Agility Robotics गुरुवार को अमेरिका में SPAC विलय के जरिए शेयर बाजार में सूचीबद्ध हुई और अपने Digit द्विपाद रोबोट का उत्पादन तथा तैनाती बढ़ाने के लिए करीब 465 मिलियन डॉलर जुटाए। अब CEO Peggy Johnson के सामने यह दिखाने की चुनौती है कि ग्राहकों की मांग नियमित आय में बदल सकती है और रोबोट बनाने व चलाने की लागत को पूरा कर सकती है। AGLT टिकर के तहत कारोबार करने वाले शेयर शुक्रवार को 9.90 डॉलर पर बंद हुए—गुरुवार के बंद भाव से करीब 14% नीचे। अमेरिकी मध्यावधि चुनाव के बाद बाजार में उतार-चढ़ाव भी बढ़ा।
65 वर्षीय Johnson ने 1985 में इंजीनियर के रूप में करियर शुरू किया और बाद में Qualcomm, Microsoft तथा ऑगमेंटेड-रियलिटी कंपनी Magic Leap में वरिष्ठ पद संभाले। वह शुरुआती तकनीक को व्यावसायिक उत्पाद बनाने को अपनी खासियत बताती रही हैं। Agility में अब लक्ष्य रोबोटों को परीक्षणों और सीमित तैनाती से आगे ले जाकर दोहराए जा सकने वाले कारोबार में बदलना है।
IPO से मिली पूंजी से बढ़ेगी Digit की तैनाती?
ओरेगन स्थित Agility ने Digit को गोदामों और कारखानों में काम के लिए तैयार किया है। कंपनी के रोबोट नौ ग्राहक-स्थलों पर काम कर रहे हैं, जिनमें Amazon, Toyota और लॉजिस्टिक्स कंपनी GXO के संचालन केंद्र शामिल हैं। Agility ने एक ग्राहक से 1,000 रोबोट का ऑर्डर मिलने की भी जानकारी दी है, जिसकी कीमत 300 मिलियन डॉलर से अधिक है। उस ग्राहक का कंपनी के साथ वित्तीय संबंध है।
हालांकि, मौजूदा कारोबार इस बड़े ऑर्डर के मूल्य से काफी छोटा है। नियामकीय फाइलिंग के मुताबिक, Agility ने पिछले साल सिर्फ 1.8 मिलियन डॉलर का राजस्व दर्ज किया और उसे 138.1 मिलियन डॉलर का शुद्ध घाटा हुआ। निवेशक देखेंगे कि कंपनी बड़ा ऑर्डर तय समय पर पूरा कर पाती है या नहीं, उससे नियमित आय बनती है या नहीं और क्या वह नए ग्राहकों से भी कारोबार हासिल कर सकती है।
ह्यूमनॉइड रोबोटिक्स में प्रतिस्पर्धा तेज हो रही है, लेकिन वास्तविक काम को बड़े पैमाने पर करने की तकनीक की क्षमता अभी साबित होना बाकी है। प्रतिद्वंद्वी Figure AI का मूल्यांकन हाल में 39 अरब डॉलर तक पहुंचा, जबकि Apptronik का मूल्यांकन करीब 5.5 अरब डॉलर रहा। दोनों कंपनियों ने बड़ी पूंजी जुटाई है और ग्राहकों के साथ रोबोट का परीक्षण कर रही हैं। Tesla ने अपने Fremont कारखाने में Optimus रोबोट का उत्पादन शुरू कर दिया है। Johnson का कहना है कि कामकाजी माहौल में रोबोट तैनात करने का Agility का शुरुआती अनुभव उसे बढ़त दे सकता है। उनके मुताबिक, कंपनियों को अभी ऑटोमेशन की जरूरत है और Agility व्यावहारिक समस्याओं का समाधान दे सकती है।
Qualcomm और Microsoft में Johnson का अनुभव
Johnson ने San Diego State University से इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग की डिग्री ली और General Electric से करियर शुरू किया। 1989 में वह Qualcomm से जुड़ीं, जब कंपनी अभी शुरुआती दौर में थी। वहां उन्होंने इंजीनियरिंग, बिक्री और कारोबार विकास से जुड़े पदों पर 24 साल बिताए और अंततः वैश्विक बाजार विकास की कार्यकारी उपाध्यक्ष बनीं। उन्होंने BREW मोबाइल ऐप प्लेटफॉर्म की शुरुआत का नेतृत्व किया, जिसके जरिए ऐप बिक्री एक अरब डॉलर से अधिक रही।
Qualcomm के पूर्व CEO Paul Jacobs ने दो सौदों को Johnson की उद्योग में पहचान बनाने वाला बताया है: 2002 में Nextel के साथ पुश-टू-टॉक जैसी फोन तकनीक का समझौता और 2010 में Qualcomm द्वारा AT&T को 1.925 अरब डॉलर में वायरलेस स्पेक्ट्रम की बिक्री।
