie znane na rynku, o tyle problem klasyfikacji przeszkód i decydowania o działaniu robota na podstawie rozpoznania obiektów posiada znaczący potencjał badawczy.
– Robot zamiatający musi wykazywać się jak największą skutecznością działania, co wymaga zamiatania obiektów o względnie dużych wymiarach (nawet kilka cm). Przy obiektach o takich gabarytach istnieje jednak ryzyko, iż ich zamiecenie mogłoby uszkodzić robota. Tym samym rozróżnienie danych obiektów stanowi nie lada wyzwanie – podsumowuje Dariusz Mańkowski.
Problem autonomii robota
Obecnie, wspomniane powyżej wyzwanie rozwiązuje się dwojako. Proces zamiatania nie jest zbyt zautomatyzowany (w przeciwieństwie, np. do procesu mycia), zatem manualne operowanie urządzeniem pozwala na decydowanie przez operatora o bezpieczeństwie zamiatania konkretnego przedmiotu. Z drugiej strony, istniejące (nieliczne) rozwiązania rynkowe klasyfikują przedmioty jedynie na podstawie gabarytów, zakładając, że jest to główne kryterium decydowania o poprawnym funkcjonowaniu urządzenia. Problem rozbudowanej autonomii robota zamiatającego pozostaje tym samym nierozwiązany.
Prototyp autonomicznego robota zamiatającego
Zespół projektowy planuje stworzyć prototyp autonomicznego robota zamiatającego, zdolnego do nawigacji w środowisku o różnej charakterystyce (hale przemysłowe, magazyny, itp.) wyposażonego w system klasyfikacji przedmiotów na podłodze oraz inteligentnej diagnostyki stanu. Robot zamiatający będzie w stanie samodzielnie zaplanować swoje działania, skutkujące zamieceniem całej powierzchni podłogi. Ponadto, w celu zapewnienia wysokiego stopnia autonomii, robot będzie wyposażony w system oparty o uczenie maszynowe, umożliwiający rozpoznanie przedmiotów znajdujących się na trajektorii robota i zaklasyfikowanie ich jako bezpieczne lub niebezpieczne do zamiecenia, uniemożliwiając uszkodzenie robota. Oczekiwana autonomiczność robota dotyczy również samodzielnego rozładowywania zbiornika na odpady, co wymusza konieczność stworzenia rozwiązania monitorującego stopień zapełnienia zbiornika.
– Możliwość klasyfikacji przedmiotów nie tylko ze względu na ich gabaryty, ale także na potencjał uszkodzenia robota, stanowi nowe podejście do zagadnienia omijania przeszkód i tworzy nowe standardy w autonomii urządzeń sprzątających. Co więcej, dokładny pomiar zapełnienia zbiornika pozwoli na znaczną optymalizację pracy robota poprzez decyzję o konieczności opróżnienia (wiążącej się z potrzebą powrotu robota w określone miejsce) podjętej jedynie wówczas, kiedy będzie to niezbędne. Jest to funkcjonalność niespotykana na rynku ze względu na trudność w pomiarze nieregularnych kształtów obiektów – mówi Konrad Cop, Kierownik projektu B+R, członek zespołu Sweepee.
Doświadczenie zespołu Seeepee
Dla zespołu Sweepee projekt autonomicznego robota z zaawansowanym systemem percepcji nie będzie pierwszym z dotychczas realizowanych, dotyczących rozwiązań robotycznych. Osoby zaangażowane w realizację projektu posiadają kilkuletnie doświadczenie z zakresu robotyki mobilnej, w szczególności technik wizyjnych, percepcji 3D, nawigacji robotycznej, planowania tras robotów, modeli uczenia maszynowego oraz szeroko pojętych zagadnień przemysłu 4.0.
– Posiadane doświadczenie i silne kompetencje zespołu stanowią niewątpliwy atut dla spółki i dobrze wróżą realizacji projektu. Jednocześnie wraz z postępującą robotyzacją czynności sprzątających w powierzchniach komercyjnych i przemysłowych, należy oczekiwać dynamicznego wzrostu wartości rynku – mówi Tomasz Marczuk, Członek Zarządu Funduszu Spinaker alfa.
Rynek profesjonalnego sprzętu do czyszczenia
Wartość globalnego rynku profesjonalnego sprzętu do czyszczenia wyniosła 7,5 mld dolarów w 2021 roku, z czego 2,9 mld dolarów przypada na Europę. Wartość mechanicznego profesjonalnego sprzętu do czyszczenia szacuje się na 5 mld USD globalnie. Praca ludzka stanowi około 80% całości kosztów usług profesjonalnego czyszczenia, zaś koszt zakupu maszyny wynosi zaledwie około 5% całości kosztów. Wliczając zarówno koszt maszyn, jak i ludzką pracę, można oszacować wartość docelową rynku profesjonalnych usług czyszczących na około 85 mld dolarów.
– Obserwowane obecnie trendy, tj. m.in.: dynamicznie rosnąca ilość obiektów o dużej powierzchni, automatyzacja różnych procesów w gospodarce, czy coraz mniejsza dostępność pracowników mogących realizować usługę sprzątania w sposób manualny, wskazują na istniejącą potrzebę oraz wysoce sprzyjający rynek dla zaproponowanego w ramach projektu rozwiązania – podsumowuje Tomasz Marczuk.
Inwestycja została przeprowadzona w ramach działania BRIdge Alfa, współfinansowanego przez Narodowe Centrum Badań i Rozwoju.
Senlima pomoże starszym i wykluczonym cyfrowo – kolejna inwestycja SPINAKER alfa
Fintech OROVERA otrzymał finansowanie od SPINAKER alfa
SPINAKER alfa inwestuje w dopasuj.to – technologię zadruku mebli
