Без лишних шагов: как роботизация и подход «товар к человеку» меняют работу складов

Редакция спецпроектовАвтор

Десятилетиями склады работали по стандартной схеме, в которой сотрудники ищут нужные товары на стеллажах и за день проходят несколько километров, чтобы собрать заказы. В результате снижается эффективность: работники устают и ошибаются, а в пиковые сезоны склад не справляется с нагрузкой. Все это — на фоне дефицита кадров в логистике. Сегодня рынок переходит к другой парадигме, когда товары привозят к человеку с помощью роботов. Иван Калинов, генеральный директор Яндекс Роботикс и эксперт в области автономных систем, объясняет, как именно работает подход Goods-to-Person, зачем он компаниям и как будет выглядеть склад будущего.

Что такое подход «товар к человеку»

Операции на любом складе можно условно разделить на две группы. Первая — перемещение товаров между зонами: например, с помощью тележек, штабелеров и другой техники. Ко второй относится любое другое взаимодействие с товарами, когда человек остается на одном месте, — разгрузка и наполнение коробок, сборка заказов.

В классической модели «человек к товару» в обоих типах операций задействован сотрудник. За рабочую смену он проходит десятки километров по помещениям склада, чтобы найти нужную продукцию и принести ее к точке комплектации. «Товар к человеку» (Goods-to-Person, G2P) переназначает роли. Роботы берут на себя перемещение коробок, а люди на стационарных постах — остальные операции.

Подход G2P можно применять на абсолютно разных объектах. Яркий пример — работа распределительного центра. Обычно сотрудники самостоятельно перевозят палеты по складу и распределяют продукты по специальным ячейкам — местам хранения — для отправки в магазины. Этот процесс — долгий, трудоемкий и физически тяжелый. С внедрением автоматизации роботы не только сами доставляют товар к человеку для сборки, но и забирают готовые палеты в зону отгрузки. Работники остаются на стационарных точках для комплектации заказов и не тратят время на перемещения по складу.

Именно такой кейс Яндекс Роботикс реализует с «Перекрестком»: более 100 роботов будут собирать заказы для супермаркетов сети в Санкт-Петербурге и области. Они возьмут на себя 90% задач по сборке охлажденных или скоропортящихся товаров во фреш-зоне. Это около половины всех операций центра.

Еще один показательный пример применения G2P-подхода — роботизированный даркстор Яндекс Лавки в Москве. Там в специально оборудованной зоне 12 мобильных роботов доставляют стеллажи с нужными товарами к сотрудникам, чтобы ускорить процесс комплектации заказов. Ежедневно они обрабатывают около 40% ассортимента Лавки.

Однако G2P актуален не только для электронной коммерции и ретейла. На фармацевтических складах роботы могут привозить сотрудникам лекарственные препараты для дальнейшей упаковки. А в промышленности — наборы деталей для сборки устройств на конвейерах. Нюансы меняются в зависимости от отрасли: где-то нужно доставлять палеты, где-то — отдельные коробки или даже товары. Однако фундамент остается прежним.

G2P в цифрах: зачем складам новая система

Повышение эффективности склада. Скорость и точность комплектации увеличиваются. Это особенно важно в пиковые сезоны, когда растет нагрузка на склад. При этом чем больше площадка, тем выше эффект G2P. Например, в случае с «Перекрестком» эффективность работы склада, по предварительной оценке, увеличится на 30–40%. В то же время скорость сборки заказов конкретно в роботизированной зоне возрастает в 2,5 раза: вручную один комплектовщик в среднем успевает собрать 130 коробов в час, а с роботами это число увеличится до 300.
Снижение физической нагрузки на сотрудников. Они меньше устают, падает риск травм. Это может привлечь новые кадры в логистическую отрасль, которой, по данным «Известий», не хватает порядка 1 млн работников.
Масштабируемость и адаптивность. G2P-системы можно адаптировать по мере увеличения количества заказов, при этом не нужно строить новые зоны или склады. Так, в «Перекрестке» распределительный центр сможет обслуживать на 30 магазинов больше без расширения площади.

