Як автоматизувати склад: поради від McKinsey та актуальні технічнологічні рішення

Statista прогнозує, що ринок автоматизації логістичних майданчиків досягне $41 до 2027 року з щорічним зростанням на 15%. А за даними Gartner, до 2027-го понад 75% компаній запровадять певну форму кіберфізичної автоматизації складських операцій.

В McKinsey роблять висновок: протягом наступних років компанії збільшуватимуть інвестиції в автоматизацію складських майданчиків. Але наявність коштів не завжди гарантує покращення логістичних операцій. Значна частина проєктів автоматизації складів зазнає невдачі через три причини: 

• відсутність цілісного бачення автоматизації
• погане розуміння технологій для автоматизації зі сторони керівництва
• неузгодженість принципів і бізнес-процесів в організації

McKinsey пропонує кілька практик, які допоможуть компаніям уникнути помилок в автоматизації складів:

• Уточніть потреби бізнесу. Необхідно точно знати, які проблеми компанія хоче вирішити за допомогою автоматизації. Наприклад, зменшити експлуатаційні витрати, збільшити корисну площу зберігання на складі, переформатувати зайнятість працівників.

• Думайте про мережеві рішення, а не острівці автоматизації. Розробіть комплексну дорожню карту, яка передбачатиме поступову модернізацію всіх складських процесів, а не точкові зміни.  

• Здійснюйте інвестиції в автоматизацію поетапно. Встановіть тригери для наступних стадій фінансування: інвестуєте в один процес і, коли досягаєте певного KPI, вкладаєтесь у наступний процес. Важливо, щоб витрати відповідали потребам бізнесу та не ставали загрозою для безперервності роботи компанії. 

• Дивіться за межі технологій. Для автоматизації потрібні кваліфіковані команди для розгортання, запуску та обслуговування передових систем. Тому важливо не тільки впроваджувати новітні рішення, але й заповнювати прогалини у навичках співробітників, бо ці технології не замінять повністю працівників.

Ось кілька актуальних технологічних рішень, які вже змінюють складські операції. 

1. Роботи. Gartner пише, що 96% опитаних компаній цікавляться робототехнікою. А 59% респондентів зауважують, що основна мотивація її використовувати — дефіцит працівників. Наразі робототехніка виконує різні задачі на складах: роботи-візки транспортують товари, буксирувальники переміщують масивні вантажі, палетайзери перекладають товари на палети, сортувальники перебирають і пакують товари, а дрони допомагають в інвентаризації.

Наступний крок — активне використання гуманоїдних роботів, які імітують рухи людини. Gartner прогнозує, що до 2027 року вони складатимуть 10% від усіх інтелектуальних роботів. Зараз автоматичним машинам важко пересуватися та збирати окремі предмети різного розміру та форми. А нові гуманоїдні моделі мають усунути обмеження попередніх поколінь.

2. Інтернет речей. IoT-датчики з M2M SIM-картами є невіддільною частиною розумного складу, адже вони дозволяють ефективно керувати запасами. А саме: контролювати залишки товарів і вчасно поповнювати їх, відстежувати розташування та переміщення об'єктів і безперервно моніторити умови їх зберігання, наприклад, температуру, вологість і освітлення. Датчики автоматично збирають дані та завдяки M2M-картам своєчасно передають інформацію у відповідні системи керування складом.

Крім того, IoT-датчики з M2M SIM-картами дозволяють контролювати стан обладнання на складах: конвеєрів, пакувальної техніки, палетних машин. Рішення допомагає моніторити справність складських активів і проводити прогнозне технічне обслуговування до того, як обладнання вийде з ладу.

3. Штучний інтелект. Компанії використовують ШІ у кількох напрямках автоматизації складів:

• Управління технікою. ШІ разом з комп’ютерним зором уже дозволяють роботам виконувати базові задачі — розпізнавати товари та сортувати їх. Наприклад, Amazon розробив робота Sparrow, який, використовуючи ШІ, точно розпізнає та обробляє мільйони предметів.

  Також завдяки ШІ роботи здатні планувати власні маршрути та послідовності комплектування товарів під час автономної навігації на логістичних хабах.

• Керування запасами. Моделі Machine Learning можуть розпізнавати закономірності у вичерпанні запасів на складі. А це дозволяє не тільки вчасно їх поповнювати, але й прогнозувати потреби на місяці наперед з урахуванням сезонності та ринкових тенденцій.
• Візуальний огляд. Технологія комп’ютерного зору допомагає виявляти пошкодження як складського обладнання, так і запасів з метою контролю якості логістичних операцій.

4. Real-Time Kinematic. Технологія RTK може підвищити ефективність дронів на великих логістичних хабах. Щоб техніка пересувалася на майданчику, їй необхідне точне позиціювання. Це можуть забезпечити кілька технологій, але RTK наразі є найбільш коректною серед них. Ще одна важлива опція RTK — визначення точних координат вантажів на логістичному хабі. Завдяки їй компанія може ще більш полегшити систему управління складом.