Невидимое узкое место: почему последний отрезок пути начинается на складской полке

Самая дорогостоящая ручная задача на складе: почему логистика вскоре станет невозможной без ИИ

Доставка в тот же день перестала быть роскошью и стала абсолютным стандартом. Однако, в то время как клиенты ожидают доставки своих заказов в рекордно короткие сроки, логистическая отрасль сталкивается с беспрецедентной структурной нехваткой квалифицированных работников. Узкое место в этом конфликте целей часто находится там, где автоматизация ранее достигала своих пределов: комплектация заказов, знаменитый «последний ход». Именно здесь новое поколение обучающихся роботов с искусственным интеллектом обещает прорыв. Вместо дорогостоящей полной модернизации эти интеллектуальные системы адаптируются к существующей складской инфраструктуре, обучаются самостоятельно с каждым комплектуемым товаром и смягчают дефицит персонала, не делая людей лишними. Узнайте, почему жесткие системы устарели, как технология окупается на практике и почему интеллектуальные роботы для комплектации заказов определят конкурентоспособность в сфере логистики завтрашнего дня.

Сможет ли ваш процесс комплектации заказов справиться с растущим спросом?

К 2026 году доставка в тот же день перестанет быть конкурентным преимуществом и станет новым ожиданием. В Соединенных Штатах более 80 процентов всех онлайн-доставок продуктов питания теперь осуществляются в тот же день, и в этом сегменте доля заказов, доставленных менее чем за три часа, выросла с чуть более половины до почти двух третей от общего числа доставок за один квартал. Весь этот рост рынка за этот период был обеспечен за счет заказов, выполненных в течение одного часа. В то же время сверхбыстрая доставка менее чем за час уже составляла 18 процентов всех заказов на доставку и 10 процентов заказов на доставку на дом.

Это ускорение смещает узкое место в цепочке создания стоимости туда, где оно наименее заметно, но наиболее эффективно: в зону комплектации заказов. Каждое сокращение времени доставки на начальном этапе немедленно создает дополнительную нагрузку на процессы внутри склада, особенно на так называемый «последний этап», то есть извлечение отдельных товаров из контейнеров и их упаковка для отправки. Для компаний, занимающихся онлайн-продажей продуктов питания и логистикой, это одновременно означает больше заказов, больше вариантов продукции и все более короткие сроки выполнения, в то время как вероятность ошибки приближается к нулю.

Структурная нагрузка вместо временного узкого места

Нехватка квалифицированных работников в складской логистике перестала быть сезонным явлением и стала структурной проблемой отрасли. Согласно статистике IAB, в Германии в 2025 году более 60 000 вакансий в сфере складской логистики оставались незаполненными, что значительно больше, чем в предыдущие годы. Для сравнения, в четвертом квартале 2024 года около 45 процентов опрошенных складских компаний заявили, что их деятельность в настоящее время затруднена из-за нехватки квалифицированных работников, тогда как в начале опроса в 2009 году этот показатель был ниже десяти процентов. Хотя дефицит несколько снизился по сравнению с недавним пиком, он остается на исторически высоком уровне.

Это обусловлено сочетанием факторов, которые трудно решить в краткосрочной перспективе. Около трети работников логистики уже старше 50 лет, в то время как молодые работники все чаще выбирают академическую карьеру, а не профессиональную подготовку в сфере складского хозяйства или экспедирования грузов. К этому добавляются физически тяжелые задачи, сменная работа и более низкая заработная плата по сравнению с другими секторами, что еще больше снижает привлекательность работы на складе. Хотя большинство (63,3%) специалистов по логистике считают, что смена профессии из других отраслей могла бы хотя бы частично смягчить дефицит, одного этого эффекта недостаточно для устранения структурного дефицита.

Такое сочетание растущего спроса и сокращения численности персонала создает именно тот конфликт целей, который многие руководители производственных процессов знают по собственному опыту: ожидается повышение производительности и точности, в то время как ресурсы для достижения этих целей становятся все более дефицитными. Колебания в комплектации заказов, например, из-за больничных, высокой текучести кадров или сезонных пиков, в свою очередь, приводят к задержкам, которые напрямую влияют на восприятие клиентов.

