Автоматизация склада: как, когда и зачем?

Автоматизация и роботизация давно стали необходимостью для складской логистики. Жесткие сроки доставки, рост стоимости труда и кадровый дефицит подталкивают операторов к внедрению технологий, которые ускоряют обработку заказов. О том, какие решения работают в нынешних условиях, где они дают максимальный эффект и с какими ограничениями сталкивается рынок, рассказывает Артём Смирнов, директор по развитию фулфилмент-оператора "Бета ПРО".

Автоматизация – новая норма рынка

В условиях быстроразвивающейся отрасли электронной торговли автоматизация складской логистики – уже не преимущество, а необходимость. Сегодня покупатель ожидает получить заказ уже на следующий день после оформления. За это время товар должен быть собран, упакован, промаркирован, доставлен в сортировочный центр, а затем – до покупателя.

Соблюдение таких сроков возможно только при наличии серьёзной IT-среды, которая обеспечивает оперативную обработку заказа. Информация из маркетплейса или интернет-магазина в реальном времени передаётся в WMS складского оператора, которая моментально оповещает работников склада о поступившем заказе. При этом она сразу выбирает оптимальный маршрут для персонала и способ подбора товаров для минимизации времени сборки.

Крупные складские операторы используют интеллектуальные системы управления, частью которых являются роботы, а также решения автоматизации и интеграции с учетными системами, каналами продаж и службами доставки.

Эти инструменты подбирают методы сборки и отгрузки, оптимизируют структуру склада, ведут учёт операций, нормирование и биллинг труда, формируют аналитику. Они также интегрируются с системами видеонаблюдения и способны совершать поиск по видеопотоку. Роботизация чаще используется для рутинных операций: перемещения товаров, размещения на стеллажах, паллетирования, сборки однотипных заказов. 

Искусственный интеллект: всем ли подходит?

В сложные WMS-системы может быть интегрирован искусственный интеллект для оптимизации маршрутов: он обрабатывает данные, учитывает приоритеты и выбирает оптимальный путь для сотрудников, способы сборки и систему хранения. 

По мере поступления новых заказов генеративные алгоритмы могут менять маршруты в реальном времени. ИИ также применяют для прогнозирования спроса и управления запасами и цепочками поставок, что помогает избегать дефицита площадей и переполнения складов, а также планировать отгрузки. 

Однако, прежде чем вы получите выгоду от внедрения ИИ, его надо обучить и правильно настроить, а это самое сложное. 

В первую очередь потребуется привлечь дополнительных сотрудников: специалиста по обработке данных (Data scientist), инженера по машинному обучению (ML Engineer), бизнес-аналитика, инженера DevOps. Необходима не только изначальная настройка, но и постоянный контроль. Например, при использовании ИИ для прогнозирования важно отслеживать ошибки, переобучать модели на новых данных, давать обратную связь на прогнозы. 

Также надо изначально располагать достаточным объемом данных для обработки: хотя бы за два-три года. Помимо прочего, работа ИИ-систем невозможна без качественных вычислительных ресурсов, хранения данных и сетевой инфраструктуры.

Когда автоматизация оправдана?

Несмотря на активное внедрение цифровых решений, темпы автоматизации сдерживаются рядом факторов. В первую очередь это значительные вложения в оборудование, а также дефицит и высокая стоимость IT-специалистов. Складская роботизация обходится особенно дорого. По нашим оценкам, инвестиции окупаются в разумные сроки только при полной и постоянной загруженности склада. Кроме того, экономическая нестабильность затрудняет реализацию долгосрочных и рискованных проектов.

Однако даже минимальная автоматизация в формате WMS-системы оправдана практически всегда, даже при работе с небольшими объемами. Она помогает исключить ошибки при сборке и комплектации заказов, автоматизировать документооборот и сократить время от получения заказа до его передачи в службу доставки при меньших затратах.

Что касается элементов искусственного интеллекта и роботизации – такие решения пока остаются прерогативой крупных игроков с большими объемами и ресурсами.

В то же время есть ряд ситуаций, когда внедрение автоматизации становится особенно актуальным:

·           при значительном росте ассортимента и стока;

·           при появлении дополнительных признаков товара, например, необходимости контроля сроков хранения;

·           при учащении ошибок в сборке и комплектации заказов;

·           когда есть сложности в учете и оценке складских остатков, управлении процессами;

·           если требуется повысить скорость обработки заказов;

·           при росте доли складских издержек в цене товара;

·           если требуется оптимизация расходов на складскую логистику.

