ИИ для складской логистики — больше отгрузок без ошибок, меньше потерь, пересорта и «пожаров» на складе

Что за компания:
Amazon — крупнейший мировой e-commerce-игрок и оператора складов, где массово применяются роботы (наследие покупки Kiva Systems).

Что было сделано:
На крупных фулфилмент-центрах Amazon тысячи роботов перемещают стеллажи к сотрудникам, а ИИ-системы планируют траектории, очередность задач и распределение заказов по складам. Дополнительно используются модели прогнозирования спроса, которые решают, какие товары и в каком количестве заранее завезти ближе к определённым рынкам, чтобы сокращать время доставки. Всё это управляется из единой аналитической платформы.

При поступлении заказов алгоритм определяет, с какого склада и из какой ячейки их быстрее и дешевле отобрать. Роботы получает задания и выстраивают маршруты так, чтобы минимизировать пересечения и простои. Параллельно ИИ анализирует историю возвратов, сезонность и локальные всплески спроса, корректируя уровни запасов. Для человека-оператора это выглядит как поток «готовых» решений, а не ручная оптимизация.

Результаты внедрения:

• Радикальное сокращение времени обработки заказов
• Установление доставки «на следующий день» и «в тот же день» как стандарта
• Снижение числа ошибок при комплектации заказов
• Сокращение затрат на перемещение сотрудников по складу

01/03

Что за компания:
DHL — один из крупнейших логистических операторов мира, активно внедряющий ИИ в логистику и складирование.

Что было сделано:
DHL разработала и внедрила собственную систему IDEA (название фигурирует в ряде материалов), использующую ИИ для прогнозирования спроса, оптимизации маршрутов, размещения товаров на складе и управления ресурсами. В отдельных проектах компания добавляет робототехнику Goods-to-Person, где роботы подвозят стеллажи к рабочим местам, а система управления складом интегрируется с ИИ-моделями, чтобы минимизировать расстояния и время.

Модели анализируют исторические данные заказов, сезонность, типы товаров, габариты, временные окна доставки и формируют оптимальные схемы размещения и отбора. На основе этих прогнозов система распределяет нагрузку по сменам, рекомендует, какие позиции переместить ближе к зоне отгрузки, а какие — вглубь склада. На этапах транспортировки ИИ помогает планировать маршруты и распределять грузы между транспортом.

Результаты внедрения:

• Рост производительности при отборе заказов до 30%
• Сокращение «лишних» перемещений сотрудников до 50%
• Обеспечение более предсказуемых сроков для заказчиков
• Снижение операционных затрат для DHL
• Повышение устойчивости к пиковым нагрузкам, включая периоды распродаж

02/03

Что за компания:
Помимо внутренних алгоритмов, DHL активно тестирует и внедряет внешние ИИ-решения, например робот Stretch от Boston Dynamics для автоматизации разгрузки грузовиков.

Что было сделано:
Stretch использует продвинутые сенсоры, компьютерное зрение и ИИ-алгоритмы для распознавания коробок разных размеров и веса, оценки их положения и безопасного захвата. DHL внедрила такие роботы на ряде объектов, чтобы автоматизировать процесс разгрузки, который раньше полностью выполнялся людьми. ИИ здесь отвечает за распознавание объектов, планирование траектории руки и безопасное взаимодействие с непредсказуемо уложенными грузами.

Роботы размещаются в доках разгрузки и работают в связке с конвейерами и складской WMS-системой. Они сканируют содержимое трейлера, выбирают следующий объект для захвата, правильно ориентируют коробку и подают её на конвейер. Система может работать в тяжёлых условиях (жара, холод) и выполнять монотонную работу без утомления, а сотрудники переключаются на более сложные операции.

Результаты внедрения:

• Достижение почти двукратного роста производительности разгрузки
• Снижение риска травм сотрудников
• Повышение устойчивости складской инфраструктуры к кадровым дефицитам и сезонным пикам

03/03

А давайте мы расскажем вам за пару минут как Команда поможет вам заработать больше? С текущими сотрудниками?

Оставьте нам ваши контактные данные, пожалуйста.