Если вы до сих пор воспринимаете автоматизацию склада как просто набор конвейеров и тележек работающих под управления WMS системы, которые перемещаются по заранее зафиксированным маршрутам, возможно, стоит пересмотреть своё мнение. За последнее время произошли значительные изменения. Сейчас не просто заменяется ручной труд, а создаётся цифровая нервная система для физического пространства склада. Ознакомившись с зарубежными исследованиями, я наблюдаю, что акцент сместился на интеллектуальные, почти живые системы. Давайте рассмотрим ключевые направления этого изменения, посмотрев на реальные примеры и научные изыскания в этих направлениях.

Тренд 1: От робота-исполнителя к автономному агенту. Современный мобильный робот — это уже не просто транспортное средство с заранее заданным маршрутом. Это самостоятельный агент,  способный оценивать ситуацию и принимать решения. Например, Hikrobots, они учатся на больших данных и в реальном времени и понимают, как должна выстраиваться работа роя роботов в зависимости от различных параметров. Что говорят исследования? Работа Zhang et al. (2023) по обучению роя роботов — отличный пример. Вместо уязвимого централизованного диспетчера каждый робот в группе сам решает, какую задачу взять. Он анализирует свою загрузку и заряд батарей соседей. Система становится устойчивее и проще масштабируется — добавь новых роботов,  и они сами впишутся в коллектив.

Тренд 2: Цифровой двойник не просто копия складской системы, а штаб управления. Это не просто красивая 3D-картинка. Цифровой двойник — это живая, дышащая модель склада, которая работает в режиме реального времени на данных с датчиков и WMS. Он не просто отображает реальность — он моделирует её и прогнозирует. Взгляните на примеры DHL. На их складах двойник показывает оценивает любые материальные потоки, загрузку оборудования, температурные режимы. Но особенно полезен он для моделирования «что, если». Нужно смоделировать рост спроса на 50 % или перепланировать зону мезонина— и сразу увидеть слабые места, без остановки реальных операций. Свежий взгляд из IEEE IoT Journal (Liu et al ., 2024) предлагает использовать двойник для прогнозирования поломок. Система, анализируя вибрации конвейера или логи крановой установки с помощью ML-моделей , может предупредить: «Подшипник на секции А3 выйдет из строя через 72 часа». Это переход от реактивного подхода к профилактическому обслуживанию, где простои минимизируются до их возникновения.

Тренд 3: Человек и робот: не замена, а вместе. Эпоха «коллеги-машины»

Главный тренд — это не замена человека, а его усиление, максимальная коллабарация.
Робот берет на себя рутинную и тяжелую работу, а человек решает задачи, которые пока не могут решать машины:  принимает нестандартные решения, следит за качеством, обрабатывает исключения.

Пример — мобильные роботы-ассистенты, такие как у Locus Robotics.
Робот ищет товар, подъезжает к оператору и подсвечивает нужную ячейку и контейнер. Задача человека —  правильно перенести товар. Навигация, поиск, планирование маршрута — за машиной. На выходе - рост производительности и значительное снижение усталости у людей.

Locus и комплектовщики заказов.
Locus и комплектовщики заказов.


Что сейчас делает наука?

Исследование Karin et al. (2023) показывает новый уровень: робот, учится на поведении оператора, направлении взгляда и истории действий, предсказывает, что человек захочет сделать. Может заранее подвезти следующую коробку или мягко указать, если человек тянет к неправильной ячейке. Это уже не просто инструмент, а внимательный напарник.

Тренд 4: Компьютерное зрение и искусственный интеллект осваивают комплектацию

Самый сложный и дорогой этап —  это комплектация и упаковка.

Прорыв происходит на стыке точной механики, тактильных сенсоров и алгоритмов компьютерного зрения.

Компании вроде RightHand Robotics создают роботов, которые с помощью машинного обучения могут работать с тысячами разных предметов без перенастройки.
Один и тот же робот легко подхватывает яйцо или банку с напитком, подстраивая силу и тип захвата в реальном времени.

RightHand в работе.
RightHand в работе.


В академических кругах, например, в работе Chen et al. (2024), идут дальше. Речь идет о стратегическом мышлении робота в куче разбросанных предметов. Современные нейросетевые  архитектуры позволяют системе не просто видеть верхние слои, но и планировать последовательность отбора: как сначала отобрать один предмет, чтобы потом легче добраться до нужного, не разрушив весь паллет.

В итоге:

Автоматизация складов —  уже не опция, а необходимость. Теперь важно не просто внедрять роботов, а строить архитектуру решения в целом.

Три ключевых вывода:

1. Важнее программное обеспечение, чем железо. Конкурентное преимущество создается алгоритмами, качеством данных и способностью к адаптации, а не количеством покупаемых роботов.

2. Главный вызов — интеграция. Сложнейшая задача —  обеспечить плавное взаимодействие роя роботов, манипуляторов, конвейеров и людей в едином пространстве, управляемом цифровым двойником.

3. Гибридное будущее. Идеал не склад без людей, а гибкая, перестраиваемая среда , где сильные стороны человека и машины умножаются друг на друга. Система должна быстро адаптироваться к новым SKU и резким скачкам спроса.

Для сообщества IT открывается целый мир: от обучения моделей машинного обучения для анализа логистики до создания интерфейсов для цифровых двойников и разработки алгоритмов роевого интеллекта. Всё это делает физическую логистику сложным и увлекательным трендом.