Россия
Управление складом – ключевая функция в логистике для повышения эффективности и уменьшения затрат. В статье рассматриваются возможности применения технологий «Индустрии 4.0», которые позволят повысить конкурентоспособность логистических предприятий, и создать более эффективную и адаптивную модель бизнеса
цепочка поставок, складская логистика, технологии «Индустрия 4.0», автоматизация, инновационные технологии
Для успешного функционирования цепочки поставок необходима эффективная передача информации между различными участниками, включая производителей, поставщиков, представителей розничной торговли, клиентов, где в качестве ядра будет выступать распределительный центр (рисунок 1). В отличие от традиционной линейной модели цепочки поставок, применение технологий «Индустрии 4.0» улучшает прямой поток информации между всеми участниками. Таким образом, обработка информации и управление запасами в распределительных центрах требует использования передовых технологий для повышения эффективности.
Рисунок 1 – Модель цепочки поставок с применением инновационных
технологий.
Операции по сбору заказов, доставке, обработке входящих запасов, упаковке и ведению учета больше не могут выполняться исключительно вручную. Поэтому для систем управления складом необходимы современные устройства, способные поддерживать сбор и обработку информации, которые как раз и предоставляют технологии Индустрии 4.0.
Как отмечают авторы [2, 4], «статистика показывает, что расходы на управление складом составляют значительную часть общих расходов компании на логистику». Логистические расходы в неразвитых странах могут достигать 25% от национального валового внутреннего продукта (ВВП), что негативно сказывается на всей цепочке создания стоимости [2]. Поэтому принятие эффективных и адекватных мер для управления и контроля является ключевым фактором гибкого реагирования на спрос и предложение и снижения эксплуатационных расходов.
Рассмотрим инновационные технологии и их возможности реализации для управления складом и смежными отраслями.
1. Автоматизация работы складов и внедрение конвейерных систем: использование роботов для выполнения задач перемещения товаров, сборки заказов, упаковки. Автоматизированные конвейеры помогают оперативно перемещать товары внутри склада, уменьшая время обработки.
2. Технология радиочастотной идентификации (RFID) широко используется в складском хозяйстве и логистике благодаря своей способности собирать данные и автоматизированной идентификации. Метки RFID, встроенные в товары, позволяют полностью управлять потоком товаров путем автоматического считывания. Применение данной технологии позволяет сократить операционные ошибки, непреднамеренные повреждения и потери ресурсов.
3. Применение сенсоров и электронных устройств: установка сенсоров для отслеживания состояния товаров, температуры и влажности в реальном времени. Стеллажи, оборудованные электронными устройствами, позволяют учитывать количество товаров и автоматически передавать запросы на пополнение запасов.
4. Аналитика «больших данных»: анализ больших объемов данных для предсказания потребительского спроса и оптимизации запасов; определения наиболее эффективных маршрутов внутри склада при перемещении товаров.
5. Искусственный интеллект и машинное обучение: помощь в автоматизации процессов управления запасами, учет уровней запасов и минимизация избыточного количества товаров. Использование машинного обучения для анализа покупательской способности и адаптации складских процессов под потребности клиентов.
6. Интернет вещей (IoT) – концепция, которая подразумевает соединение различных физических объектов и устройств с интернетом, что позволяет им собирать, обмениваться и анализировать данные. IoT обеспечивает видимость операций склада в режиме реального времени, что значительно улучшает обмен информацией между различными подразделениями. Это позволяет оперативно реагировать на изменения и выявлять проблемы на ранних этапах, что может предотвратить более серьезные сбои в работе.
7. Блокчейн – обеспечивает прозрачность и безопасность данных о движении товаров, что помогает в отслеживании и управлении цепочками поставок, а также упрощение процессов взаиморасчетов между участниками [2].
8. Дополнительные тренажеры виртуальной реальности для тренировки сотрудников в сфере безопасной и контролируемой среды, помощь работникам в процессе сборки заказов с целью уменьшения ошибок и ускорения процесса.