Робототехника как решение технологической проблемы, а не как самоцель

Именно здесь на помощь приходит новое поколение роботов-сборщиков с искусственным интеллектом, принципиально отличающихся от старых, жестких решений по автоматизации. Предыдущие роботы-сборщики требовали сложного программирования и фиксированных точек захвата для каждого нового продукта, что делало их непрактичными для ассортимента с высокой степенью разнообразия, типичного для сектора онлайн-торговли продуктами питания. Современные системы, напротив, используют трехмерную обработку изображений в сочетании с предварительно обученными алгоритмами глубокого обучения для распознавания и захвата предметов независимо от формы, размера, прозрачности или текстуры поверхности, без необходимости отдельного обучения для каждого отдельного продукта.

Яркий пример — швейцарская компания OPO Oeschger, специализирующаяся на производстве фурнитуры, которая намеренно выбрала противоположный подход при интеграции решения для комплектации заказов с поддержкой ИИ: вместо адаптации склада к роботу, робот был адаптирован к существующему складу. Робот-комплектовщик был интегрирован непосредственно в существующую рабочую станцию ​​для комплектации заказов и берет на себя именно те рабочие этапы, которые ранее выполнялись вручную: удаление противоскользящих ковриков из контейнеров назначения, извлечение необходимых товаров из исходных контейнеров и размещение их в транспортной коробке, прежде чем существующая конвейерная система возьмет на себя дальнейший поток материалов. Искусственный интеллект самостоятельно распознает товары и решает, как разместить и уложить продукт в контейнер назначения.

Такой интеграционный подход имеет решающее экономическое значение, поскольку опровергает широко распространенное мнение о том, что автоматизация неизбежно требует полной перестройки складской инфраструктуры. Роботизированные системы все чаще могут быть интегрированы в существующие рабочие места для комплектации заказов, конвейерные системы и системы хранения, такие как AutoStore, вместо того, чтобы требовать полной перестройки объекта. Это значительно снижает инвестиционный барьер, позволяя операторам внедрять автоматизацию постепенно, а не с нарушениями.

Как технология доказала свою эффективность на практике

Преимущества этих систем наиболее очевидны при крупномасштабном внедрении. Компания Rohlik Group, управляющая онлайн-платформами доставки продуктов питания Knuspr и Gurkerl, расширила свою систему до 24 роботов-комплектовщиков с искусственным интеллектом в своем логистическом центре в Шёнефельде в Берлине, после первоначального внедрения одного робота на площадке в Шёнефельде. Сейчас эти роботы комплектуют заказы в центрах выполнения заказов в Берлине и Вене, а в ближайшие месяцы планируется их внедрение в других местах, например, во Франкфурте. В долгосрочной перспективе компания даже планирует увеличить количество роботов до трехзначного числа. Роботы берут на себя один из последних оставшихся ручных этапов складских операций: точный захват и упаковку отдельных продуктов как в холодильных, так и в обычных условиях.

Руководитель группы по автоматизации и расширению в компании Rohlik подчеркивает, что эта роботизированная программа была разработана с нуля для коренной трансформации доставки продуктов питания, а ее масштабирование на нескольких рынках одновременно закладывает основу для будущего автоматизированной логистики в секторе онлайн-продажи продуктов питания. Аналогичные эффекты наблюдаются и за пределами пищевой отрасли. На предприятии, работающем по принципу «на заказ», которое перешло на управление процессами с помощью ИИ в интралогистике, общее время выполнения заказа сократилось на 84%, а время от заказа до отгрузки — на 77%. В другом задокументированном случае уровень ошибок снизился на 68%, а производительность увеличилась на двузначное число процентов, при этом весь процесс комплектации был перестроен в течение одной недели.

Известные поставщики решений для автоматизации из сектора машиностроения также занимают свою нишу в этой области. Компания Siemens совместно со специалистом по интралогистике Mecalux разработала программное обеспечение для обработки изображений с поддержкой искусственного интеллекта под названием Simatic Robot Pick AI, которое позволяет роботам захватывать любые предметы независимо от их формы и размера, обеспечивая тем самым высокопроизводительные системы с производительностью до 1000 операций по захвату в час в круглосуточном режиме работы. В другом проекте Siemens, Universal Robots и производитель камер Zivid объединили свои технологии для надежного обнаружения даже прозрачных и полупрозрачных объектов, что ранее представляло собой серьезную техническую проблему, особенно в случае упаковки из стекла или прозрачной пленки.