Кейс "Бета ПРО"

Мы разработали собственную адаптируемую WMS, поскольку для каждого клиента и каждой товарной группы требуется индивидуальный скрипт работы. В отличие от 3PL-операторов, где обрабатываются однотипные партии, фулфилмент работает с каждой единицей товара и при этом обслуживает разные каналы продаж со своими требованиями.

При внедрении системы для нас было важно улучшить:

·           производительность склада;

·           время приемки на единицу товара;

·           время цикла обработки исходящей поставки (от приема заказа до отгрузки);

·           время цикла обработки возвратов – по аналогии со всеми входящими поставками, но включая время на идентификацию, квалификацию и восстановление товарной годности.

Отдельный блок связан с автоматизацией операционных процессов. Сегодня базовые требования к системе включают:

1. Операционный контроль и учёт

·      Поэкземплярный учет. Даже если товар идентичен, но принадлежит разным клиентам, система ведет раздельный учет по внутренней складской метке.

·      Возможность учета товаров по ЧЗ, серийным номерам (электроника).

·      Измерение при приемке товара его ВГХ, учет сроков годности.

·      Многокоординатную адресную схему хранения (с указанием этажа, ряда, стеллажа, полки, ячейки и места на вешалках).

·      Учет складских операций, включая нормирование и биллинг труда. Сотрудники видят показатели в режиме онлайн, коэффициенты сложности, а система связывает нормирование с мотивацией.

·      Автоматизация видеонаблюдения с привязкой видеопотока к складским операциям и возможностью поиска.

·      Трекинг и отслеживание контрольных сроков доставки, управленческий контроль расхода тарифа по службам доставки, ранний биллинг услуг служб доставки.

·      Автоматизация биллинга складских услуг для клиента. В высокой степени детализации для клиента виден объем, набор операций, который был произведен с каждой единицей товара.

2. Сборка и подготовка заказов

·      Гибкое управление методами сборки. При небольшом количестве SKU применяется дискретный метод — один сотрудник собирает заказ целиком. Более сложные заказы комплектуются волновым способом, например, к прибытию службы доставки. При большом ассортименте система использует метод подпитки: новые товары добавляются по маршруту сотрудника в реальном времени. Для ценных товаров формируется отдельный маршрут, позволяющий полностью собрать заказ в закрытой зоне без лишнего доступа персонала.

·      Автоматизация упаковки и подготовки к отгрузке: система формирует инструкции в соответствии с требованиями маркетплейсов, магазинов и служб доставки.

·      Отгрузка определенных товаров по методам FEFO (first-expired-first-out), FIFO (first-in-first-out) и др.

3. Интеграции и работа с клиентами

·      Интеграция с учетными системами и каналами продаж (маркетплейсы, интернет-магазины, классифайды и др.).

·      Синхронизация остатков по всем каналам, отображение информации в личном кабинете клиента и предотвращение блокировки при критических остатках.

·      Интеграция с маркетплейсами. Система позволяет сразу увидеть заказ и автоматически запускает последовательность действий для быстрой сборки и доставки.

4. Аналитика и оптимизация

·       Аналитика доставки и выкупа по географии продаж клиента.

·       Расчет оптимальных схем движения персонала с минимальными маршрутами и максимальным количеством товаров.

Перед стартом мы провели аудит всех процессов, выявили сильные и слабые стороны, разработали технологические карты, описали текущее и целевое состояние бизнес-процессов, а также систему метрик и показателей эффективности. Далее последовал этап разработки, тестирования, корректировок, работы с персоналом и внедрения. 

Что изменилось

После автоматизации мы получили прозрачность процессов и возможность оперативно влиять на ключевые показатели. Настройка интеграций позволяет работать с одного склада сразу на множество каналов продаж. Появилась точная синхронизация остатков, включая контроль сроков годности, серийных номеров и маркировки "Честный знак". 

Точность сборки достигла 99,9%, а скорость обработки заказа сократилась с 28 до 17 часов. Только по FBS мы способны обрабатывать до 15 000 заказов в сутки, а общий товарооборот составляет около 80 000 единиц – минимум в два раза больше, чем до внедрения автоматизации.

Вместо заключения

Автоматизация – не разовый проект, это длинная дистанция. Результат дает не масштаб вложений, а способность компании выстраивать процессы четко и постепенно. Важно не гнаться за модой, а грамотно оценивать риски и выгоду, чтобы автоматизация помогала бизнесу расти.