Задача:
Повысить точность учёта товаров на складе, избежать ошибок с инвентаризацией крупногабаритных грузов.

Решение:
Внедрить робота-инвентаризатора.

Результат:

• точность данных повысилась с 89% до 96%
• эффективность использования складских площадей выросла с 50% до 90%

О компании:

«СТА Карго» – федеральный логистический оператор, который предоставляет комплексные 3PL-услуги на территории России: управление цепочками поставок, ответственное хранение, складская обработка, грузоперевозки, кросс-докинг, копакинг. Компания работает на российском логистическом рынке с 2011 года.

Сегодня «СТА Карго» представлена в 9 регионах России и входит в TOP-10 крупнейших логистических операторов по объему занимаемых складских площадей в России (согласно Knight Frank Research). Под её управлением находится более 90 000 м² складской недвижимости.

Робот-инвентаризатор на складе СТА Карго: повышение точности учёта и скорости процессов без прерывания операций

Склады СТА Карго — это крупные логистические объекты с высоким оборотом грузов, включая нестандартные и крупногабаритные. Ранее инвентаризацию проводили вручную. Выборочные проверки не обеспечивали необходимой точности, а для полной проверки требовалась остановка работы склада. Особенно сложно было учитывать грузы, которые занимали сразу несколько ячеек, но числились в системе за одной — это мешало оценить реальную заполняемость и найти свободные места. В результате эффективность использования пространства не превышала 50%, несмотря на высокую загрузку. Ещё одна проблема — разные форматы маркировки, которые затрудняли автоматическое считывание.

Чтобы решить эти задачи и перейти к регулярной инвентаризации без остановки процессов, Яндекс Роботикс внедрила на складе СТА Карго свою флагманскую модель. Её доработали под особенности склада: установили по пять камер с каждой стороны, добавили ещё одну камеру для перекрытия слепых зон, обновили алгоритмы и улучшили модуль OCR — теперь он распознаёт более 20 форматов кодов. Робот также научился работать с разными типами маркировки, включая QR-коды.

На тестах робот инвентаризировал одну аллею склада за четыре минуты. Для сотрудников та же работа занимала целый день. Система фиксировала содержимое каждой ячейки и сверяла данные с WMS. Робот также выявлял ошибки: дубли в системе, неправильно отмеченные свободные ячейки, несоответствие реального размещения товара. Эта функция дала полезный сторонний эффект: появилась возможность оценивать коэффициент утилизации — отношение объема хранимого товара на ячейке к её полезному объему.

Изначально сотрудники СТА Карго заметили, что робот не только проводит инвентаризацию, но и предоставляет данные, на основе которых можно анализировать плотность хранения. Стало возможным визуализировать конкретные ячейки, заполненные менее чем на 80%, а также рассчитывать коэффициент утилизации. Динамика этого показателя (его снижение или рост) теперь может использоваться как индикатор эффективности логистики склада.

В перспективе, по мере внедрения более точного учёта габаритов товаров, система сможет автоматически блокировать не только место, к которому привязан груз, но и смежные позиции, учитывая реальную занимаемую площадь. Это обеспечит ещё более точное определение свободных ячеек и повысит общую эффективность использования складского пространства.

Павел Трехденов, директор складского комплекса СТА Карго «Ориентир-Север» с Москве:

«Внедрение робота решило сразу несколько важных задач. Мы больше не тратим время на ручные проверки и можем проводить инвентаризацию без остановки процессов. Особенно заметно это при работе с крупными грузами — теперь мы точно знаем, где они лежат, и можем лучше использовать склад. Это снижает затраты, ускоряет работу и делает наши услуги выгоднее для клиентов. Освободившихся сотрудников мы направили на новые сервисы и улучшение обслуживания — уже видим рост постоянных клиентов».

Евгений Михайленко, руководитель направления развития бизнеса вендора в Яндекс Роботикс:

«Роботизация на складе — это уже не эксперимент, а надёжное решение. Мы видим, как технологии меняют подход к инвентаризации: теперь её можно проводить регулярно, быстро и точно, не прерывая процессы. Это даёт бизнесу возможность гибко управлять ресурсами и фокусироваться на развитии».

Результаты внедрения робота-инвентаризатора и планы на расширение технологии

После перехода на постоянный режим работы СТА Карго достигла значительных результатов:

• точность данных увеличилась с 89% до 96%;
• эффективность использования пространства выросла с 50% до 90%;
• сотрудники ушли от рутинных проверок и теперь занимаются более важными задачами, которые нельзя автоматизировать.

В планах — дальнейшее развитие роботизированной системы. В ближайшее время компании сосредоточатся на стандартизации маркировки: внедрят единые QR-этикетки для всех типов грузов, включая крупногабаритные. Это значительно упростит учёт и ускорит процессы работы. Успешный запуск на одном складе открыл возможности масштабирования — по предварительным планам, технология появится на всех объектах СТА Карго до конца 2025 года. Это обеспечит создание единой системы инвентаризации по всей сети компании.

Эта новость также распространилась на CNEWS при поддержке Яндекс Роботикс.

Справка:

3PL (third-party logistics) — формат логистических услуг, при котором оператор берет на себя хранение, обработку и доставку товаров, а также управление складом и сопутствующими процессами.

WMS (Warehouse Management System) — система управления складом, обеспечивающая контроль размещения, перемещения и учета товаров.

OCR (Optical Character Recognition) — технология оптического распознавания символов, которая позволяет считывать текстовую информацию с этикеток и переводить её в цифровой формат для автоматизированной обработки.

QR-код — двухмерный штрихкод, который содержит данные для быстрого считывания устройствами.