Роботы и их «бригадир»

В G2P-системе могут быть задействованы разные типы роботов. Это, например, шаттлы, мобильные роботы, вилочные погрузчики для вертикального и горизонтального перемещения товаров и стеллажей.

Роботы также отличаются по функционалу, грузоподъемности, скорости. Выбор вендора и модели зависит от задач компании, характеристик склада, требований к безопасности.

Для управления множеством разных роботов нужен «бригадир», который будет координировать их действия, распределять между ними задачи и соединять устройства с системой управления складом (WMS, Warehouse Management System). Эту функцию выполняет RMS, Robot Management System — система управления роботами.

Такую разработали в Яндекс Роботикс: алгоритмы Yandex RMS строят для роботов оптимальные маршруты, чтобы избегать столкновений и гарантировать точность сборки заказов. В систему заранее заносятся все сведения о складе, включая расположение продукции на стеллажах. Операторы на складе могут пользоваться Yandex RMS без навыков программирования — для этого разработана low-code-платформа. На ней легко настроить, что, когда, куда и как должен переместить конкретный робот.

По данным Яндекс Роботикс, RMS уже сейчас сокращает сроки внедрения роботов на 20%. В недалеком будущем склад сможет добавлять новое устройство в систему примерно так же легко, как пользователь «умного дома» — лампочку. Достаточно будет выбрать нужного робота, подключить его к RMS и настроить подходящий сценарий в визуально простом интерфейсе.

Процесс внедрения роботов включает в себя несколько этапов: анализ бизнес-процессов компании, оценка склада и IТ-систем, сбор данных, которые позволят продумать конфигурацию зон и подобрать роботов, а также подготовка инфраструктуры, обучение персонала и ввод устройств в эксплуатацию. Главных требований для роботизации всего два — это ровный пол на складе и наличие у компании WMS.

От G2P к физическому ИИ и полной автономии

«Товар к человеку» — лишь первая ступень автоматизации. Следующий этап эволюции склада — «товар к роботу», когда комплектует заказы уже робот, а не человек. По оценке Яндекс Роботикс, на этом уровне можно автоматизировать около 70% операций на складе. Оставшиеся 30% — это процессы, которые сложно стандартизировать, например, проверка качества и работа с поврежденными товарами.

Для них в перспективе будут использоваться универсальные ИИ-помощники. Так произойдет переход на третий уровень — «робот к товару». В его основе лежит концепция физического ИИ (Physical AI) — продвинутых автономных роботов, способных выполнять сложные цепочки действий без постоянного контроля человека. Они способны глубже понимать окружающий мир и самостоятельно принимать решения в зависимости от контекста ситуации. О переходе к этой стадии можно будет говорить не раньше 2030 года.

Сегодня же при всех преимуществах G2P не каждая компания готова внедрять такие системы. Роботизация подразумевает инвестиции, и не все готовы вкладываться в долгосрочные проекты. Однако реальные кейсы показывают: финансовую выгоду от роботов можно получить всего за 2–3 года — это средний срок окупаемости таких решений. Крупный бизнес уже видит потенциал роботизации: компании понимают, что если не инвестировать в нее сейчас, то в будущем можно отстать от конкурентов.

В то же время массовая роботизация предполагает наличие на рынке интеграторов, которые помогают заказчикам внедрять и объединять между собой множество разных роботов. Сегодня таких игроков относительно мало. И это — одна из проблем, которую решает Yandex RMS. Даже малый интегратор, который умеет работать только с одним типом устройств, получает продукт из «коробки» для управления целым флотом роботов и может претендовать на масштабные проекты.

Роль человека на складе будущего

С развитием роботизации изменится и роль человека на складе. Появятся новые профессии — от операторов и специалистов по настройке роботизированных систем до сервисных инженеров. Количество людей, задействованных в физически тяжелых, рутинных операциях, заметно снизится. Поменяются и KPI, ведь теперь человек сможет одновременно контролировать работу десятков роботов, вместо того чтобы самостоятельно перемещать десятки палет с товарами. Производительность предприятий вырастет в разы — именно это и нужно бизнесу.