За товаром «Дикси» присмотрит компьютерное зрение
Ритейлер протестирует новую систему на складе
Крупный российский ритейлер «Дикси» протестирует на складе мониторинг товарных остатков с помощью системы компьютерного зрения, рассказал «Ведомостям» IT-директор ГК «Дикси» Владимир Муравьев. На распределительном центре «Внуково» будет использоваться программно-аппаратный комплекс проекта GoodsScan, он позволяет отслеживать запасы, установив камеры на обычные погрузчики или дроны, пояснил он. Проект был выбран на конкурсе стартапов, который «Дикси» проводила на базе «Сколково». Ритейлер выделит авторам проекта 400 000 руб., добавил Муравьев.
Для «Дикси» будет тестироваться мобильная платформа для погрузчика - с 3D-камерой, центром обработки данных и другим электронным оборудованием, перечисляет сооснователь проекта GoodsScan Денис Ефремчик. Камеры фиксируют все, что видят вокруг, на базе этого строят глубинную карту объектов для целей навигации, фотографируют для дальнейшего декодирования штрих-коды, определяет размеры объекта – ширину, высоту, по этим данным также можно сделать вывод о количестве оставшегося товара, описывает он работу комплекса. История с дронами перспективная, но пока нерабочая, замечает Ефремчик: нужно много дронов, так как аккумуляторы разряжаются, дроны должны быть большие, чтобы нести аппаратуру, есть риски столкновения с другой складской техникой и стоит такой проект намного дороже.
«Дикси» планирует тестировать «видящие» погрузчики около полугода, а затем решит, надо ли покупать весь проект и внедрять его на всех девяти складах ритейлера, сказал Муравьев. Расчеты показали, что автоматизированная система мониторинга товарных запасов может на 90% снизить расходы на инвентаризацию складов и позволит проводить ее чаще, всегда иметь данные о реальном расположении и количестве товара и оперативно корректировать эти данные в IT-системе компании, перечисляет Муравьев.
Сейчас полная инвентаризация складов общей площадью более 260 000 кв. м у «Дикси» проходит два раза в год, по словам Муравьева, на один склад требуется в среднем 18 часов. За это время примерно 40 человек на 20 погрузчиках ручным радиочастотным сканером сканируют тару для транспортировки и складирования товара – паллеты, т. е. вручную записывают фактически имеющийся товар. Затем данные сопоставляются в системе с «теоретическими», определяется расхождение, составляется акт и корректируются остатки в системе.
Роботы у истоков
Изначально идея проекта GoodsScan родилась в компании Tsuru Robotics, создающей роботехнические системы под заказ, говорит Ефремчик, заказчики – от Минобороны до организаторов квестов. Прототип системы отслеживания товаров на складе изначально разрабатывался в рамках Tsuru, рассказал он: «Когда стало понятно, что история перспективная, мы решили развивать проект GoodsScan отдельно». Сейчас, по его словам, среди совладельцев обоих проектов – Анастасия Уряшева и Никита Родиченко.
Вручную отслеживаются товарные остатки и на складах других крупных торговых сетей. Так, «Ашан» следит за остатками на складе с помощью инвентаризации и ее частота зависит от типа товара, сообщила директор по корпоративным коммуникациям «Ашан ритейл Россия» Мария Курносова. Например, инвентаризацию свежих продуктов сотрудники проводят каждую ночь при помощи мобильных терминалов сбора данных, потом сравниваются данные в информационной системе с физически подсчитанными и введенными в терминал.
На складах «Перекрестка» отслеживание остатков идет через информационную систему управления складом (WMS) с периодическими выборочными или полными проверками, рассказал директор по логистике этой торговой сети Денис Шульга. Новые технологии для автоматизации подсчета фактически имеющегося товара тестируются, сообщил он, не уточнив деталей.
По словам Муравьева, на исправление ошибок в год тратится более 7 млн руб., на само проведение сплошных товарных инвентаризаций складов – примерно 3,6 млн руб.; регулярные выборочные инвентаризации ячеек хранения на складах не осуществляются – трудозатраты очень высоки. Если процесс автоматизировать, проверки были бы точнее, скорость бы выросла, а затраты сократились бы, надеется он.
Прототипы, похожие на проект GoodsScan, в России есть, но в полноценное использование пока ни одного из них не внедрено, замечает Ефремчик. Сама технология активно тестируется, указывает директор по развитию бизнеса FM Logistic Владимир Серебряков: как фотографирование и распознавание образов, считывание штрихкодов с паллет, так и сочетание обоих подходов. FM Logistic тоже апробирует технологию, добавляет он: «Совместно с RoboCV мы отрабатываем решение на базе автоматического погрузчика и программно-аппаратный комплекс для распознавания образов».