Цифровой склад: как посмотреть на бизнес под цифровым углом

Роботы уже цифровые. А что насчёт остальных?

Александр Валенсия, директор по разработке UMSERV, один из спикеров бизнес-завтрака, обратил внимание на разницу между роботами и другими участниками складских процессов. Робот регулярно передаёт системе информацию о своём состоянии. С человеком всё сложнее: система может видеть лишь отдельные следы его работы. Например, данные WMS о сканировании товаров позволяют примерно определить, где находится комплектовщик и чем он занят.

Но чем больше информации о людях и других участниках процесса поступает в систему управления, тем точнее можно планировать работу склада. Если учитывать только роботов, часть происходящего остаётся за пределами общей картины.

Роботизация начинается не с покупки роботов

Проблема не всегда в отсутствии сложных технологий. Иногда предприятию сначала нужно разобраться с тем, как устроены его собственные процессы и какие данные о них вообще собираются.

На бизнес-завтраке привели показательный пример: на выставке к специалисту обратился владелец таможенного склада площадью 50 тысяч квадратных метров. Несмотря на масштаб, системы складского учёта там не было. Поступление товаров, хранение и списания фиксировали на бумаге. После смены документы передавали в бухгалтерию, где их обрабатывали вручную.

Но отсутствие WMS — не единственная проблема. Бывает, что начало и конец операции отражены в системе, а всё, что происходит между ними, остаётся за кадром. Сотрудники выполняют часть работы вручную, по привычке или самостоятельно выбирают порядок действий. В результате у интегратора нет полной картины процесса, на основе которой можно спроектировать автоматизацию.

Как отметил Алексей Катиленков, руководитель направления роботизации UMSERV, если опираться на неполные данные, разработанная модель может оказаться неверной и не обеспечить ожидаемой эффективности.

Поэтому начинать он рекомендует с базовых инструментов: системы складского учёта и управления, терминалов сбора данных и голосовых решений. Следующий шаг — автоматизация повторяющихся операций. Например, перевозки палет между участками. На отдельных складах таких перемещений набирается по тысяче, две или три тысячи в день. Это рутинная работа, на которую приходится выделять сотрудников, хотя их время можно направить на более квалифицированные задачи.

До внедрения оборудования важно провести предпроектное обследование: вместе с заказчиком пройти складские процессы от начала до конца, разобраться, как они устроены на самом деле, найти неоцифрованные участки и сформировать требования к будущему решению. Только после этого можно переходить к проектированию и выбору оборудования.

Робота нужно выбирать под реальные условия

Отдельная тема встречи — выбор мобильных роботов. Алексей Катиленков, руководитель направления роботизации UMSERV, рассказал, почему поиск самого дешёвого оборудования не всегда приводит к экономии.

На практике недорогая модель может иметь ограничения по навигации, инфраструктуре или условиям эксплуатации. В результате оборудование не справляется с задачами конкретного заказчика, а первоначальная экономия оборачивается дополнительными доработками и проблемами при внедрении.

Есть и технические нюансы, которые важно учитывать ещё на этапе выбора. Например, если в характеристиках погрузчика указана грузоподъёмность 1000 кг, это не означает, что он сможет поднять такую массу на высоту 10 метров. По приведённому Алексеем примеру, фактическая грузоподъёмность на такой высоте может составить 600 кг, а в некоторых случаях — 400 кг.

Не менее важно предусмотреть защиту оборудования от столкновений и других воздействий. При работе роботов вместе с людьми и ручной техникой повреждения датчиков и элементов безопасности приводят не только к затратам на ремонт, но и к остановкам оборудования. Поэтому UMSERV занимается дополнительной защитой отдельных элементов роботов и прорабатывает способы регистрации инцидентов — чтобы можно было установить, что произошло и как избежать повторения ситуации.

Когда расчётная модель сталкивается с реальностью

Даже если маршруты роботов настроены правильно, а система работает без сбоев, это ещё не гарантирует, что склад будет справляться с плановой нагрузкой. На практике на производительность влияют не только техника и программное обеспечение, но и люди, которые работают рядом с роботами.

Алексей Вялов, руководитель направления систем управления и телеметрии UMSERV, привёл показательный пример. Крупная подмосковная компания закупила около 300 роботов, настроила маршруты, но во время предновогоднего пика роботы начали собираться в пробки. Команда предположила, что проблема в маршрутной сетке, и приступила к её анализу. Однако причина оказалась не в маршрутах.

На одном из постов комплектации работал сотрудник с артритом. Он не успевал выполнять операции с той скоростью, которую закладывали в расчётную модель. Роботы ждали, потоки замедлялись, а система не могла самостоятельно объяснить, почему возникли заторы.

Этот случай хорошо показывает разницу между моделью склада и тем, что происходит на нём в действительности. При проектировании можно рассчитать маршруты, количество роботов и производительность постов, но реальные процессы зависят от множества факторов, которые заранее не всегда удаётся учесть.

«Мы должны понимать, что происходит в реальном мире, в котором существуют роботы», — подчеркнул Алексей.

Для этого недостаточно собирать телеметрию только с роботизированной техники. Нужно понимать, где находятся сотрудники, какие операции выполняют и с какой скоростью работают, учитывать перемещения погрузчиков и состояние складской инфраструктуры. Чем больше актуальных данных поступает в систему, тем точнее она отражает реальную ситуацию и тем обоснованнее решения, которые помогают вывести склад на проектную мощность.

Проверить решение до масштабирования

Ещё один важный этап — предварительная проверка технологии. На встрече говорили о Proof of Concept (PoC): сначала создаётся модель объекта и процессов, в неё загружаются исторические или планируемые данные, а затем проверяются возможные сценарии. Например, где могут возникнуть заторы, какие участки окажутся перегруженными, хватит ли пропускной способности и можно ли будет масштабировать решение.

После этого можно переходить к пилотному проекту. Вместо того чтобы сразу автоматизировать весь склад, выбирают один участок или несколько процессов и проверяют, как технология работает в реальных условиях. Это позволяет понять, какие изменения потребуются и насколько решение подходит конкретному предприятию. И только после такой проверки имеет смысл переходить к масштабированию.

Цифровой склад не появляется в момент, когда на площадке запускают первого робота. Для этого нужно последовательно описать процессы, собрать данные о том, как они работают на самом деле, и связать между собой людей, оборудование и системы управления. Тогда технологии становятся не отдельными элементами инфраструктуры, а инструментом, который помогает видеть работу склада целиком.