[レポート] Miso Robotics と共に未来の産業用キッチンを構築 #ROB201 #reinvent

[レポート] Miso Robotics と共に未来の産業用キッチンを構築 #ROB201 #reinvent

Clock Icon2023.01.29

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アノテーション テクニカルサポートの川崎です。

本記事は AWS re:Invent 2022 のセッションレポートとなります。

概要

Miso Robotics は、顧客満足度の向上を使命として、ロボティクスとインテリジェント オートメーションでレストラン業界を変革しています。 このセッションでは、Miso Robotics と AWS が、シミュレーション、データ ウェアハウジングと分析、エッジ管理などを使用して、クラウドベースのテストでどのように協力したかを学びます。 Miso Robotics は、AWS のツールとテクノロジーを使用して、Miso の Flippy 2、Flippy Lite、および CookRight ロボットのパフォーマンスを理解し、分析し、改善する方法を共有しています。

セッション動画

  • AWS レストラン テクノロジーのグローバル ヘッド
  • 食品とテクノロジーが交わる分野に情熱を注ぐ
  • Miso Robotics 社 の Chris Kruger 氏 が、彼の製品がレストランの未来を再定義し、開拓している新しい方法を紹介

レストランのチャレンジ

  • パンデミック
    • 100,000 軒のレストランが閉店
    • 労働者の 95% が仕事や賃金を失った
    • 社内での食事は 99% 減少
  • パンデミック後
    • ドライブスルー注文は 20% 増加
    • 配達注文は 116% 増加
    • 130 万人の求人

パンデミック後に起こったことは、まったく新しい多くの課題がレストランにもたらされた。 ドライブスルーの注文が急増し、配達の注文も急増。 インフレの中で食料費が上昇し、労働力が不足。

現在、ホスピタリティ業界には 130万人の求人がある。 その求人を埋めるのか、 ロボットが助けてくれるのか、 その可能性を探ってみましょう。

フロー状態

  • チクセントミハイのフロー理論

最も幸せな人は、フローの状態で多くの時間を過ごします。この状態では、人々は活動に夢中になり、他のことは何も問題にならないように見えます。 経験自体がとても楽しいので、人々はそれを行うためだけに多大なコストをかけてでもそれを行います。
ミハイ・チクセントミハイ

創造性の聖杯(実現困難な状況)は「フロー状態」として知られている。 「フロー状態」はハンガリーの心理学者によって提唱された。

2020 年以降のレストランは X 軸のずっと右側にある。不安状態。 新しいスキルとツールがレストランに与えられることで、レストランは不安状態から抜け出し、フロー状態に戻ることができる。

それでは、クリスと交代します。 彼は、ロボット工学者のチームがどのようにしてレストランを自動化し、 レストランがフロー状態に戻るのを支援したか、 そして、それが AWS 上でどのように行われたかについて説明してくれます。

Miso Robotics

  • Misa Robotics 社の CTO
  • 私たちは (カリフォルニア州の) パサデナに本拠を置く 100 人のスタートアップ
  • Miso に入社する前は、iRobot に数年間勤務し、ルンバとブラーバのソフトウェア チームを率いていた

フリッピーの紹介ビデオは セッション動画をご覧ください。

実際に Flippy がどのように機能するか見てみましょう。 このビデオは、製品の初期のプロトタイプを使用して作成した時系列です。

ビデオは セッション動画をご覧ください。

Flippy のような製品を作る上での課題のいくつかを見ていきます。

簡単に見えますよね?

  • ロボットを大規模に展開するには、無数の課題が伴う
    • 地理的に分散したデバイスから確実にデータを収集する
    • 再利用性と将来の製品を考慮した設計
    • オペレーショナル エクセレンスを維持しながらデプロイをスケールする
    • 開発を加速するシミュレーション環境を構築

Flippy のような製品を実際に作成するには、数十のテクノロジを統合してリアルタイムで動作させる必要がある。 私たちがサポートするレストランの多くは、週 7 日 24 時間営業で、そのため彼らはダウンタイムを好みません。 1 時間ごとにデバイスからストリーミングされるデータはギガバイトを超えている。

