Невидимото пречка: Защо последната миля започва от рафта в склада

Най-скъпата ръчна задача в склада: Защо логистиката скоро ще бъде невъзможна без изкуствен интелект

Доставката в същия ден вече не е лукс, а абсолютен стандарт. Въпреки че клиентите очакват поръчките им да пристигнат на прага им в рекордно кратко време, логистичната индустрия се бори зад кулисите с безпрецедентен, структурен недостиг на квалифицирани работници. Пречката в този конфликт на цели често се крие там, където автоматизацията преди това е достигала своите граници: комплектоването на поръчки, известният „последен ход“. Именно тук ново поколение обучаващи се роботи, задвижвани от изкуствен интелект, обещава пробив. Вместо скъпи цялостни ремонти, тези интелигентни системи се адаптират към съществуващите складови инфраструктури, учат се самостоятелно с всеки избран артикул и облекчават недостига на персонал, без да правят хората излишни. Научете защо твърдите системи са остарели, как технологията се отплаща на практика и защо интелигентните роботи за комплектоване ще определят конкурентоспособността в пейзажа на изпълнението на поръчки утрешния ден.

Може ли вашият процес на комплектоване на поръчки да се справи с нарастващото търсене?

До 2026 г. доставката в същия ден вече няма да е диференциращ фактор, а ново очакване. В Съединените щати над 80 процента от всички електронни доставки на хранителни стоки вече се извършват в същия ден, а в този сегмент делът на поръчките, доставени за по-малко от три часа, се е увеличил от малко над половината до близо две трети от общия брой доставки за едно тримесечие. Целият този пазарен растеж през този период се дължи на поръчки, изпълнени в рамките на един час. В същото време ултрабързата доставка за по-малко от един час вече представлява 18 процента от всички поръчки за доставка и 10 процента от поръчките за доставка до дома.

Това ускорение измества пречката във веригата за създаване на стойност там, където е най-малко видима, но най-ефективна: зоната за комплектоване. Всяко намаляване на времето за доставка на входа незабавно създава по-голям натиск върху процесите в склада, особено върху така наречената „последна стъпка“, т.е. изваждането на отделни артикули от контейнерите и опаковането им за доставка. За компаниите за електронни хранителни стоки и изпълнение на поръчки това едновременно означава повече поръчки, повече вариации на продуктите и все по-кратки срокове за изпълнение, докато маржът за грешка се приближава до нула.

Структурно натоварване вместо временно претоварване

Недостигът на квалифицирани работници в складовата логистика вече не е сезонно явление, а структурно състояние на индустрията. Според статистиката на IAB, над 60 000 позиции в складовата логистика са останали незаети в Германия през 2025 г., което е значително увеличение в сравнение с предходните години. За сравнение, през четвъртото тримесечие на 2024 г. около 45% от анкетираните складови компании са заявили, че бизнес операциите им в момента са затруднени от недостиг на квалифицирани работници, докато в началото на проучването през 2009 г. тази цифра е била под десет процента. Въпреки че недостигът е намалял леко от неотдавнашния си пик, той остава на исторически високо ниво.

Това се дължи на комбинация от фактори, които е трудно да се разрешат в краткосрочен план. Около една трета от логистичните работници вече са над 50 години, докато по-младите работници все по-често избират академични кариери, вместо професионално обучение в складирането или спедицията. Към това се добавят физически взискателните задачи, работата на смени и по-ниските заплати в сравнение с други сектори, което допълнително намалява привлекателността на работата в склад. Докато мнозинството от 63,3% от логистичните специалисти смятат, че смяната на кариерата от други индустрии би могла поне частично да облекчи недостига, този ефект сам по себе си е недостатъчен, за да се преодолее структурната празнина.

Тази комбинация от нарастващо търсене и намаляваща наличност на персонал създава точно конфликта на цели, който много оперативни мениджъри познават от собствения си опит: очаква се производителността и точността да се увеличат, докато ресурсите за постигане на тези цели стават все по-оскъдни. Колебанията в изпълнението на комплектоването на поръчки, например поради болнични, високо текучество на персонала или сезонни пикове, водят до забавяния, които пряко влияят върху възприятието на клиентите.