Satya Nadella के 2014 में Microsoft CEO बनने के बाद उन्होंने Johnson को कारोबार विकास का नेतृत्व सौंपा। Microsoft में छह वर्षों के दौरान Johnson ने LinkedIn के 26.2 अरब डॉलर के अधिग्रहण को आगे बढ़ाने में मदद की और सिलिकॉन वैली के स्टार्टअप्स से संबंध मजबूत करने के लिए कंपनी की वेंचर-कैपिटल इकाई M12 शुरू की। Qualcomm और Microsoft, दोनों में Johnson के साथ काम कर चुके Nagaraj Kashyap के अनुसार, वह टीम के सदस्यों को काम करने की काफी स्वतंत्रता देती थीं: सही लोगों को चुनने के बाद वह उन्हें जिम्मेदारी निभाने देती थीं।
Johnson लंबे समय से खुद किसी कंपनी का नेतृत्व करना चाहती थीं। 2020 में वह Magic Leap की CEO बनीं, जहां उन्होंने कंपनी का रुख उद्यम ग्राहकों की ओर बढ़ाया और नए हेडसेट की लॉन्चिंग की देखरेख की। मेटावर्स में दिलचस्पी घटने के बीच Agility ने उनसे संपर्क किया। Oregon State University से 2015 में अलग होकर बनी इस कंपनी ने करीब एक दशक रोबोट विकसित करने में लगाया था। Johnson ने कहा कि उन्हें ऐसी मशीन दिखी जो पहले से काम कर सकती थी और वास्तविक ग्राहकों के लिए उपयोगी साबित हो सकती थी।
Digit की प्रति-इकाई लागत और मुनाफे की राह
Agility में Johnson के दो साल पूरे होने के बाद एक अहम सवाल यह है कि उत्पादन बढ़ाते हुए कंपनी Digit की लागत कितनी घटा सकती है और कारोबारी ग्राहकों को कितना मापने योग्य आर्थिक लाभ दे सकती है। कंपनी की फाइलिंग में नए Digit 5 के लिए शुरुआती सामग्री लागत 150,000 डॉलर प्रति इकाई बताई गई है। Agility का अनुमान है कि सालाना 1,000 इकाइयों के उत्पादन पर यह लागत 75,000 डॉलर और 10,000 इकाइयों पर 30,000 डॉलर तक आ सकती है।
इन लक्ष्यों के लिए उत्पादन में बड़ी बढ़ोतरी जरूरी है। कंपनी का वित्तीय मॉडल रोबोट की पांच साल की उपयोगी उम्र और ‘रोबोटिक्स-एज़-ए-सर्विस’ मॉडल में करीब 18 महीने की लागत-वसूली अवधि मानकर चलता है। ये कंपनी के अनुमान हैं, हासिल हो चुके नतीजे नहीं। रोबोटिक्स विश्लेषक Michelle Sun ने प्रति रोबोट लाभकारी अर्थशास्त्र कायम करने की कई चुनौतियों की ओर ध्यान दिलाया है। निवेशकों के लिए उत्पादन बढ़ना, लागत घटना और ग्राहकों से लगातार भुगतान मिलना—तीनों का साथ आगे बढ़ना जरूरी होगा। इनमें से किसी एक मोर्चे पर कमी लाभप्रदता तक पहुंचने की राह को प्रभावित कर सकती है।
औद्योगिक कामों की संख्या बढ़ाने के लिए Agility ने हाल में कैलिफोर्निया के Fremont में 60,000 वर्ग फुट का इंजीनियरिंग केंद्र खोला है, जहां रोबोटों को नए कौशल सिखाए जाएंगे। कंपनी का कहना है कि उसने वाणिज्यिक संचालन से 65,000 घंटे का डेटा जुटाया है और हर तैनाती से मिली जानकारी का इस्तेमाल तकनीक बेहतर करने में करना चाहती है। यह डेटा और इंजीनियरिंग काम रोबोटों को कारखानों व गोदामों में भरोसेमंद तरीके से अधिक काम करने लायक बना पाते हैं या नहीं, इससे उनकी उपयोगिता और ग्राहकों की स्वीकार्यता तय होगी।
फिलहाल कारखानों और लॉजिस्टिक्स पर जोर
Johnson के मुताबिक, श्रमिकों की कमी विनिर्माण और लॉजिस्टिक्स कंपनियों को ऑटोमेशन की ओर ले जा सकती है। Deloitte के एक अध्ययन का हवाला देते हुए उन्होंने कहा कि 2033 तक अमेरिका के विनिर्माण क्षेत्र में 1.9 मिलियन पद खाली रह सकते हैं। उन्होंने यह भी कहा कि Agility के पास 30 कंपनियों की योग्य संभावित ग्राहक पाइपलाइन है। फिलहाल व्यावसायिक तैनाती मुख्य रूप से औद्योगिक क्षेत्रों में केंद्रित है। Johnson भविष्य में घरों में ह्यूमनॉइड रोबोट इस्तेमाल होते देखती हैं, लेकिन उन्हें अगले पांच वर्षों में ऐसा होने की उम्मीद नहीं है।
लिस्टिंग के बाद Agility की परीक्षा सिर्फ पूंजी जुटाने या ऑर्डर की घोषणा करने तक सीमित नहीं है। कंपनी को तय योजना के अनुसार उत्पादन बढ़ाना, Digit की लागत घटाना और ग्राहक-स्थलों पर रोबोटों से उपयोगी काम कराते रहना होगा। घोषित राजस्व, घाटे, ऑर्डर और लागत लक्ष्य प्रगति को मापने के ठोस संकेत देते हैं; बड़े पैमाने पर संचालन से लाभप्रदता आएगी या नहीं, यह वास्तविक परिचालन नतीजों से साबित होना बाकी है।