Ретейл Петербурга делегировал сборку заказов роботам

Автор фото: decathlon.ru

Ретейлеры в Петербурге внедряют системы автоматизации складов и роботов для ускорения обработки заказов.

Увеличение количества онлайн–покупок и всё более высокие требования к скорости доставки вынуждают ретейлеров прибегать к помощи роботов и других систем по автоматизации работы складов и сборке заказов. Причём быстрая доставка не только становится всё более востребована в сегменте FMCG–retail, но и перетекает в другие сегменты розничной торговли.

Вальс для роботов

Decathlon открыл в Петербурге склад, где сборку заказов осуществляют роботы. Робототехническая система складской логистики компании состоит из двух компонентов, действующих на складах в Москве и Петербурге. В проекте используется принцип goods to person, подразумевающий движение товара к человеку, а не человека к товару.
Для того чтобы собрать заказ, теперь не требуется искать контейнер с необходимыми товарами, стеллажи при помощи роботов сами подъезжают к сборщику. Весь процесс работы — это своеобразный танец роботов, которые движутся в определённой последовательности, словно вальсируя по складу.
"Сейчас больше 100 логистических роботов собирают до 80% интернет–заказов. Система позволяет увеличить скорость сборки заказов в 7,5 раза. По итогам нескольких месяцев эксплуатации принято решение об увеличении активности зоны автоматизированной сборки ещё на 100%, а в перспективе — на 500%", — рассказали корреспонденту "ДП" в компании. На петербургском складе задействовано 32 робота и 320 стеллажей, есть шесть станций сборки заказов.
Уже сейчас любой интернет–заказ при помощи данной системы собирается за 15 минут. На складе работают всего 13 человек. Инвестиции в проект Decathlon не раскрывает, но известно, что на окупаемость планируется выйти через 2 года работы.
Помимо роботов в систему входит программное обеспечение автоматического управления флотом роботов, рабочие станции для персонала по концепции goods to person, станции автоматической зарядки и сотни специальных мобильных стеллажей, оборудованных системой отбора pick–to–light в каждой из локаций.
Директор по логистике "Ситилинк" Александр Терехов рассказал "ДП", что с ростом объёмов деятельности и укрупнением хабов они придерживаются GTP–концепции, максимально стараясь приблизить товар к человеку. Такой подход предполагает использование автоматических конвейерных систем, в том числе сортировку товаров и заказов в сочетании со специальным оборудованием для комплектации заказов.
В зависимости от долгосрочных планов компании выбирается оптимальное решение для склада с возможностью масштабирования его в будущем. "Любая автоматизация позволяет увеличить производительность и скорость сборки заказов в десятки процентов, но и требует столь же существенных вложений. С учётом роста компании такие затраты окупаются за несколько лет, а наши покупатели получают лучший клиентский сервис по сравнению с текущим: сокращается срок подбора и комплектации заказов", — добавляет Терехов.

Деньги решают

На первый взгляд внедрение таких технологий может позволить себе только крупный бизнес, поскольку они требуют серьёзных инвестиций. Глава практики по управлению складской логистикой First Line Software Андрей Казачков отмечает, что размер вложений зависит от множества факторов: особенностей бизнеса, объёма заказов и интенсивности их обработки.
При этом он уточняет, что хватает и таких складов, где сравнительно небольшие инвестиции (приобретение WMS, радиосеть с мобильными терминалами) позволяют быстро повысить эффективность работы. Окупаемость таких проектов может быть очень небольшой — от полугода до года. "С другой стороны, существуют проекты, где требуются существенные инвестиции как в “железо”, так и в программное обеспечение. Сроки окупаемости такого рода проектов могут достигать 5 лет", — заключает Казачков.

Ретейл настоящего

В целом в ретейле уже выработано немало технологий, которые позволяют автоматизировать различные бизнес–процессы и тем самым сократить издержки и увеличить прибыль.
Управляющий партнёр аналитической компании Marketing Logic Дмитрий Галкин к ним относит обработку больших данных и предиктивную аналитику для управления ассортиментом и прогнозирования спроса (снижается доля незадействованных остатков на складах), геотехнологии для маркетинга и управления сетью (открытие, закрытие, релокация и изменение формата точек, в том числе это применимо к дарксторам и управлению инфраструктурой сервисов доставки), технологии компьютерного зрения и анализ данных в программах антифрода (это касается и складов, и торговых точек, и различных программ лояльности, действующих в сети).
"Чем больше цифровых решений готов использовать ретейлер, чем больше процессов в цифре у него уже есть, тем шире область применения новых технологий", — уточняет он.
Внедрение технологий автоматизации сегодня необходимо для того, чтобы сохранить своё положение на рынке. Дмитрий Галкин уточняет, что прогнозирование спроса, автоматизация и чёткость пополнения запасов, программы антифрода — всё это обеспечивает бесперебойную работу и экономит время. Последнее — один из ключевых факторов на рынке сегодня. Если речь идёт о доставке, то это важное поле конкурентной борьбы за внимание покупателя. Именно тот, кто оказывается быстрее и позволяет жителям мегаполиса экономить время, становится лидером рынка.
Облегчить и ускорить работу с товаром на складе позволяют системы навигации. Они уже показывают свою эффективность в реальных производственных условиях. Сегодня на рынке есть роботизированные тележки погрузки и выгрузки товаров, в перспективе предприятия начнут использовать их массово. Современные технологии — необходимое условие на пути к цифровой трансформации, с их помощью обеспечивается полноценная работа складов. Инновационные решения экономят время на выполнении рутинных ручных операций и другие ресурсы, от производственных до финансовых.
Михаил Смирнов
Технический директор компании "Системы компьютерного зрения"
Одной из технологий, позволяющих облегчить или ускорить работу с товаром, является компьютерное зрение. На её основе была построена складская система для распознавания складируемых деталей. Она отмечает попавшую в поле зрения видеокамеры деталь и показывает место на складе, где она хранится. За последние несколько лет основное достижение технологии компьютерного зрения — кардинальное повышение качества распознавания вследствие развития технологии глубоких нейронных сетей. Качество распознавания машиной примерно сравнялось с человеческим ещё в 2015 году, на данный момент оно ощутимо его превосходит.
Дамир Заляев
Team Lead группы быстрого прототипирования ИИ — решений ICL Services