Роботиката като отговор на проблем в процеса, а не като самоцел

Тук се намесва ново поколение роботи за бране, задвижвани от изкуствен интелект, коренно различни от по-старите, твърди решения за автоматизация. Предишните роботи за бране изискваха сложно програмиране и фиксирани точки на захващане за всеки нов продукт, което ги правеше непрактични за асортименти с висока степен на разнообразие, типични за сектора на електронните хранителни стоки. Съвременните системи, от друга страна, използват триизмерна обработка на изображения, комбинирана с предварително обучени алгоритми за дълбоко обучение, за да разпознават и захващат артикули, независимо от формата, размера, прозрачността или текстурата на повърхността, без да е необходимо отделно обучение за всеки отделен продукт.

Поразителен пример идва от швейцарския специалист по обзавеждане OPO Oeschger, който умишлено избра обратния подход при интегрирането на решение за комплектоване, поддържано от изкуствен интелект: вместо да адаптира склада към робота, роботът беше адаптиран към съществуващия склад. Роботът за комплектоване беше интегриран директно в съществуваща работна станция за комплектоване на поръчки и поема точно онези работни стъпки, които преди това се извършваха ръчно: премахване на противоплъзгащи подложки от контейнерите за местоназначение, извличане на необходимите артикули от контейнерите за източник и поставянето им в картонената опаковка за доставка, преди съществуващата конвейерна система да поеме по-нататъшния поток от материали. Изкуственият интелект самостоятелно разпознава артикулите и решава как даден продукт да бъде поставен и подреден в контейнера за местоназначение.

Този интеграционен подход е икономически решаващ, защото опровергава широко разпространеното предположение, че автоматизацията неизбежно изисква цялостно обновяване на складовата инфраструктура. Роботизираните системи могат все по-често да се интегрират в съществуващи работни станции за комплектоване, конвейерна технология и складови системи като AutoStore, вместо да се изисква цялостно препроектиране на съоръжението. Това значително намалява инвестиционната бариера, позволявайки на операторите да въвеждат автоматизацията постепенно, а не революционно.

Как технологията се е доказала на практика

Ползите от тези системи са най-очевидни при мащабно оперативно внедряване. Rohlik Group, която управлява онлайн платформите за храна Knuspr и Gurkerl, разшири внедряването си до 24 робота за бране, управлявани от изкуствен интелект, в своя логистичен център в Берлин в Шьонефелд, след първоначалното въвеждане на един робот на обекта в Шьонефелд. Тези роботи сега комплектуват поръчки в центровете за изпълнение в Берлин и Виена, като през следващите месеци се очаква да последват и други локации, като Франкфурт. Компанията дори планира да увеличи броя на роботите до трицифрен брой в дългосрочен план. Роботите поемат една от последните оставащи ръчни стъпки в складовите операции: прецизното захващане и опаковане на отделни продукти както в хладилна, така и в нехладилна среда.

Ръководителят на отдела за автоматизация и разширяване в Rohlik подчертава, че тази програма за роботика е разработена от нулата, за да трансформира фундаментално доставката на храна, като едновременно с това мащабирането ѝ на множество пазари полага основите за бъдещето на автоматизираната логистика в сектора на електронните хранителни стоки. Подобни ефекти могат да се наблюдават и извън хранителния сектор. В производствено съоръжение, конфигурирано по поръчка, което премина към управлявана от изкуствен интелект процесна дисциплина в интралогистиката, общото време за изпълнение намаля с 84%, а времето за изпълнение от поръчката до доставката - със 77%. В друг документиран случай процентът на грешките е намалял с 68%, а производителността се е увеличила с двуцифрени числа, като целият процес на комплектоване е бил преобразуван в рамките на една седмица.

Утвърдени доставчици на автоматизация от сектора на машиностроенето също се позиционират в тази област. Siemens, заедно със специалиста по интралогистика Mecalux, разработи софтуер за обработка на изображения, поддържан от изкуствен интелект, наречен Simatic Robot Pick AI, който позволява на роботите да хващат всеки артикул, независимо от неговата форма и размер, като по този начин реализират високопроизводителни системи с до 1000 операции по бране на час при 24/7 работа. В друго сътрудничество Siemens, Universal Robots и производителят на камери Zivid комбинираха съответните си технологии, за да откриват надеждно дори прозрачни и транслуцентни обекти, което преди това представляваше значително техническо предизвикателство, особено при опаковки, изработени от стъкло или прозрачно фолио.