LTW Intralogistics – Инженеры по организации потока – Изображение: LTW Intralogistics GmbH

Компания LTW предлагает своим клиентам не отдельные компоненты, а комплексные решения. Консультации, проектирование, механические и электротехнические компоненты, технологии управления и автоматизации, а также программное обеспечение и сервис – все это объединено в единую сеть и точно скоординировано.

Собственное производство ключевых компонентов является особенно выгодным. Это позволяет оптимально контролировать качество, цепочки поставок и взаимодействие компонентов.

LTW расшифровывается как надежность, прозрачность и партнерство, основанное на сотрудничестве. Лояльность и честность прочно укоренены в философии компании – рукопожатие здесь по-прежнему имеет значение.

В связи с этим:

• LTW Solutions

От жёсткой автоматизации к системе обучения

С экономической точки зрения, решающим фактором развития этого поколения технологий является не только сама автоматизация, но и переход от автоматизации, основанной на правилах, к автоматизации, основанной на обучении. В настоящее время в отраслевой классификации выделяют несколько этапов развития автоматизации комплектации заказов, начиная от простых полуавтоматизированных систем с фиксированной обработкой изображений и сканированием штрих-кодов, через в значительной степени автономных роботов, до интеллектуальной, обучающейся роботизированной комплектации, которая в настоящее время считается наиболее продвинутым этапом. На этом высшем уровне центральное место занимает способность робота к непрерывному самосовершенствованию, позволяющая системе работать не только автономно, но и адаптивно и самооптимизируясь.

Этот компонент машинного обучения решает ключевую экономическую проблему предыдущих поколений автоматизации: их недостаточную масштабируемость при изменении или расширении ассортимента продукции. Благодаря системам с уже обученными возможностями ИИ, новые продукты больше не нуждаются в индивидуальном обучении, поскольку базовые возможности уже охватывают широкий спектр объектов. Это особенно важно для отраслей с высокодинамичным ассортиментом продукции, таких как фармацевтика, мода, электронная коммерция и обработка возвратов. Автономный мобильный робот, который перемещается по складским проходам с тележкой, как человек, собирая и консолидируя заказы, уже обучен на более чем миллиарде операций по комплектации. Машинное обучение повышает точность каждой последующей операции, а дополнительная станция доставки товаров к оператору для тяжелых или труднодоступных предметов обеспечивает стабильную надежность комплектации на уровне 100 процентов.

Кроме того, такие системы не требуют стационарной инфраструктуры, такой как стеллажи или конвейерные ленты, и работают со стандартными полками и контейнерами, что позволяет быстро развертывать и автоматизировать всю цепочку поставок без кардинального изменения существующих логистических процессов. Такой подход к созданию облегченной инфраструктуры существенно отличается от систем кубического хранения или челночных решений, которые требуют стационарных сетчатых конструкций, и, таким образом, предоставляет операторам значительно большую гибкость в постепенной автоматизации существующих объектов.

Человеческий фактор остается центральным

Несмотря на впечатляющие технологические достижения, использование робототехники с искусственным интеллектом никоим образом не означает полного вытеснения человеческого труда со складов. Скорее, все чаще появляется гибридная модель, в которой роботы надежно и без усилий выполняют стандартизированные, повторяющиеся или эргономически сложные задачи по комплектации заказов, в то время как сотрудники освобождаются от этих обязанностей и могут сосредоточиться на исключительных случаях, контроле качества или общем управлении процессом. Такое разделение труда оказывается особенно ценным в свете продолжающегося дефицита квалифицированной рабочей силы, поскольку оно направляет имеющиеся кадровые ресурсы именно на те задачи, которые действительно требуют человеческого суждения.

С экономической точки зрения, это развитие также можно рассматривать как ответ на демографические изменения. Учитывая, что треть сотрудников уже старше 50 лет, а число молодых людей, входящих в состав рабочей силы, неуклонно сокращается, автоматизация физически тяжелых, повторяющихся задач представляется не столько угрозой для рабочих мест, сколько необходимой компенсацией структурного узкого места, которое нельзя устранить исключительно за счет набора персонала. Эта связь также явно признается с точки зрения поставщика: последствия нехватки рабочей силы могут быть смягчены с помощью роботов-комплектовщиков, управляемых искусственным интеллектом, одновременно повышая эффективность работы складов.

