Робототехнические компании разрабатывают технологии способные перемещать товары с полок в упаковочные коробки на фоне растущего спроса со стороны ритейла, стремящегося автоматизировать свои трудоемкие процессы.
Разработчики роботов говорят, что они близки к прорыву в получении роботов, которые могут поднимать игрушки и укладывать их в коробки. Это простая задача для ребенка, но для ритейлеров стала большим препятствием в автоматизации одного из самых трудоемких аспектов электронной коммерции: брать предметы с полок и упаковывать их для дальнейшей доставки, сообщает WSJ.
Несколько компаний, в том числе Hudson’s Bay Co. и китайский онлайн-гигант GD.com Inc., недавно начали тестирование роботизированных «сборщиков» в своих дистрибьюторских центрах. Некоторые робототехнические компании говорят, что их роботы могут перемещать гаджеты, игрушки и потребительские товары на 50% быстрее, чем человеческий персонал.
Ритейл и логистические компании рассчитывают на новые достижения, которые помогут им идти в ногу с взрывным ростом онлайн-продаж и давлением со стороны сокращения времени доставки заказов. Доходы электронной коммерции в США в прошлом году достигли $390 млрд, что почти в два раза больше, чем в 2011 году. Продажи растут еще быстрее в Китае, Индии и других развивающихся странах. Данная ситуация ведет к росту потребности в персонале, который требуется для обработки онлайн-заказов. По данным Департамента труда США, на складах в Америке появилось 262 тыс. новых рабочих мест за последние 5 лет, при том, что почти 950 тыс человек уже трудятся в этом секторе. Нехватка рабочей силы становится все более распространенной ситуацией, особенно во время праздников, и сопровождается постоянным ростом заработной платы.
Сборка является самой высокооплачиваемой работой в большинстве дистрибьюторских центров электронной коммерции и менее всего автоматизирована. Замена людей на роботов в процессах сборки онлайн-заказов могла бы снизить трудозатраты на 20%, — отметил Марк Ульфраат, президент консалтинговой фирмы «MWPVL International Inc».
До недавнего времени роботы должны были обучаться, чтобы идентифицировать и брать каждый товар, что являлось нецелесообразным в распределительных центрах, в которых ассортимент продуктов постоянно меняется и насчитывает миллионы единиц.
Предыдущие волны автоматизации складов не приводили к массовым увольнениям, отчасти потому, что объемы заказов быстро росли. Специалисты по робототехнике утверждают, что автоматическая сборка находится на расстоянии не менее года от коммерческого использования. Главная задача заключается в создании огромных баз данных объектов 3D-рендеринга, с помощью которых роботы сами должны определять наилучший способ захвата новых товаров.