LTW предлага на своите клиенти не отделни компоненти, а интегрирани цялостни решения. Консултации, планиране, механични и електротехнически компоненти, технология за управление и автоматизация, както и софтуер и сервиз – всичко е свързано в мрежа и прецизно координирано.

Вътрешното производство на ключови компоненти е особено предимство. Това позволява оптимален контрол на качеството, веригите за доставки и интерфейсите.

LTW е символ на надеждност, прозрачност и съвместно партньорство. Лоялността и честността са здраво залегнали във философията на компанията – ръкостискането все още означава нещо тук.

Свързано с това:

• LTW решения

От твърд автомат към обучаваща се система

От икономическа гледна точка, решаващият напредък на това технологично поколение не е просто самата автоматизация, а преминаването от автоматизация, базирана на правила, към автоматизация, основана на обучение. Класификациите в индустрията вече разграничават няколко етапа на развитие на автоматизацията за комплектоване на поръчки, вариращи от прости полуавтоматизирани системи с фиксирана обработка на изображения и сканиране на баркодове, през до голяма степен автономни роботи, до интелигентно, обучаемо комплектоване от роботи, което в момента се счита за най-напредналия етап. На това най-високо ниво способността на робота за непрекъснато самоусъвършенстване е от основно значение, което позволява на системата да работи не само автономно, но и адаптивно и самооптимизиращо се.

Този обучителен компонент решава ключов икономически проблем на предишните поколения автоматизация: липсата на мащабируемост при промяна или разширяване на продуктовите гами. Със системи, които вече имат предварително обучени възможности за изкуствен интелект, новите продукти вече не е необходимо да бъдат обучавани индивидуално, тъй като основните възможности вече обхващат широк спектър от обекти. Това е особено важно за индустрии с високо динамични продуктови гами, като фармацевтика, мода, електронна търговия и обработка на връщания. Автономен мобилен робот, който се движи по складовите пътеки с пазарска количка като човек, като комплектува и консолидира поръчки, вече е обучен за повече от милиард комплекта. Машинното обучение го прави по-прецизен при всеки следващ комплект, докато допълнителна станция „стока-човек“ за тежки или труднодостъпни артикули осигурява постоянна надеждност на комплектоването от 100 процента.

Освен това, такива системи не изискват фиксирана инфраструктура, като стелажи или конвейерни ленти, и работят със стандартни рафтове и контейнери, което позволява бързо внедряване и автоматизация на веригата за доставки от край до край, без фундаментално да се променят съществуващите логистични процеси. Този подход към леката инфраструктура се различава значително от кубичните системи за съхранение или совалковите решения, които изискват фиксирани мрежови структури, и по този начин предоставя на операторите значително по-голяма гъвкавост при постепенната автоматизация на съществуващите им съоръжения.

Човешкият фактор остава централен

Въпреки впечатляващия технологичен напредък, използването на роботика с изкуствен интелект в никакъв случай не означава пълно изместване на човешкия труд от склада. По-скоро все по-често се появява хибриден модел, при който роботите надеждно и без усилие се справят със стандартизирани, повтарящи се или ергономично взискателни задачи за комплектоване, докато служителите са освободени от тези задължения и могат да се концентрират върху изключителни случаи, контрол на качеството или цялостно управление на процесите. Това разделение на труда се оказва особено ценно в светлината на продължаващия недостиг на квалифицирана работна ръка, тъй като насочва съществуващите човешки ресурси специално към онези задачи, които наистина изискват човешка преценка.

От икономическа гледна точка това развитие може да се разглежда и като отговор на демографските промени. Предвид работната сила, в която една трета от служителите вече са над 50 години, а броят на младите хора, влизащи в работната сила, все по-намалява, автоматизацията на физически взискателните, повтарящи се задачи изглежда по-малко като заплаха за работните места и повече като необходима компенсация за структурен проблем, който не може да бъде решен единствено чрез набиране на персонал. Тази връзка е изрично призната и от гледна точка на доставчика: последиците от недостига на работна ръка биха могли да бъдат смекчени чрез роботи за бране, управлявани от изкуствен интелект, като същевременно се повиши оперативната ефективност в складовете.

