Продолжу размышлять про автоматизацию в логистике. Есть две разные вещи:

♦️ 1. Автоматизация принятия решений (software, AI, orchestration). [Ранее писала о том, что ERP, TMS и WMS постепенно перестают быть пассивными базами данных. Эти системы не просто фиксируют логистику, они начинают управлять ей. Как оркестратор, и не только на базе жестких правил, но и на основе прогнозных моделей и оперативных данных.]

♦️ 2. Автоматизация физических действий (robots, AMR, AGV, AS/RS). [Роботизация сложнее и дороже. ]

🎲 Первая развивается быстрее второй. Но вторая тоже развивается очень быстро.

♟️ Пример: Чтобы заменить диспетчера или координатора перевозок, нужен доступ к данным и интеграция систем.

Чтобы заменить кладовщика, нужно: - перемещаться в пространстве; - работать с тысячами SKU; - распознавать повреждения; - учитывать нестандартные ситуации; - соблюдать требования безопасности; - взаимодействовать с людьми и техникой.

Это гораздо более сложная инженерная задача. Поэтому Gartner продолжает называть интеграцию данных и процессов главным барьером развития AI в Supply Chain.

Стоимость одного складского робота сегодня: AGV: $15 000–75 000; AMR: $25 000–150 000; goods-to-person станции: до $500 000.

При этом интеграция добавляет еще 40–60% к стоимости проекта.

Поэтому роботизация прекрасно работает у Walmart, Amazon, Decathlon и других крупных игроков, но гораздо хуже масштабируется на средний склад в 5–20 тысяч м².

🎲 Прозноз аналитиков Gartner: к 2030 году 50% новых складов в развитых странах будут robot-centric. Роботы будут выполнять основную часть операционной нагрузки.

P. S. LinkedIn говорит, надо постить свои фото вместо графиков и ссылок под постами. В местных алгоритмах пока не разобралась. Поэтому вот мои последние летние