Экономическая оценка инвестиций по сравнению с выгодой

Главный вопрос при внедрении таких систем касается не столько технической осуществимости, которая в значительной степени решена, сколько экономического расчета в каждом конкретном случае. Крайне важно, что современные решения на основе искусственного интеллекта и робототехники могут быть интегрированы в существующие рабочие места для комплектации заказов, вместо того чтобы требовать создания совершенно новой системы, что значительно сокращает период окупаемости по сравнению с традиционными крупномасштабными инвестициями в автоматизированные системы хранения. Для операторов, использующих существующие конвейерные системы или системы AutoStore, это означает, что последний, ранее выполнявшийся вручную этап, может быть модернизирован без прерывания существующего потока материалов.

В то же время, задокументированное повышение эффективности демонстрирует значительный экономический эффект. Снижение уровня ошибок на 68 процентов в сочетании с двузначным ростом производительности в течение одной недели после внедрения представляет собой масштаб, которого практически невозможно достичь с помощью традиционных методов оптимизации процессов. Кроме того, пропускная способность до 1000 комплектаций заказов в час при непрерывной круглосуточной работе показывает, что эти системы не только компенсируют нехватку персонала, но и могут создать дополнительные мощности, что крайне важно для обработки пикового спроса на доставку в тот же день и сверхбыструю доставку.

Тем не менее, важно учитывать, что не каждый ассортимент продукции и не каждая структура склада одинаково хорошо подходят для роботизации. Системы, основанные на фиксированных точках захвата и предварительно структурированных объектах, предлагают меньшую гибкость, чем адаптивные, обучающиеся решения. Поэтому выбор подходящего уровня автоматизации зависит от конкретного ассортимента продукции, объема заказов и существующей инфраструктуры. Компании, которые преждевременно инвестируют в неподходящие системы, рискуют не получить ожидаемого повышения эффективности и вместо этого внести дополнительную сложность в свои процессы.

Перспективы самореализации в ближайшие годы

Сочетание структурного дефицита квалифицированных кадров, растущих операционных затрат и неуклонно смещающихся в сторону доставки в тот же день и даже в течение нескольких дней ожиданий клиентов делает автоматизацию комплектации заказов одним из наиболее актуальных инвестиционных решений в сфере логистики в ближайшие годы. Искусственный интеллект в логистике все больше превращается из чисто автоматизированного проекта в комплексную, управляемую ИИ дисциплину процессов, которая интегрирует безопасность, качество данных и соответствие процессам в автоматизацию, а не использует изолированные, автономные решения. Исследовательские институты, такие как Институт материальных потоков и логистики им. Фраунгофера, также подчеркивают, что оптимизация мест хранения на основе ИИ, автоматическая идентификация носителей грузов и перенос смоделированных роботизированных процессов в реальные условия все чаще идут рука об руку, позволяя осуществлять упреждающее планирование и раскрывать дополнительный потенциал повышения эффективности.

Для операторов, которые сейчас решают, стоит ли инвестировать в робототехнику для комплектации заказов на основе ИИ, рынок уже предоставляет надежные ориентиры: от целенаправленной интеграции в единую рабочую станцию ​​комплектации до масштабирования до парков из нескольких роботов, а потенциально и сотен, в нескольких странах. Поэтому ключевой вопрос уже не в том, изменит ли искусственный интеллект комплектацию заказов, а в том, как быстро отдельные компании смогут использовать эти изменения, прежде чем разрыв с уже автоматизированными конкурентами станет слишком большим.

Konrad Wolfenstein

Я с удовольствием стану вашим личным консультантом.

Вы можете связаться со мной по адресу wolfenstein∂xpert.digital или

Просто позвоните мне по номеру +49 7348 4088 965 .

LinkedIn
 

Консультирование, планирование и внедрение комплексных решений для высотных складов и автоматизированных систем хранения. — Изображение: Xpert.Digital

Более подробная информация здесь:

• Консультации и планирование высотных складов: Автоматизированный высотный склад – Полностью автоматическая оптимизация хранения паллет – Оптимизация склада