Икономическа оценка на инвестицията спрямо ползата

Централният бизнес въпрос при въвеждането на подобни системи се отнася не толкова до техническата осъществимост, която вече може да се счита за до голяма степен решена, колкото до икономическото изчисление във всеки отделен случай. От решаващо значение е, че съвременните решения с изкуствен интелект, базирани на роботика, могат да бъдат интегрирани в съществуващи работни станции за комплектоване на поръчки, вместо да изискват изцяло нова система, което значително съкращава периода на амортизация в сравнение с традиционните мащабни инвестиции в автоматизирани системи за съхранение. За оператори със съществуваща конвейерна технология или системи AutoStore това означава, че последната, преди това ръчна стъпка, може да бъде преоборудвана, без да се прекъсва съществуващият поток от материали.

Същевременно документираните подобрения в ефективността демонстрират значителния икономически ефект. 68% намаление на процента на грешки, съчетано с двуцифрено увеличение на производителността в рамките на една седмица от внедряването, представлява мащаб, който би бил практически невъзможен за постигане с традиционните оптимизации на процесите. Освен това, производителност до 1000 комплектования на поръчки на час при непрекъсната 24/7 работа показва, че тези системи не само компенсират недостига на персонал, но и могат да създадат допълнителен капацитет, което е от съществено значение за справяне с пиковото търсене за доставка в същия ден и ултрабърза доставка.

Въпреки това е важно да се има предвид, че не всяка продуктова гама и не всяка складова структура е еднакво подходяща за роботизация. Системите, които разчитат на фиксирани точки на захващане и предварително структурирани обекти, предлагат по-малка гъвкавост от адаптивните, обучаващи се решения. Следователно, изборът на подходящо ниво на автоматизация зависи от конкретната продуктова гама, обема на поръчките и съществуващата инфраструктура. Компаниите, които преждевременно инвестират в неподходящи системи, рискуват да не реализират очакваните подобрения в ефективността и вместо това да въведат допълнителна сложност в своите процеси.

Пейзажът на изпълнението на задачите през следващите години

Комбинацията от структурен недостиг на квалифицирани работници, нарастващи оперативни разходи и очаквания на клиентите, които неумолимо се изместват към доставки в същия ден и дори под същия ден, прави автоматизацията на комплектоването на поръчки едно от най-належащите инвестиционни решения в индустрията за изпълнение на поръчки през следващите години. Изкуственият интелект в логистиката все повече се развива от чисто автоматизиран проект до цялостна, управлявана от изкуствен интелект процесна дисциплина, която интегрира сигурността, качеството на данните и съответствието с процесите в автоматизацията, вместо да управлява изолирани, самостоятелни решения. Изследователски институции като Института Фраунхофер за материален поток и логистика също подчертават, че базираната на изкуствен интелект оптимизация на местата за съхранение, автоматичната идентификация на товарните превозвачи и прехвърлянето на симулирани роботизирани процеси в реални среди все повече вървят ръка за ръка, за да позволят проактивно планиране и да отключат допълнителен потенциал за ефективност.

За операторите, които в момента решават дали да инвестират в роботика за бране, задвижвана от изкуствен интелект, пазарът вече предоставя надеждни показатели: от целенасочена интеграция в една работна станция за бране до мащабиране до флотилии от множество роботи, а потенциално и стотици, в няколко държави. Следователно ключовият въпрос вече не е дали изкуственият интелект ще промени брането на поръчки, а колко бързо отделните компании могат да се възползват от тази промяна, преди разликата с вече автоматизираните конкуренти да стане твърде голяма.

С удоволствие бих служел като ваш личен съветник.

Можете да се свържете с мен на wolfenstein∂xpert.digital или

Просто ми се обадете на +49 7348 4088 965 .

LinkedIn
 

 

Повече информация тук:

• Консултации и планиране на складове с високи стелажи: Автоматизиран склад с високи стелажи – Оптимизиране на складирането на палети напълно автоматично – Оптимизация на склада