Коллеги, в погоне за «роботизацией любой ценой» мы рискуем наступить на грабли, которые били индустрию 10 лет назад. Речь о проектах, где решения принимаются на интуиции, а не на цифрах. Последствия — не просто перерасход бюджета, а "системные кризисы".

Каскад фатальных ошибок без моделирования: 1. Ошибочный выбор технологии ▸ Пример: Внедрение AGV вместо AMR на складе с хаотичным потоком. Итог: - Роботы блокируют проходы при пиковых нагрузках, - Производительность падает на 25% против плана. Решение: Дискретно-событийная модель выявила бы необходимость роевых AMR.

2. Непредсказуемые «узкие места» ▸ Реальный кейс: Закупка дорогих паллетайзеров для зоны с низкой пропускной способностью конвейеров. Итог: - Оборудование простаивает 60% времени, - Срок окупаемости вырос с 3 до 8 лет.

3. Невозможность модернизации ▸ Самый болезненный сценарий: - Система спроектирована «в слепую» под текущие 1000 заказов/день, - При росте до 3000 требуется не апгрейд, а демонтаж и новая инфраструктура. Убытки: До 40% от первоначальных инвестиций + остановка бизнеса.

Почему это происходит? - Миф 1: «Наш опыт заменяет модели» → Но люди не просчитают 10⁶ вариантов поведения системы. - Миф 2: «Моделирование — это долго» → Потеря $1M из-за ошибки «экономит» 2 недели? - Миф 3: «Технологии универсальны» → Робот, идеальный для фармы, умрёт в металлообработке.

Как избежать катастрофы? Для интеграторов: 1. Внедряйте обязательное ТЭО с симуляцией (FlexSim/AnyLogic), 2. Считайте TCO на горизонте 10 лет, а не CAPEX, 3. Добавляйте в контракты пункт о «аудите масштабируемости».

Для заказчиков: - Требуйте цифровые сценарии «stress-test» для ваших пиковых нагрузок, - Проверяйте совместимость с legacy-системами через API-моделирование.

Жесткий вопрос: Если самолёты испытывают в аэродинамической трубе, почему мы доверяем автоматизацию складов размером с стадион — интуиции? #ПроектированиеСкладов #АвтоматизацияЛогистики #МатематическоеМоделирование #Индустрия40 #ОшибкиВнедрения #ЦифровойДвойник