Коботы в ритейле: 3 причины взглянуть на робототехнику по-новому

Big Data, Большие данные, обработка данных, ритейл, предиктивная аналитика, интернет вещей, Internet of Things, IoT, IIoT, машинное обучение, Machine Learning, cobot, кобот

Цифровизация ритейла – это не только внедрение Apache Hadoop, Spark, Kafka и Machine Learning для аналитики больших данных, прогнозирования спроса и оптимизации складской логистики. Сегодня мы расскажем, что такое коботы и как эти технологии помогают бизнесу. В этой статье мы собрали для вас 7 примеров использования коллаборативных роботов в FMCG.

Кто такие коботы и при чем тут цифровизация

По итогам прошлогодней промышленной выставки Hannover Messe/Fair (215 000 посетителей и 6500 экспонатов), которая состоялась 1-5 апреля 2019 года в германском Ганновере, коботы вошли в ТОП-5 самых перспективных технологий 4-ой промышленной революции (Industry 4.0, I4.0). Напомним, промышленный интернет вещей (Industrial Internet of Things, IIoT) – одно из наиболее востребованных приложений концепции I4.0. При том, что IIoT, в первую очередь, ориентирован на промышленность, он может использоваться и в других сферах деятельности. В частности, в ритейле и прочих областях, где требуется оптимизировать человеческий труд при выполнении сложных, опасных или рутинных операций. Такое применение роботов совместно с людьми называется коботизацией (от английского Collaborative Robot). Важно, что коботы – это не просто механизированные инструменты, а настоящие интеллектуальные устройства, включающие машинное обучение и прочие методы искусственного интеллекта для распознавания образов, адаптации к новым задачам и т.д. Таким образом, наряду с технологиями Big Data и алгоритмами Machine Learning для аналитики больших данных, коботы – это неотъемлемая часть цифровизации современного предприятия.

В отличие от промышленных роботов, коботы имеют небольшие размеры, более подвижны и оснащены дополнительными датчиками, чтобы контролировать перемещения людей и не причинить им вреда. Кроме того, коботы на порядок дешевле, проще в техническом плане и выглядят более дружелюбно, например, окрашены в белый цвет. Все это делается, чтобы люди не боялись этих устройств, а активно работали вместе с ними. Пока основной сферой применения коботов считается автомобилестроение и производство электроники, а самыми популярными операциями – погрузка, перемещение и сборка [1]

Тем не менее, коботы могут отлично применяться в FMCG-секторе. В частности, в Amazon маленькие роботы KIVA самостоятельно перемещают предметы внутри склада, сокращая расходы на 20% [2]. Однако, перемещение грузов – далеко не единственное возможное применение коботов в ритейле. Наиболее перспективными считаются следующие направления:

  • автоматизация рутинных задач по сортировке товаров и комплектации заказов;
  • взаимодействие с потребителями при продаже продукции или консультировании по ее использованию;
  • привлечение потенциальных покупателей.

Где и как это уже используется на практике, рассмотрим далее.

FMCG-коботизация: 3 направления и 7 реальных кейсов

В ритейле есть множество рутинных задач по физическому перемещению товаров, которые можно автоматизированы. В частности, производители и дистрибьюторы могут использовать коботов для комплектации заказов и сортировки продукции как в магазинах, так и в распределительных центрах. Другой пример – складская инвентаризация, когда кобот подсчитывает товары. Автоматизировать монотонные операции с помощью коботов можно и в розничной торговле. В частности, в американской Пенсильвании сеть супермаркетов использует кобота, чтобы патрулировать помещения своих магазинов и выявлять беспорядки. В глаза робота вставлены видеокамеры с датчики, которые распознают пустые полки, пролитые жидкости, просыпанные крупы, мусор и т.д. Сведения о найденных проблемах передаётся сотрудникам супермаркета, которые наводят порядок [3].