9. Мобильные технологии и приложения: использование управления запасами, отслеживания грузов, коммуникации между сотрудниками.
Эти технологии открывают новые горизонты для управления складом, повышая эффективность логистической деятельности.
Преимущества внедрения этих технологий и систем поддержки принятия решений в управлении складом заключаются в повышении эффективности логистических процессов; доступности данных в реальном времени; получении дополнительных конкурентных преимуществ; цифровой интеграции деятельности; повышении гибкости и улучшении процесса принятия решений, снижении эксплуатационных расходов; повышении безопасности управления рисками.
Среди препятствий для внедрения технологий выделяют: высокая стоимость жизненного цикла; сложная физическая среда и планировка; недостаток вспомогательных ресурсов; высокое потребление энергии и необходимость соблюдения дополнительных требований безопасности.
На рисунке 2 приведена статистика по распределению количества публикаций по годам в области инновационных технологий в складской логистике [5].
Рисунок 2 – Динамика публикационной активности в области инновационных технологий в складской логистике.
Рисунок 2 демонстрирует, как инновационные технологии освещались в научной литературе в период с 2019 по 2024 год. Автоматизация работы складов была самой обсуждаемой технологией в эти годы, что свидетельствует о ее значимости и распространенности в области управления складом. Основной рост количества публикаций наблюдается в области автоматизации и искусственного интеллекта, что соответствует текущим трендам на рынке.
Интерес к таким технологиям, как блокчейн и тренажеры виртуальной реальности, менее выражен в научной и практической литературе по сравнению с другими областями. Это свидетельствует о том, что данные направления находятся на стадии разработки, или же о том, что их потенциал не был полностью осознан исследовательским сообществом и специалистами в области логистики и управления складом.
Учитывая рост количества публикаций в области применения интернета вещей и аналитики «больших данных» в складской логистике можно отметить, что эти направления являются перспективными для дальнейшего изучения и инвестиций.
Несмотря на доминирование технологии автоматизации складов, существует тенденция к увеличению внедрения и исследования других технологий, что может привести к комплексным и эффективным решениям в управлении складскими операциями.
Для успешного внедрения технологий организациям необходима четкая структура внедрения, которая будет направлять процесс. Это поможет избежать длительного исследования преимуществ и преодоления препятствий. Рекомендации по преодолению этих препятствий включают необходимость активного участия руководства в спонсировании технологий «Индустрии 4.0» и выделении ресурсов. Инвестиции на новые внедрения технологий должны быть достаточными для поддержки систем на протяжении всего их жизненного цикла, при этом высокая окупаемость должна оставаться главной целью. Поддержка перепроектирования операций и финансирование в новые объекты должна быть приоритетной. Кроме того, руководство должно быть информировано о преимуществах, которые могут быть достигнуты при устранении этих барьеров и внедрении технологий Индустрии 4.0.
1. Коренякина, Н. Н. Оптимизация транспортно-складских процессов в логистике за счет применения инновационных технологий / Н. Н. Коренякина, Н. В. Горянин. – Текст: непосредственный // Интеллектуальные ресурсы - региональному развитию. – 2024. – № 3. – С. 36-42.
2. Tikwayo, L. N. Applications of Industry 4.0 Technologies in Warehouse Management: A Systematic Literature Review / L. N. Tikwayo, T. N. D. Mathaba // Lo-gistics. – 2023. – Vol. 7(2). – 24 p.
3. Полтавская Ю. О. Повышение эффективности цепи поставок с учетом оптимального местоположения распределительного центра / Ю. О. Полтавская. – Текст: непосредственный // Вестник Ангарского государственного технического университета. – 2021. – № 15. – С. 164-167.
4. Лебедева, О. А. Динамическое моделирование оптимального маршрута в мультимодальной транспортной сети / О. А. Лебедева. – Текст: непосредственный // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. – 2020. – № 1 (65). – С. 44-50.
5. Elibrary. Научная электронная библиотека: сайт / Результаты поискового запроса // URL: https://elibrary.ru/query_results.asp (Дата обращения: 12.04.2025).
