Такие роботы зачастую весьма продвинуты, чтобы видеть, куда движутся, и понимать, что делают, но и у них есть недостатки. Например, коробка с хлопьями Cheerios может быть повреждена, из-за чего машине не удастся ее захватить. Большинство роботов с такой проблемой не справится. Придется пропустить эту коробку и перейти к следующей. Однако роботы компании Symbotic оснащены алгоритмами машинного зрения, позволяющими оценить очертания упаковки неправильной формы и в любом случае взять ее. Робот может быстро замерить свободное пространство на полке, чтобы убедиться, что коробка туда встанет. В противном случае он оповестит центральную систему управления, которая автоматически перенаправит этот товар на другую полку, куда он точно поместится. Роботы курсируют по складу со скоростью 40 км/ч, переносят грузы, оценивают обстановку при помощи датчиков и действуют по обстоятельствам.
Разница между обычным складом и оснащенным машинами Symbotic разительна. Как правило, паллеты с товаром выгружаются с фуры на специальную платформу; паллеты находятся там до тех пор, пока люди не распакуют их, после чего упаковки с товарами укладываются на ленточные транспортеры и развозятся по разным частям склада. Роботы Symbotic без промедления разбирают товары с паллет и раскладывают их по полкам, поэтому не требуется выделять место для временного размещения паллет. Не нужны и ленточные транспортеры. Таким образом, на складе, оснащенном оборудованием Symbotic, высвобождается дополнительное пространство под стеллажи. Джо Каракаппа, вице-президент Symbotic по развитию, сообщает, что при самом оптимистичном сценарии на складе можно будет разместить вдвое больше товаров или уменьшить его площадь в два раза. Более того, компактные склады легче вписать в сложившиеся микрорайоны, а скоропортящиеся продукты можно хранить ближе к точкам реализации.
Поскольку вся работа персонала сводится к загрузке и разгрузке фур, уместен вопрос: что будет со складскими рабочими? Джо Каракаппа говорит, что многих из них Symbotic переучивает. Например, те, кто занимался ремонтом ленточных транспортеров, обучаются ремонтировать роботов. Появляются и новые специальности. Каракаппа отмечает, что системные операторы отслеживают весь процесс перемещения роботов. «Как правило, до автоматизации на складе не было рабочих таких специальностей, — объясняет он, — но мы набираем их среди сотрудников при активном участии клиента»[23]. (Во второй части этой книги мы подробно поговорим о новых специальностях в рамках дискуссии о «недостающей середине».)
Мыслящие цепочки поставки
«Умные» склады — это только начало. В настоящее время технологии искусственного интеллекта позволяют сделать гораздо «умнее» всю цепочку поставок, подобно тому как совершенствуются производственные цеха. Разумеется, компании стремятся избежать любых сбоев в работе логистических цепочек, которые могут быть вызваны самыми разными причинами: качество услуг, предоставляемых поставщиком, политическая нестабильность в регионе, забастовки, неблагоприятные погодные условия и т. п. С этой целью компании собирают и анализируют с помощью искусственного интеллекта данные о поставщиках, помогают составить более полное представление о факторах, влияющих на цепочку поставок, предвосхитить сценарии развития событий и т. д. Компании также хотят свести к минимуму и факторы неопределенности, связанные с последующими этапами реализации. В данном случае искусственный интеллект помогает компаниям оптимизировать прогнозирование спроса, точнее планировать его и лучше контролировать остатки на складах. В результате цепочки поставок становятся более гибкими, способными предусмотреть динамику бизнес-среды и адаптироваться к ней.
Рассмотрим всего один этап работы: прогнозирование спроса. Правильное прогнозирование спроса — болевая точка многих компаний, однако благодаря нейронным сетям, алгоритмам машинного обучения и другим системам искусственного интеллекта можно сгладить остроту этой проблемы. Например, один из лидеров по производству здорового питания активно задействовал возможности машинного обучения для анализа колебаний спроса и трендов при продвижении товаров. Анализ позволил построить надежную модель, способную оценить ожидаемые результаты от стимулирования продаж. Благодаря этому удалось на 20% сократить ошибки прогнозирования и на 30% уменьшить объем нераспроданной продукции.
К подобным результатам стремится и лидер мирового рынка потребительских товаров Procter & Gamble, СЕО которого недавно заявил о намерении сократить логистические издержки на миллиард долларов в год. Отчасти этому будут способствовать краткосрочные меры: речь идет об использовании технологий искусственного интеллекта и интернета вещей (IoT) для автоматизации складов и распределительных центров. Другие возможности связаны с долгосрочными проектами, в частности с адаптацией автоматизированной доставки под запрос клиента (для более чем семи тысяч единиц продукции). Посмотрим, позволят ли компании P&G эта и другие инициативы экономить миллиард долларов каждый год, но уже можно сказать, что искусственный интеллект сыграет в этом важную роль.