Dlaczego robotyka magazynowa zbliża się do punktu zwrotnego
Dziesięć lat temu robotyka magazynowa była często zarezerwowana dla wysoce ustandaryzowanych środowisk i dużych budżetów inwestycyjnych. Dzisiaj sytuacja ekonomiczna wygląda zupełnie inaczej. Jednak prawdziwą zmianą nie jest to, że roboty stały się tańsze. Punktem zwrotnym dla logistyki jest fakt, że robotyka staje się na tyle elastyczna, że można ją stosować w dynamicznych środowiskach magazynowych obsługujących wielu klientów. Postępy w dziedzinie sztucznej inteligencji, spadające koszty sprzętu oraz modułowe architektury automatyzacji przekształcają robotykę ze stałej infrastruktury w adaptacyjne systemy operacyjne, które mogą ewoluować wraz ze zmieniającymi się wymaganiami biznesowymi.
W firmie Arvato ta zmiana jest już widoczna w codziennej działalności. Robotyka nie jest już postrzegana jako samodzielna inwestycja technologiczna, ale jako część szerszych modeli operacyjnych łączących automatyzację, sztuczną inteligencję, integrację oprogramowania, wiedzę operacyjną oraz podejmowanie decyzji oparte na danych.
W miarę jak w branży logistycznej coraz szybciej wdraża się robotykę, coraz większego znaczenia nabiera jedno pytanie: jak będzie wyglądała automatyzacja magazynów za pięć lub dziesięć lat?
Robotyka magazynowa staje się coraz bardziej opłacalna
Przez lata automatyzacja obiecywała wzrost wydajności, ale jej wdrażanie często ograniczało się do wysoce ustandaryzowanych środowisk i inwestycji na dużą skalę. Dzisiaj sytuacja ulega zmianie.
„Obserwujemy fundamentalną zmianę w sposobie, w jaki firmy oceniają automatyzację” – mówi Philipp Rücker, dyrektor ds. inżynierii logistycznej i zarządzania transportem w firmie Arvato. „Robotyka nie jest już postrzegana jako rozwiązanie przeznaczone wyłącznie dla nielicznych, wysoce ustandaryzowanych środowisk produkcyjnych. Staje się praktycznym i skalowalnym narzędziem, które może generować wartość w znacznie szerszym zakresie procesów logistycznych”.
Zmiana ta następuje w kluczowym momencie. Wraz ze wzrostem oczekiwań klientów i złożoności operacyjnej dostawcy usług logistycznych borykają się z coraz większym niedoborem siły roboczej. W związku z tym wzrosła skala wdrażania robotów. „Zapotrzebowanie na siłę roboczą zawsze istniało. W intralogistyce, w każdym segmencie, występuje wiele czynności wykonywanych ręcznie. Klienci dostrzegają potrzebę automatyzacji, ponieważ w niektórych regionach brakuje rąk do pracy. Coraz trudniej jest znaleźć osoby, które chcą pracować w magazynie jako kompletujący zamówienia” – wyjaśnia Victor Redondo, dyrektor ds. strategii produktowej i planowania w firmie Hai Robotics.
Jednocześnie robotyka staje się coraz bardziej dostępna. Rozwiązania modułowe pozwalają firmom rozpocząć działalność od mniejszych inwestycji i rozszerzać ją w miarę wzrostu wymagań. „Klienci nie wiedzieli, jak będzie wyglądała ich działalność za dwa lata, więc trudno było uzasadnić duże inwestycje” – wyjaśnia Redondo. „Jednak ponieważ nasza technologia jest skalowalna i elastyczna, początkowa inwestycja jest niższa. Dlatego obecnie obserwujemy większe zainteresowanie tym rozwiązaniem”. Kolejnym ważnym czynnikiem jest spadek kosztów sprzętu. „Ramiona robotów, które dziesięć lat temu kosztowały od 50 do 60 tysięcy euro, można obecnie kupić za kwotę od pięciu do dziesięciu tysięcy euro” – mówi Mladen Milicevic, współzałożyciel firmy robotycznej Unchained Robotics. „Koszty sprzętu znacznie spadają, co całkowicie zmienia ekonomię automatyzacji magazynów”.
Wszystkie te zmiany sprawiają, że robotyka przestaje być specjalistyczną inwestycją, a staje się powszechnie stosowanym rozwiązaniem w operacjach magazynowych.
Skuteczna automatyzacja magazynu to coś więcej niż tylko technologia
Wdrażanie robotyki nabiera tempa. Jednak zwycięzcami nie będą firmy, które po prostu wprowadzą więcej robotów magazynowych. Będą to organizacje, które rozumieją, w jakich obszarach automatyzacja tworzy wymierną wartość w ramach rzeczywistych operacji. Wymaga to znacznie więcej niż tylko wyboru odpowiedniej technologii automatyzacji magazynu. Konieczne jest dogłębne zrozumienie procesów i specyficznych wymagań klienta. „Naprawdę trzeba dogłębnie przeanalizować dane, aby zrozumieć profile zamówień, struktury jednostek magazynowych (SKU) oraz logikę konsolidacji” – mówi Redondo. „Projekt systemu jest niezwykle ważny. Bez szczegółowej analizy operacyjnej wdrożenia mogą łatwo zakończyć się niepowodzeniem”.
