Роботизация складских процессов: перспективы и ограничения

Обложка

Цитировать

Аннотация

целью исследования является оценка перспектив и ограничений роботизации складских процессов в транспортно-логистических системах с учетом мировых и отечественных тенденций. Методы: в исследовании применены методы контент-анализа, сравнительного анализа, SWOT-анализа, а также произведены систематизация и обобщение теоретических подходов к внедрению робототехнических решений в складскую логистику. Результаты (Findings): на основе анализа международной и российской практики определены ключевые направления развития роботизации складов, связанные с интеграцией технологий искусственного интеллекта, интернета вещей, больших данных и киберфизических систем. Выявлены основные барьеры внедрения (технологическая и инфраструктурная несовместимость, высокая капиталоемкость и зависимость от импортных технологий), а также обозначены перспективные модели роботизации складских процессов (концепция «робот как услуга» (RaaS) и гибридные человеко-машинные системы). Выводы: роботизация складских процессов рассматривается в качестве долгосрочного стратегического вектора развития логистики, реализация которого зависит от стандартизации, формирования кадрового потенциала и государственной поддержки. Реализация определенных в работе мероприятий (стандартизация и унификация, поддержка отечественных разработчиков, модернизация складов и др.) позволит России существенно развить сферу интеллектуальной логистики.

Об авторах

Ш. Н Вагапов

Российский экономический университет им Г.В. Плеханова

Email: vagapovs@gmail.com
ORCID iD: 0009-0006-8017-0107

В. М Репникова

Российский экономический университет им Г.В. Плеханова

Email: Repnikova.VM@rea.ru

Список литературы

  1. Анализ объема и доли рынка складских роботов – тенденции роста и прогнозы (2024-2029 гг.) [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.mordorintelligence.com/ru/industry-reports/warehouse-robotics-market
  2. Балуев М.С. Перспективы использования робототехники для выполнения логистических работ // Теория и практика сервиса: экономика, социальная сфера, технологии. 2021. № 2 (48). С. 24 – 28.
  3. Ковалева И.В., Ермоленко Ю.Н. Управление складскими логистическими процессами в организации // Вестник Алтайского государственного аграрного университета. 2017. № 1 (147). С. 175 – 179.
  4. Костанян К.Б., Воробьев А.В. Разработка и обоснование складского мобильного робота // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2022. № 3. С. 260 – 263.
  5. Понкратов-Вайсман Б.Д. Концепция «Робот как услуга» в складской логистике и перспективы ее развития в России // Экономика и управление. 2023. Т. 29. № 11. С. 1400 – 1410. doi: 10.35854/1998-1627-2023-11-1400-1410
  6. Складские роботы [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://clck.ru/3NaV9g
  7. Степанов Ю.Н., Яковлева Н.В., Ермаков С.Г., Баталов Д.И. Реализация проекта по роботизации рутинных операций для повышения операционной эффективности компании // Интеллектуальные технологии на транспорте. 2023. № 3 (35). С. 14 – 21. doi: 10.24412/2413-2527-2023-335-14-21
  8. Ткаченко А.С. Анализ рынка складской робототехники и перспективы развития // Вестник науки. 2024. Т. 3. № 6 (75). С. 1614 – 1621. doi: 10.24412/2712-8849-2024-675-1614-1621
  9. Халын А.В., Халын В.Г. Развитие процессов системной роботизации в складских процессах // Вестник Ростовского государственного экономического университета (РИНХ). 2023. № 1 (81). С. 51 – 54. doi: 10.54220/v.rsue.1991-0533.2023.81.1.009
  10. Azadeh K., De Koster R., Roy D. Robotized and Automated Warehouse Systems: Review and Recent Developments // Transportation Science. 2019. Vol. 53. № 4. P. 917 – 945. doi: 10.1287/trsc.2018.0873
  11. Azadeh K., De Koster R., Roy D. Robotized Warehouse Systems: Developments and Research Opportunities. Rotterdam School of Management, Erasmus University, The Netherlands; Indian Institute of Management, Ahmedabad, India. P. 1 – 55.
  12. Bernardo R., Sousa J.M.C., Gon?alves P.J.S. Survey on robotic systems for internal logistics // Journal of Manufacturing Systems. 2022. Vol. 65. P. 339 – 350. doi: 10.1016/j.jmsy.2022.09.014.
  13. Ng M.K., Chong Y.W., Ko K. et al. Adaptive path finding algorithm in dynamic environment for warehouse robot // Neural Computing & Applications. 2020. Vol. 32. P. 13155 – 13171. doi: 10.1007/s00521-020-04764-3
  14. Shi D., Tong Y., Zhou Z. et al. Adaptive Task Planning for Large-Scale Robotized Warehouses. arXiv:2205.00831v1 [cs.RO], 24 Apr 2022.
  15. Sodiya E.O., Umoga U.J., Amoo O.O., Atadoga A. AI-driven warehouse automation: A comprehensive review of systems // GSC Advanced Research and Reviews. 2024. Vol. 18. № 02. P. 272 – 282.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).