В последнее время мы пишем про западные разработки и инновационные решения. Поэтому сегодня мы исправляемся и публикуем подборку отечественных изобретений, которые уже вышли на рынок, но при этом еще слишком новы, чтобы считаться массовым продуктом.
Российские инженеры из команды RoboCV придумали систему автопилотирования, которую можно встраивать в любую складскую технику. Ранее команда RoboCV на примере игрушки демонстрировала возможности своей разработки, которую можно встраивать в любую технику. Теперь есть примеры в реальной жизни — шесть беспилотных тягачей рассекают по складу завода Samsung в Калужской области.
Весной 2013 года у RoboCV появился шанс опробовать свои изобретения на практике — на корпоративную почту упал запрос от компании Samsung. На заводе корейской компании решили модернизировать складскую технику. Причем бюджет был предусмотрен только на усовершенствование существующих машин, а не на покупку новых. На предложение RoboCV закупщики наткнулись в интернете.
Условия контракта Samsung идеально подходили для разработки компании — система искусственного интеллекта встраивается в технику заказчика. Сердце автопилота — небольшой компьютер, который обрабатывает сигналы нескольких датчиков. За безопасность отвечает независимый модуль на основе лазерного сканера — если в радиусе действия оказывается посторонний объект, движение замедляется или полностью останавливается. Это помогает избежать столкновения с человеком или другим погрузчиком. Ориентироваться на складе автопилоту помогают опять же лазерные сканеры и видеокамеры: при первом проезде машина создает себе карту, которая затем постоянно обновляется. Камера нужна для считывания штрихкодов и различных меток, распознавания новых объектов — научным языком это называется технология компьютерного зрения.
Складской погрузчик с автопилотом от RoboCV может находить нужные стеллажи, выбирать паллету по артикулу, объезжать возникающие препятствия. Как только машина с автопилотом включается, она начинает работать автономно — сама определяет оптимальный маршрут к точке назначения, что сокращает время на сбор необходимых деталей. Информация о нужной ячейке на складе приходит из единой складской системы по Wi-Fi. «Нам не нужно знать, что там лежит. Нужно знать, где это лежит», — объясняют разработчики. При этом полностью лишать технику ручного управления нецелесообразно — иногда возникают нестандартные задачи, обучать им машину просто не имеет смысла. В таких ситуациях автопилот отключают и человек садится за руль.
Сейчас RoboCV ведет переговоры уже с новыми инвесторами. К тому же на подходе два крупных заказа, которые компания надеется завершить осенью. Речь идет уже о нескольких десятках машин, а не шести, как в случае с Samsung. Стоимость апгрейда одной машины в RoboCV называть отказываются. Но по имеющимся данным, это точно больше, чем стоимость самой машины.
Складской бизнес движется в сторону большей автоматизации и уменьшения вовлеченности персонала в процесс: это позволяет не только сократить фонд оплаты труда, но и эффективнее управлять складскими запасами, уверен директор по стратегии и развитию холдинга Ozon Константин Баяндин.
У Ozon свои логистические мощности, миллионы наименований, часто для сборки одного заказа нужны товары из разных концов склада. Сейчас работники Ozon используют переносные терминалы, которые подсказывают, где лежит нужный артикул. Интернет-магазин тоже движется в сторону полной автоматизации. Однако, по словам Баяндина, скорее всего используют другой подход — на автопилоте будет двигаться не техника, а сами стеллажи. Такую систему, например, предлагает компания Kiva Systems, которую интернет-ритейлер Amazon купил в 2012 году за $775 млн. «Этот метод лучше подходит именно для интернет-магазинов, где нужно собирать небольшие заказы, а не перемещать палеты», — считает Баяндин. Однако пока проект заморожен: он неэффективен с точки зрения соотношения затрат и уровня зарплат в регионах России. «Но зарплаты растут, а технологии дешевеют», — замечает Баяндин.
Еще одна интересная разработка для складов – Автоматический Комплекс Сканирования Грузов Azimuth (АКСГ), созданный в сотрудничестве с российскими программистами из iSolutions. Проект, в рамках которого была создана Контекстная База Данных для этого комплекса был реализован выполнен еще в 2009г
Еще в 2009г компания iSolutions завершила проект по созданию Контекстной Базы Данных для Автоматического Комплекса Сканирования грузов Azimuth.
В 2012 компания iSolutions подписала с компанией Azimuth IP эксклюзивное соглашение на поставку и предоставление в аренду данного комплекса.
Автоматический Комплекс Сканирования Грузов Azimuth - это высокоточный сканер, осуществляющий в автоматическом режиме идентификацию входящего и исходящего товара на складе. Мощный программный комплекс с элементами искусственного интеллекта способен производить распознавание разнородного товара на паллете в режиме реального времени. В спорных случаях происходит подключение оператора, который удаленно помогает идентифицировать товар; таким образом АКСГ самообучается. Использование АКСГ позволяет осуществлять приемку грузов, контроль отгрузки без ручного пересчета товара на паллете.
Основой программного комплекса являются три связанных между собой блока: Контекстная База Данных, Система оптического распознавания грузов, Интерфейс работы с программным комплексом.
Данное уникальное устройство открывает новые перспективы обработки входящих и исходящих грузов. По мнению разработчиков, использование высокоточного сканера NS-501 позволяет уменьшить затратное время на приемку паллеты в 8 раз по сравнению с обычной технологией приемки с использованием терминалов сбора данных (ТСД).
Отличительной особенностью поставок АКСГ Azimuth является возможность брать комплекс в аренду без первоначальных затрат на покупку. Также имеются дополнительные опции, такие как: автопаллетатор, весы, контроль повреждения груза и другие.
Как вы видите, большинство технологических решений можно внедрить уже сегодня лишь поставив перед собой соответствующую задачу.
Внедрение любого подобного продукта дает колоссальное конкурентное преимущество. Конечно, пока большинство проектов имеют относительно большой срок окупаемости в наших постоянно меняющихся российских условиях рынка. Но создавать информационную базу, подготавливать инфраструктуру, создавать сплоченные команды вовлеченных в процесс - необходимо уже сегодня.
РАЗВИВАЕМСЯ ВМЕСТЕ!