Milicevic postrzega zdolność adaptacji jako kolejny kluczowy czynnik sukcesu. „Automatyzując logistykę, nie można myśleć wyłącznie o jednym stałym scenariuszu zastosowania, ponieważ modele biznesowe ewoluują” – mówi. „Magazyny nieustannie dostosowują się do nowych potrzeb klientów i nowych przepływów. Systemy robotyczne muszą zatem stać się znacznie bardziej elastyczne niż w przeszłości”.
Te spostrzeżenia ściśle pokrywają się z własnymi doświadczeniami firmy Arvato w zakresie wdrażania automatyzacji w zróżnicowanych środowiskach klientów. „Prawdziwym wyzwaniem nie jest wdrożenie robota” – mówi Rücker. „Wyzwaniem jest zintegrowanie robotyki z istniejącymi procesami, środowiskami oprogramowania i specyficznymi wymaganiami klientów przy jednoczesnym zachowaniu elastyczności operacyjnej”.
W jaki sposób sztuczna inteligencja zwiększa elastyczność robotyki magazynowej
Sztuczna inteligencja przyspiesza tę transformację. Dzięki sztucznej inteligencji systemy robotyczne mogą szybciej dostosowywać się do zmieniających się produktów, procesów i warunków pracy.
„Udoskonalamy algorytmy naszych robotów szybciej niż kiedykolwiek wcześniej” – mówi Redondo. „Postępy w zakresie narzędzi programistycznych i procesów inżynieryjnych znacznie przyspieszyły nasze cykle ulepszeń, umożliwiając nam szybsze wprowadzanie udoskonaleń i reagowanie na potrzeby klientów”.
Wpływ ten jest szczególnie widoczny w dziedzinie widzenia komputerowego, robotycznego kompletowania zamówień oraz optymalizacji operacyjnej. „W przeszłości systemy wizji komputerowej wymagały jawnego programowania: jeśli zobaczysz to, to zrób tamto” – wyjaśnia Milicevic. „Każda niewielka zmiana w magazynie wymagała przeprogramowania, a to było kosztowne. Sztuczna inteligencja wprowadza znacznie większą elastyczność i inteligencję do systemów robotycznych. To radykalnie obniży koszty zmian i dostosowań w automatyzacji magazynowej”.
Dla dostawców usług logistycznych elastyczność staje się kluczowym wymogiem. „Sztuczna inteligencja pomaga dostosować systemy robotyczne do tych realiów. Pozwala nam inaczej myśleć o tym, jak automatyzacja może wspierać dynamiczne środowiska logistyczne, i daje nam większą elastyczność, by reagować na potrzeby naszych klientów szybciej niż kiedykolwiek wcześniej” – mówi Rücker.
Od izolowanych rozwiązań automatyki do systemów połączonych
Robotyka nie ogranicza się już do poszczególnych etapów procesu. Kolejny etap automatyzacji magazynów polega na połączeniu technologii automatyzacji w jeden skoordynowany system.
Obecnie robotyka magazynowa jest już szeroko stosowana w takich obszarach jak:
- Systemy typu „towar do człowieka”
- Autonomiczne roboty mobilne (AMR)
- Robotyczne kompletowanie zamówień
- Paletyzacja i depaletyzacja
- Automatyzacja pakowania
- Obsługa pojemników i palet
Przyszłość leży w koordynacji tych technologii, a nie w ich indywidualnym wdrażaniu.
„Coraz więcej klientów przechodzi na jeden system magazynowy, w którym wszystko jest skonsolidowane w jednej stacji kompletacji i pakowania” – mówi Redondo. „Wdrożyliśmy już takie systemy w magazynach, gdzie palety i pojemniki są wykorzystywane razem”.
Takie podejście ma szczególne znaczenie w branżach takich jak produkty konsumenckie i technologie, gdzie magazyny często obsługują różnorodne kategorie produktów i wymagania klientów w ramach jednej operacji. „Nie chodzi już o to, jak zautomatyzować jeden etap procesu. Chodzi o to, w jaki sposób różne technologie mogą współpracować, aby usprawnić ogólny przepływ towarów przez magazyn” – wyjaśnia Rücker. Robotyka otwiera również nowe możliwości w obszarach renowacji, re-commerce, usług o wartości dodanej oraz logistyki gospodarki o obiegu zamkniętym, gdzie kluczowa jest elastyczność.
Partnerstwa napędzają innowacje w dziedzinie robotyki magazynowej
W miarę jak robotyka, sztuczna inteligencja, oprogramowanie i operacje stają się coraz bardziej powiązane, innowacyjność w coraz większym stopniu zależy od współpracy. W firmie Arvato podejście to znajduje odzwierciedlenie w partnerstwach z takimi przedsiębiorstwami jak Hai Robotics i Unchained Robotics. We współpracy z Hai Robotics firma Arvato wdrożyła w Europie i Azji zautomatyzowane systemy magazynowe oraz rozwiązania typu „towar do człowieka”. Jednocześnie Arvato i Unchained Robotics ściśle współpracują nad identyfikacją, testowaniem i wdrażaniem na większą skalę nowych zastosowań robotyki w środowiskach logistycznych. Arvato zainwestowało również w tę firmę.