ある製品で構築したものを別の場所で使用できるようにしたいので、 これらすべてが再利用可能でなければなりません。

最後にシミュレーション。ハードウェア上でロボットソフトウェアをテストするのは非常にコストがかかる可能性があるため、 シミュレーションの世界を構築し、そこでテストを行う。これにより、変更のターンアラウンドが短縮される。 シミュレーションについては、次のスライドで見ていきます。

シミュレーションは顧客第一主義 (customer obsession) を駆動する

すべてのフリッピーに対してシミュレーション ワールドを作成し、ソフトウェアの変更をすぐにテストできる。 AWS RoboMaker を使用してシミュレーションをクラウドに配置し、シミュレーションを並行して開始できる。

iRobot では、30 分で約 40 時間分のテストを行うことができた。 この種のフィードバックは、開発者が自信を持ってより迅速に行動できるようにするのに役立つ。

スケールの準備

  • 最初の課題
    • データレイクを構築
    • ロボットのログとアクティビティデータについて、信頼できる唯一の情報源を作成

AWS Lake Formation を使用して、10 台のロボットのローカル MySQL データベースからのロボット ログ データを AWS のデータ レイクに一元化するプロトタイプを作成

AWS Lake Formation を使い、データレイクを構築。 セキュリティ、アクセス制御を向上。 私たちは多くの製品を開発しており、多くの変更があり、それらを同期させるために多くの時間を費やしていたが、 AWS Glue はそれをほぼ自動的に行うことができた。 顧客向けに生産レポートをまとめて、レストランやレストランの状況を知らせることが可能。

大規模なロボットのデプロイ

AWS Greengrass クライアントと IoT Core を利用することで、 データをストリーミングし、 サポートエージェントにとって重要なデータでライブ・データストリームを取得して、問題をすぐに見つけて修正できるようになった。

サポートエージェントの応答時間の短縮は、 私たちにとって本当にゲーム チェンジャーであり、必要な場所に集中するのに本当に役立った。

私たちがやりたいことは、開発者とロボット工学者の本当に限られたリソースを集中させたい。

ご存知のように、データレイクやデータモデル全般がコアビジネスではない。 これらのコンポーネントのおかげで、私たちが単独で行った場合よりもはるかに早く目標を達成することができた。

次のフロンティア: ロボットをより賢く

既存の機械学習モデルを利用して、 クラウド上のデータを連携し、データをよりスマートに活用する方法は、 スタートアップである我々が、前進するのに合わせて実現していきたいこと。

フリッピーを持ち去らないでください
White Castle 従業員

そして、これが私たちがそれを行う理由。 White Castle のダイアナは、 「私のフリッピーを持ち去らないでください」と言いました。 つまり、それこそが、私たちの原動力。 この製品は、レストランの裏側にある問題点を軽減する。 この製品は、毎回完璧に料理を作り、チームメンバーは本当にそれを手に入れ、信頼し、頼りにしている。

世界のトップレストランと提携

White Castle だけでなく、多くの大手ブランドが 私たちの製品を発見し、それらを試す初期段階にある。 Flippy とすべての Miso 製品の将来の成長に非常に興奮している。 グローバル化にも非常に興奮している。

未来のキッチンを設計する

将来的にはフリッピーだけではなく、 キッチンの後ろに接続される多くの製品が登場することを期待している。 さまざまな機能を提供し、お互いに連携して、 レストランに最適なサービスを提供する方法を見つけ出すことができる。 そして、それが未来のキッチンのための私たちのアーキテクチャです。

ロボティクス環境のための AWS サービス

ありがとう、Chris。 レストランの顧客のためにどのようにイノベーションを起こしているか、あなたのストーリーを共有してくれてありがとう。 ロボティクス環境全体の風景と、革新とシミュレーションの機が熟した プレイグランド の図を提供します。 その他の機能には、ストレージデータベースの分析と、Chris が言ったように、シミュレート機能がある。 そして AWS は、お客様に代わって常に再発明している。 RoboMaker の顧客の1つは、amazon.com です。 Amazon は RoboMaker を使用してさまざまなシナリオをシミュレートし、需要を予測して、 毎日顧客に約束した配達を一貫して満たしています。

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オススメは、Taco Bell セッション。 Taco Bell は ML と予測を使用してサードパーティの配達注文体験を最適化し、 そのチェーン全体で何が起こっているかを理解する新しい方法を開拓しています。 必ずチェックしてください。

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