Аналогично промышленным роботам, коботы могут использоваться и в производстве FMCG-товаров. Например, в японском ресторане и отеле компании H.I.S. коботы используются для приготовления блюд и в качестве носильщиков. В международной сети фастфуд-кафе Caliburger робот переворачивает 150 котлет для бургеров за минуту. В американской пиццерии Zume Pizza роботы наносят крем на пироги и ставят их в печь. Это экономит компании 15% бюджета на оплату труда [4].

В FMCG-секторе важным этапом является упаковка товара. В данном процессе также могут быть задействованы коботы. Например, норвежская компания-производитель мяса Nortura использует коллаборативных роботов для укладки продуктов на поддоны, эффективно укладывая по 20 поддонов в день в небольшом помещении. Таким образом, предприятие упаковывает ежедневно 1700 коробок, экономя производственные площади и человеческий труд [5].

Примечательно, что коботизация ритейла полностью соответствует тренду на социальное дистанцирование, который появился в 2020 году из-за пандемии коронавируса COVID-19. Чтобы сократить прямые контакты между людьми, коботы могут использоваться не только в розничной торговле, но и в сфере общественного питания, а также индустрии развлечений [6]. Например, воронежский магазин отечественной пивоварни «Таркос» использует кобота-сомелье, который наливает напитки и консультирует клиентов. Робот не только распознает речь посетителей с помощью алгоритмов Machine Learning, но и может жестикулировать и даже имитировать зрительный контакт, реагируя глазами на движение. Это отличный пример применения коботов не только автоматизации рутинных задач, но и для привлечения клиентов [7].

Наконец, стоит упомянуть инициативу X5 Retail Group по запуску собственной лаборатории роботизации для оптимизации задач бэк-офиса: внесение данных в корпоративные системы, контроль товарооборота, обработку типовых запросов пользователей, учёт больничных листов и коммуникации с поставщиками [8]. Пока ритейлер не объявил о практических результатах этого проекта, однако, можно предположить, что коботы будут использоваться и там.

Кобот, коботы, роботы в ритейле, FMCG, ритейл, цифровизация, IIoT, Industry 4.0
Кобот-сомелье в воронежской пивоварне «Таркос»

В следующей статье мы продолжим рассказывать про большие данные и машинное обучение в ритейле на примере систем видеоаналитики в магазинах и на складах. А практически внедрить Big Data и Machine Learning в проекты цифровизации своего FMCG-бизнеса, вы узнаете на наших образовательных курсах в лицензированном учебном центре обучения и повышения квалификации руководителей и ИТ-специалистов (менеджеров, архитекторов, инженеров, администраторов, аналитиков и Data Scientist’ов) в Москве:

расписание компьютерные курсы для руководителей, аналитиков, программистов, администраторов и пользователей Internet of Things, Big Data и Machine Learning Смотреть расписание занятий
регистрация на компьютерные курсы для руководителей, аналитиков, программистов, администраторов и пользователей Internet of Things, Big Data и Machine Learning Зарегистрироваться на курс

Источники

  1. https://ru.wikipedia.org/wiki/Коллаборативный_робот
  2. https://retailer.ru/cifrovizacija-i-ja-kak-logtech-menjaet-rossijskuju-logistiku/
  3. https://olk.su/blog/fun-logistic/novye-tekhnologii-v-otnoshenii-riteyla/
  4. https://retailer.ru/kak-roboty-preobrazujut-fastfud/
  5. http://www.robogeek.ru/promyshlennye-roboty/5-mifov-o-kobotah-stoit-li-boyatsya-novyh-tehnologii
  6. http://edu.robogeek.ru/whats-new/pro-robotov-vse-ponyatno-na-podhode-koboty/
  7. https://retailer.ru/kak-rabotaet-magazin-pivovarni-tarkos-s-robotom-somele/
  8. https://retailer.ru/ot-umnyh-musornyh-bakov-do-kassy-samoobsluzhivanija-kakie-tehnologii-vnedrila-x5-retail-group-za-leto/