„Inwestycja kapitałowa stanowi jeden z elementów współpracy, ale Arvato zapewnia nam również dostęp do wysoce złożonych, międzynarodowych struktur logistycznych, gdzie możemy dalej rozwijać nasze rozwiązania bezpośrednio w rzeczywistych warunkach operacyjnych” – mówi Milicevic. „Dzięki ścisłej współpracy z zespołami operacyjnymi zwiększamy wydajność w całym magazynie i szybciej wprowadzamy nasze rozwiązania robotyczne na rynek”.
Dla Rückera partnerstwa te mają kluczowe znaczenie dla przekształcania innowacji technologicznych w wartość operacyjną. „Odchodzimy od wysoce spersonalizowanych koncepcji automatyzacji na rzecz bardziej znormalizowanych i wielokrotnego użytku rozwiązań, które można wdrażać w wielu lokalizacjach i branżach” – mówi. „Partnerstwa pomagają nam połączyć wiedzę operacyjną z innowacjami technologicznymi, aby rozwiązywać rzeczywiste wyzwania biznesowe”.
Ta sama zasada ma zastosowanie w całej branży. W miarę jak automatyzacja staje się coraz bardziej zaawansowana, postęp w coraz większym stopniu zależy od połączenia różnych perspektyw, doświadczeń i obszarów wiedzy specjalistycznej.
Dane staną się przewagą konkurencyjną
Patrząc w przyszłość, dane stają się jednym z najważniejszych czynników umożliwiających przyszłą automatyzację.
„W przyszłości roboty będą w coraz większym stopniu uczyć się na podstawie danych wideo i poprzez naśladowanie, zamiast klasycznego programowania” – mówi Milicevic. „Magazyny będą potrzebowały większej liczby kamer, większej ilości danych wizualnych, cyfrowych bliźniaków i symulacji”.
W miarę jak robotyka staje się coraz bardziej inteligentna, przyszłe systemy automatyzacji magazynów będą w coraz większym stopniu opierać się na danych operacyjnych, środowiskach symulacyjnych i cyfrowych bliźniakach. Technologie te pozwolą firmom testować zmiany procesów, optymalizować wydajność magazynów i stale usprawniać operacje przed wdrożeniem zmian w rzeczywistych środowiskach.
„Robotyka, sztuczna inteligencja i dane stają się coraz bardziej powiązane” – mówi Rücker. „Organizacje, które potrafią skutecznie połączyć te możliwości, będą miały najsilniejszą pozycję do skalowania automatyzacji w nadchodzących latach”.
Kolejna przewaga konkurencyjna nie będzie wynikała wyłącznie z robotyki, ale z umiejętności przekształcania danych operacyjnych w mądrzejsze decyzje oraz ciągłego usprawniania działalności.
Przyszłość robotyki magazynowej i automatyzacji logistyki
Wizja, którą podzielają wszyscy trzej eksperci, jest jasna: operacje logistyczne będą stawały się coraz bardziej autonomiczne, inteligentne i elastyczne.
„Przeszliśmy od sytuacji, w której ludzie poruszali się po magazynach, do systemów automatycznie przemieszczających pojemniki i palety” – mówi Redondo. „W przyszłości magazyny staną się środowiskami co najmniej częściowo autonomicznymi”. Milicevic spodziewa się, że sztuczna inteligencja i robotyka modułowa jeszcze bardziej przyspieszą ten proces. „Sprzęt staje się towarem – wartość przenosi się na warstwę wyższą” – mówi. „Sztuczna inteligencja łącząca różne modułowe rozwiązania robotyczne w jeden skoordynowany system, niezależnie od dostawcy robotów: to właśnie na tej warstwie koordynacji magazyny faktycznie zyskują elastyczność”.
Dla firmy Arvato jednak następna dekada automatyzacji magazynów nie będzie charakteryzowała się zastępowaniem przez roboty pojedynczych zadań wykonywanych ręcznie. „Połączenie robotyki, sztucznej inteligencji i danych operacyjnych zasadniczo zmieni sposób projektowania magazynów i zarządzania nimi w ciągu następnej dekady” – mówi Rücker.
- „Naszym celem jest identyfikacja technologii, które ustanawiają skalowalne standardy technologiczne, które można szybko wdrożyć i płynnie zintegrować z naszymi procesami logistycznymi, aby stworzyć wymierną wartość operacyjną”.
Organizacje, które odniosą sukces, niekoniecznie będą tymi, które posiadają najwięcej robotów. Będą to te, które połączą technologię ze zrozumieniem procesów, doświadczeniem w zakresie integracji oraz silnymi partnerstwami, aby stworzyć bardziej inteligentne, odporne i skalowalne operacje logistyczne.
