
Автономни дронове извършват нощни инвентаризации и откриват неправилно разположени стоки, преди грешките да доведат до забавени доставки. В американски дистрибуционен център на ASICS технологията на Corvus Robotics съкращава времето за установяване на несъответствия с близо 60% и спестява около 200 работни часа месечно.
Три милиона артикула под наблюдение
В този огромен логистичен комплекс, разположен в Байхалия, щата Мисисипи, се съхраняват приблизително 2,3 милиона чифта обувки и 700 000 единици облекло и аксесоари. Асортиментът обхваща около 44 000 различни продуктови позиции.
При подобни мащаби дори една неправилно поставена кутия може да създаде проблем. Системата показва, че продуктът е наличен, но служителите не успяват да го открият на посоченото място. Това забавя обработката на поръчките, а понякога води и до тяхното анулиране.
За да ограничи тези ситуации, компанията използва автономните летателни системи Corvus One, които извършват проверки без необходимост от постоянно човешко управление.

Седем полета всяка нощ
Работата започва около 19:00 часа, като за една нощ се планират седем полета.
Малките машини преминават между стелажите, разчитат продуктовите баркодове и едновременно преброяват кутиите на всяко място. Ако камерата установи десет опаковки, но разпознае само девет кода, системата отчита несъответствие, което трябва да бъде проверено.
Технологията използва компютърно зрение и пространствено ориентиране, за да се придвижва в проходи с ширина под 1,83 метра. Не се изисква допълнително монтиране на навигационни маркери или специална инфраструктура.
На следващата сутрин служител преглежда събраните изображения и видеозаписи, сравнява резултатите със складовата система и установява причините за откритите разлики.
Над 200 чифта обувки са открити за три месеца
Само за три месеца устройствата установяват 26 неправилно разположени кашона, съдържащи повече от 200 чифта обувки. Без допълнителните проверки тези артикули е можело да останат недостъпни за продажба до следващата планова инвентаризация.
Преди внедряването две от най-рисковите складови зони са били проверявани два пъти годишно. Сега плановата им инвентаризация се извършва ежемесечно, което увеличава честотата шест пъти.
Според публикуваните от Corvus Robotics данни времето за откриване на неправилно разположени стоки е намаляло с приблизително 60%.
По-точните данни увеличават продажбите
Един от най-интересните ефекти не е свързан със спестения труд, а с възможността повече продукти да достигнат до клиентите.
Преди внедряването на технологията ASICS е ограничавала публикуваните онлайн наличности с около 12 до 15 артикула на всеки 100. Причината е рискът някои от последните бройки да не бъдат намерени навреме.
По-надеждната информация вече позволява на компанията да предлага целия наличен асортимент, вместо част от него да остава скрита от онлайн купувачите или впоследствие да се продава с голяма отстъпка.
Автоматизацията освобождава време за по-важни задачи
Около 200 работни часа месечно, използвани преди за ръчно преброяване, сега се насочват към анализ на грешките, проверка на несъответствията и подобряване на складовите процеси.
Намалява и необходимостта от използване на подемна техника за достъп до високите стелажи.
Това не означава пълно премахване на човешкия контрол. Специалистите продължават да потвърждават проблемните случаи и да коригират информацията в системата.
Нов подход към управлението на складовете
Примерът на ASICS показва, че дроновете могат да бъдат полезни не само за наблюдение и транспорт, но и за поддържане на точна информация за материалните запаси.
За логистичните оператори най-голямото предимство е възможността грешките да се откриват скоро след възникването им, вместо да се натрупват с месеци.
Икономическата ефективност обаче зависи от мащаба на склада, честотата на инвентаризациите, броя на несъответствията и разходите за внедряване.
Иновацията показва как навременното откриване на складови грешки може да предотврати пропуснати продажби, да намали излишните разходи и да осигури по-надеждно изпълнение на клиентските поръчки.
