Как работает модель автоматизации складской логистики в России
Фото: пресс-служба Ozon.
К 2030 году Россия планирует увеличить производительность труда на 20%. Это возможно за счет оптимизации внутренних процессов, сквозной автоматизации и внедрения роботов. А профильный рынок роботехники должен вырасти до 211,7 млрд рублей. На этом фоне многие компании воспринимают как ориентир опыт иностранных компаний: до 75% операций фулфилмента там хотят передать технологиям. Но по мере масштабирования становится заметно, что не все решения рентабельно переносить на российский рынок.
Мария Ханова, руководитель по запуску логистических объектов Ozon, рассказала, какие барьеры могут тормозить автоматизацию на российском рынке и какие решения уже используют российские игроки.
Автоматизация не масштабируется линейно: в какой-то момент она упирается в реальность и начинает терять эффективность. Каждый новый этап требует стандартизации, которой в e-commerce, бывает, просто не существует. Поэтому тенденции отечественного рынка объясняются не технологиями, а тем, с каким потоком приходится работать. Вот некоторые особенности российского рынка, которые влияют на процессы:
Сервисная инфраструктура. Требования к наличию на рынке запчастей, поддержки и технического обслуживания сразу сужают круг поставщиков и выбор решений, пригодных для масштабного применения. На рынках США и Китая этот контур обычно шире. В российских условиях задержки с поставками и обслуживанием могут приводить к простою складов, увеличивать операционные риски.
Стоимость финансирования. Чтобы роботизация оставалась целесообразной, российские компании меняют подход к оценке инвестпроектов. Во-первых, капитальные затраты переводят в операционные: вместо кредитов используют программы льготного лизинга или модель RaaS (робототехника по подписке с оплатой за часы работы или количество операций). Во-вторых, эффективность рассчитывают через совокупную стоимость владения (TCO). В новую формулу закладывают скрытые издержки: расходы на непрерывный найм в условиях кадрового дефицита, а также убытки от брака и пересортицы из-за человеческого фактора.
Низкая стандартизация процессов. Автоматизация лучше всего работает в стабильной среде с повторяемыми операциями. Но мультикатегорийные маркетплейсы имеют дело с гораздо более сложным и изменчивым ассортиментом, поэтому эффект роботизации оказывается менее предсказуемым.
Неоднородность потока ограничивает применимость стандартных автоматизированных решений. Например, даже кроссбелт-сортеры чувствительны к форме груза: без доупаковки мелкие или нестабильные предметы могут слетать с ленты. Та же проблема возникает и при измерении габаритов и веса. Лидары чувствительны к пыли и особенностям поверхности, ультразвуковые датчики хуже справляются с мягкими и неровными объектами, а механические измерители требуют участия человека и не масштабируются. Поэтому в Ozon, например, отказались от прямого копирования иностранных решений и разработали собственные устройства для бесконтактного измерения габаритов и веса предметов: Batyr — для мелких и средних отправлений, Gauss — для крупногабаритных грузов весом до 1000 кг.
Ограничения скорости. Складская технология должна быстро встраиваться в поток, не требовать лишних действий. Именно поэтому часть иностранных решений не подходит в российских условиях. Например, в измерении габаритов: современные решения на основе серии фотографий были слишком медленными, не подошел и вариант с поворотным столом и программой для 3D-реконструкции: полный цикл занимал 20–60 секунд, а жидкости в прозрачной таре мешали точно определить границы объекта. Поэтому мы выбрали более статичную схему измерения на базе стереокамер.
Какие решения работают: опыт рынка
Российский бизнес не идет в полную автоматизацию. Для большинства компаний заметный эффект даёт автоматизация 20–30% процессов — этого может быть достаточно, чтобы высвободить до 50% ресурсов. При этом спрос смещается в решения, которые можно встроить в существующий процесс.
К таким решениям относятся прежде всего сортировка и управление потоком: здесь автоматизация дает прямой эффект в скорости обработки и пропускной способности. У Ozon эту задачу, в первую очередь, решают 3D-сортеры, у Яндекс Маркета — система управления конвейером. Та же логика работает и с измерением габаритов и веса: это массовая операция, которая должна выполняться быстро и без лишних действий. Поэтому у Ozon работают Batyr и Gauss, а у «Магнита» — инфоскан для автоматической передачи данных о весе и габаритах в систему распределительного центра. Наконец, отдельный рабочий сценарий — внутрискладские перемещения: например, X5 пилотирует на распределительных центрах AMR-роботов и автономные вилочные погрузчики FMR.
Для бизнеса важна не максимальная автоматизация сама по себе, а тот ее объем, который окупается и устойчиво работает в реальных условиях. На практике эффективнее всего показывает себя гибридная модель: повторяемые операции передаются технологиям, а контроль и нестандартные процессы остаются за людьми.