Роботизация складов и Big Data — как устроена автоматизация бизнес-процессов на базе глубоких данных?

@Freepic



Как устроена эта связка технологий на практике, какие риски мешают ей работать как единое целое и что сегодня отличает зрелые логистические архитектуры — рассказывает Екатерина Родина, директор по внешнему развитию ГК Автомакон.

Как роботизация и Big Data выходят за пределы склада

Представим заказ в маркетплейсе. Несколько кликов — и клиент ждет курьера. А внутри — система, которая в считанные минуты должна определить, где находится нужный товар, кто его соберёт, как упакует, какой маршрут оптимален и где может возникнуть задержка.
 
Ещё недавно это обеспечивалось WMS — системой, управляющей размещением и движением товаров на складе. Сегодня на смену ей приходит более сложная архитектура: WMS дополняется RMS, которая управляет ресурсами в реальном времени, а поверх всего этого — слой Big Data, который не просто фиксирует, а прогнозирует. Это уже не разрозненный набор решений, а единая цифровая структура, которая пересобирает процессы в зависимости от изменений — от всплеска спроса до перегрузки на сортировке или сбоя в доставке.

WMS давно стала стандартом: она отвечает за размещение, перемещение и контроль товарных остатков. Сегодня к ней подключается RMS — следующий уровень зрелости. Если WMS управляет тем, где и что лежит, то RMS отвечает за то, кто и как это обработает: она распределяет задачи между людьми, конвейерами, роботами, выравнивает загрузку, меняет приоритеты в зависимости от внешних и внутренних факторов. В связке эти системы работают как единый управляющий контур — WMS фиксирует, RMS запускает.

На вершине этой логики — Big Data. Большие данные обрабатывают информацию из ERP, CRM, погодных сервисов, поисковых запросов и соцсетей, предоставляя не реакцию, а предсказание: какие товары вырастут в спросе, где произойдет затор, какие ресурсы нужно усилить до начала сбоя.

В JD.com — одном из лидеров e-commerce в Китае — автоматизация достигла такой степени зрелости, что на складе в Шанхае вместо 400–500 человек теперь работают всего пятеро. Остальное делают роботы: они получают команды, сканируют, поднимают, транспортируют, сортируют. 

Ещё один центр JD.com в Куньшане обрабатывает до 9 000 заказов в час — это больше, чем способен выдать средний региональный склад вручную за сутки. Такие результаты — не заслуга дорогого оборудования как такового, а правильно выстроенной цифровой архитектуры, где все системы связаны и управляют не процессом, а результатом.

В России также происходят системные сдвиги. Например, Wildberries в 2024 году начал внедрение шестиосевых шарнирных манипуляторов — так называемых «роборуков», которые автоматически сортируют и упаковывают заказы. Один такой агрегат способен заменить до десяти сотрудников на потоке, при этом работая без простоев и смен. 

Это не пиар и не попытка догнать Запад, а ответ на объективные вызовы: острая нехватка логистических кадров, рост нагрузки на склады, увеличение количества заказов и ожидания клиентов по доставке «день в день». Роботы становятся не опцией, а вынужденной мерой — особенно в условиях, когда бизнесу важны масштабируемость и стабильность.

---

Читайте также: Российский киберпанк: когда склады российских маркетплейсов и ритейлеров станут как у Amazon?

---

Проблемы на пути к «умному» клиентскому опыту

На практике даже самые технологически оснащенные компании сталкиваются с неожиданным ограничением: системы, которые по отдельности работают безукоризненно, не синхронизированы между собой. Главный вызов — не в нехватке решений, а в их разрозненности. По данным Gartner, от 80 % до 90 % корпоративных данных остаются неструктурированными и не вовлечены в принятие решений. Бизнес обладает информацией, но не может эффективно её использовать — просто потому, что данные не «говорят» с операциями.

Даже такая базовая операция, как ручная комплектация, может давать высокий уровень ошибок — до 38,1 % в пиковые периоды. Отдельные блоки автоматизации работают, но без общей архитектуры возникают задержки, дублирование задач, слепые зоны. Система видит, что товар поступил, но не инициирует размещение. RMS получает команду на перераспределение ресурсов — но BI-система не успевает обновить приоритеты. Это и есть эффект «немого склада»: технологии есть, но они не действуют как единое целое.

