Такие подходы не позволяют ежедневно получать точные данные об остатках. Если товар отсутствует по указанному адресу, начинается ручной поиск. Это приводит к задержкам в сборке заказа или отмене позиций, а значит — к пустым полкам в магазине и потерянной выручке.
В марте 2024 года «Перекресток» запустил пилотный проект с роботом-инвентаризатором от Яндекс Роботикс на складе в Софьино. Цель — проверить, как ежедневная полная инвентаризация влияет на количество ошибок и эффективность операций.
Проект включал два этапа:
Пусконаладочный процесс
Робот настраивался под особенности склада и тип палетных этикеток. Была создана точная модель топологии склада, которая включала размещение всех зон и объектов. Робот использовал данные с лидара и сопоставлял их с цифровой картой, чтобы определить наличие или отсутствие товара по адресу.
Топология склада — это планировка и организация пространства внутри склада. Она включает в себя расположение стеллажей, проходов, зон хранения, погрузочно-разгрузочных площадок и других элементов инфраструктуры.
Пилотирование
С июня робот ежедневно инвентаризировал один из четырех складских блоков. Уже при первом проходе было выявлено более 100 расхождений, треть из которых оказались критичными. Одна из причин — некачественная оклейка палет. После этого для персонала провели дополнительное обучение.
К июлю 2024 года:
• Количество ошибок при инвентаризации сократилось на 70%
• Число критичных расхождений снизилось с 45 до 10 в день
• Достигнуто покрытие 99% всех адресов хранения
• Появились первые дни без ошибок в размещении палет
В сентябре пилот был завершен. В октябре робот успешно провел итоговую инвентаризацию и предоставил 100% точные данные по содержимому палетной зоны.
Одной из ключевых причин расхождений оказалась некачественная оклейка палет: робот не мог корректно считать информацию с поврежденных или небрежно приклеенных этикеток. Чтобы устранить эту проблему, «Перекресток» организовал дополнительное обучение сотрудников, ответственных за маркировку. После этого точность работы робота начала расти. К июлю количество выявляемых ошибок снизилось на 70%, а число критичных расхождений — с 45 до 10 в день. В августе были зафиксированы первые дни без единой ошибки в размещении палет на складе.
В начале сентября проект перешел в финальную фазу. Завершающая часть пилота включала полную проверку: робот должен был провести итоговую инвентаризацию и показать, насколько точно он может собрать и структурировать данные о содержимом палетной зоны.
Инвентаризация прошла успешно. Робот предоставил 100% точные данные по всем проверенным ячейкам. Это стало подтверждением того, что система готова к полноценному использованию в операционной деятельности. Снижение нагрузки на персонал, исключение человеческого фактора, оперативное выявление ошибок — все это позволило «Перекрестку» рассматривать масштабирование технологии как следующий шаг в развитии складской автоматизации.
• Сокращение времени плановой инвентаризации палетной зоны: с 8 до 2 часов на один складской блок. Это позволило снизить простой склада при проведении ревизий и быстрее возвращаться к другим операционным процессам — приемке товаров, размещению и подготовке к отгрузке.
• Снижение числа ошибок размещения: количество критичных расхождений сократилось с 45 до 10 в день. Уже в августе были зафиксированы смены без единой ошибки.
• Повышение точности учета: робот достиг уровня 99% по точности инвентаризации и обеспечил полную синхронизацию с системой складского учета.
• Экономия ресурсов: до внедрения робота в плановой инвентаризации участвовало до 50 сотрудников. С автоматизацией необходимость в ручной проверке существенно снизилась, а персонал был высвобожден для других задач.
Россия, г. Москва, ул. Лобачевского, 130Г, 119501. Центр робототехники Яндекс