Ситуацию осложняют макроэкономические и кадровые факторы. В 2024 году стоимость складского оборудования выросла на 25 %, а сроки поставки большинства решений растянулись до 6–9 месяцев. Компании вынуждены точнее рассчитывать ROI каждого шага. К тому же сохраняется острая нехватка специалистов, способных проектировать и запускать сквозные цифровые процессы на стыке логистики, IT и аналитики. Даже при наличии современной WMS часто наблюдается ограниченное использование её функциональности — без интеграции с BI или CRM, без настройки сценариев, без обратной связи от фронта.

Кроме того, сохраняется высокая доля ручных решений и промежуточных инструментов — Excel-таблиц, устных команд, отчётов вне системы. Всё это снижает эффективность и делает невозможной настоящую сквозную автоматизацию. Пока данные не становятся управленческими, они остаются статичными. А в ритейле, где лояльность формируется за минуты, это роскошь, которую бизнес не может себе позволить.


@Freepic

Как склады работают на опережение

Сильные компании в ритейле сегодня отличает не скорость реакции, а способность опережать события. BI-модули, интегрированные в WMS и RMS, дают такую возможность — они превращают данные в действия. Если система фиксирует рост спроса, она автоматически пересматривает зонирование склада, перемещает популярные позиции ближе к отгрузке, пересобирает задания между сменами. При резком изменении погоды — скажем, с приходом жары — повышается приоритет на летний ассортимент, логистика перестраивает маршруты. Перед запуском акции RMS подгружает смену, WMS пересчитывает загрузку зон, а Big Data прогнозирует, как изменится поток.

Такая модель называется сценарным управлением. Её сила — в том, что система не просто регистрирует факт, а действует заранее, на основе заданной логики и сигналов из внешней среды. Это позволяет не «гасить пожары», а снижать их вероятность. И когда система работает как одно целое — от аналитики до роботов — бизнес получает реальный контроль над логистикой, даже в пиковые периоды.

Роботизация в этом контуре — не просто автоматизация действий, а способ реализации стратегии. Роботы действуют быстро и последовательно, минимизируя человеческий фактор и исключая провалы между системами.

В результате клиент получает не просто товар, а четкий, предсказуемый сервис. Это не маркетинговый бонус — это следствие точной настройки WMS, предсказательной логики Big Data и стабильной загрузки через RMS. Только в связке это работает — и становится ощутимым преимуществом.
Чего хочет клиент — и как технологии это обеспечивают

Современный клиент не интересуется архитектурой WMS и количеством роботов на складе. Он не думает про RMS, BI или сценарное управление. Его интересует результат: чтобы заказ пришел вовремя, без ошибок, в нужной комплектации — и чтобы процесс прошел без стресса. Это и есть настоящий фокус логистики: технологии, которые работают незаметно, но безупречно.

Успешная автоматизация — это не про внешний блеск, а про внутреннюю точность. Если алгоритмы настроены правильно, клиент даже не догадывается, сколько решений было принято за него. Он просто заказывает — и получает. Робот на складе собирает нужный набор за считаные минуты, BI предугадывает всплеск спроса и перераспределяет ресурсы, система отслеживания учитывает пробки и погодные условия, чтобы курьер оказался у двери точно в срок. Всё это — без участия человека, но с учетом его поведения.

В идеале клиент получает предложение раньше, чем осознает потребность: рекомендацию на нужный товар, промо по интересующей категории, уведомление о наличии давно искомой позиции. Потому что Big Data анализирует не только историю заказов, но и соцсети, геолокацию, погодный прогноз и поведенческие паттерны, объединяя всё это в один понятный результат: «вот, это для вас».

Именно такие сценарии формируют лояльность. Через 3–5 лет выигрывать будут не те, кто демонстрирует сложность, а те, кто прячет её за комфортом. Кто не просто внедрил WMS и роботизацию, а связал всё в единый пользовательский опыт. Кто научился подстраивать систему под поведение человека, а не наоборот. Настоящая технологичность заключается в том, что клиент не замечает технологии, но ценит простоту и эффективность работы. 

Екатерина Родина, 
директор по внешнему развитию ГК Автомакон.

Для NEW RETAIL