Разработчики: | Сбербанк |
Дата премьеры системы: | 2022/07/05 |
Дата последнего релиза: | 2022/09/22 |
Отрасли: | Логистика и дистрибуция |
Технологии: | Робототехника, Роботы Промышленные, Системы видеоаналитики, Складская автоматизация |
Содержание |
Основные статьи:
2022
Перевод на собственное ПО
22 сентября 2022 года Сбер представил обновлённую роботизированную систему автоматизации складской логистики SberShuttle, которая теперь управляется ПО RMS (Robotics Management System — Система управления роботами), созданным Лабораторией робототехники Сбера.
Обновленное ПО позволяет согласованно управлять всем парком роботов. Благодаря переходу на собственные программные продукты по управлению SberShuttle надёжность работы системы повысилась на 30%, сократилось время на перемещение товаров до станции сборки заказов, а также оптимизированы потоки товаров и распределение задач с точки зрения приоритизации, что позволило сократить среднее время на сборку одного заказа на 10−15%.
Нам важно создавать такие продукты, которые будут надёжными и эффективными, не допускающими уязвимостей как технологических, так и эксплуатационных. Мы столкнулись с ограничениями использования зарубежного коммерческого ПО, поэтому наши инженеры сделали софт, который, с одной стороны, может легко интегрироваться с ПО заказчика и при этом не накладывает ограничений на его использование на территории РФ, сказал Станислав Кузнецов, заместитель Председателя Правления Сбербанка.
|
Демонстрация SberShuttle
Сбер продемонстрировал свою разработку по автоматизации складской логистики в индустрии электронной коммерции — роботизированную систему SberShuttle. Об этом банк сообщил 5 июля 2022 года.
Система представляет собой стеллажное хранилище. Между стеллажей по рельсам перемещаются роботы-шаттлы, перевозящие контейнеры с товарами от мест хранения на станцию подбора. На станции подбора находится робот-манипулятор SberPicker, оснащённый системой автоматического захвата товаров на основе компьютерного зрения, который отбирает и перекладывает товары для их упаковки. Контроль за всем процессом осуществляет оператор на основе системы Robotic Management System.Решения 1С: актуальные тренды рынка и крупнейшие интеграторы. Обзор TAdviser
Решение SberShuttle полностью автоматизирует работу склада, исключая ошибки, вызванные человеческим фактором, и снижая операционные расходы. По сравнению с ручным подбором оно обеспечивает пятикратный прирост эффективности, подсчитали в Сбере.
Среди особенностей шаттловой системы Сбера:
- минимум дорогих компонентов в конструкции шаттла;
- высокая плотность хранения — используется весь объём помещения от пола до потолка, расстояние между стеллажами и контейнерами минимизировано;
- масштабируемость — производительность системы наращивается путём добавления компонентов без изменения конфигурации;
- отказоустойчивость — выход из строя одного шаттла не парализует работу склада, а лишь незначительно снизит его производительность на время замены робота.
Система SberShuttle подходит как для крупных фулфилмент-центров, так и для небольших городских даркcторов и специализированных складов. Помимо e-com, она может применяться в любых сферах, где требуется штучный отбор (сборочные и ремонтные операции, оперативные склады и так далее).
Мы разработали SberShuttle, как и многие другие наши решения в сфере робототехники и искусственного интеллекта, для ускоренного развития отечественного бизнеса. Наша система складской автоматизации имеет высокий потенциал внедрения, поскольку её производство локализовано и может быть развёрнуто в условиях ограниченного доступа к иностранным комплектующим, что особенно актуально в текущей политико-экономической ситуации. Повышенный спрос на подобные системы в России и мире обусловлен ростом индустрии электронной коммерции, и мы находимся в авангарде этого спроса. Уверен, что SberShuttle поможет многим российским предприятиям повысить свою операционную эффективность и, следовательно, качество сервиса для клиентов, - заявил Станислав Кузнецов, заместитель Председателя Правления Сбербанка. |
Подрядчики-лидеры по количеству проектов
Axelot (Акселот) (211)
Солво (Solvo) (121)
Клеверенс (Cleverence) (54)
StockM Consulting (СтокМ.ру) (35)
Ран-Ритейл (12)
Другие (109)
Axelot (Акселот) (51)
Клеверенс (Cleverence) (8)
StockM Consulting (СтокМ.ру) (2)
Первый Бит (2)
Viant (Виант) (1)
Другие (9)
Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров
Axelot (Акселот) (3, 230)
Солво (Solvo) (2, 122)
Клеверенс (Cleverence) (10, 56)
StockM Consulting (СтокМ.ру) (1, 36)
Ран-Ритейл (1, 13)
Другие (76, 69)
Axelot (Акселот) (2, 56)
Клеверенс (Cleverence) (3, 8)
StockM Consulting (СтокМ.ру) (1, 2)
Национальный транспортный агрегатор, НТА (Trucker) (1, 1)
Другие (0, 0)
Axelot (Акселот) (2, 42)
Клеверенс (Cleverence) (2, 8)
Сканпорт АйДи (Scanport) (1, 5)
StockM Consulting (СтокМ.ру) (1, 5)
АТОЛ (1, 1)
Другие (0, 0)
Axelot (Акселот) (2, 48)
Клеверенс (Cleverence) (2, 4)
Сканпорт АйДи (Scanport) (1, 4)
StockM Consulting (СтокМ.ру) (1, 2)
АТОЛ (1, 1)
Другие (1, 1)
Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения
Axelot WMS X5 - 225
Solvo.WMS - 120
StockM (Россия) - 36
Клеверенс: Склад 15 - 26
Клеверенс: Магазин 15 - 22
Другие 105
Axelot WMS X5 - 55
Клеверенс: Склад 15 - 6
StockM (Россия) - 2
Национальный транспортный агрегатор: Trucker Цифровая очередь (TSM) и YMS - 1
Axelot WOS X5 (Warehouse Operation System) - 1
Другие 2
Axelot WMS X5 - 39
Клеверенс: Склад 15 - 5
Сканпорт: DataMobile - 5
StockM (Россия) - 5
Axelot WOS X5 (Warehouse Operation System) - 3
Другие 4
Axelot WMS X5 - 47
Сканпорт: DataMobile - 4
Клеверенс: Склад 15 - 3
StockM (Россия) - 2
Роботы КиберСклад - 1
Другие 3
Подрядчики-лидеры по количеству проектов
Promobot (Промобот) (31)
Яндекс (Yandex) (14)
Cognitive Pilot (Когнитив Роботикс) (14)
Nvidia (Нвидиа) (11)
Сбербанк (10)
Другие (515)
Московский центр инновационных технологий в здравоохранении (2)
Mains Lab (Мэйнс Лаборатория) (2)
Яндекс (Yandex) (2)
Яндекс.Облако (Yandex Cloud) (1)
Мобильные ТелеСистемы (МТС) (1)
Другие (45)
Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров
Promobot (Промобот) (10, 32)
ABB Group (8, 23)
Cognitive Pilot (Когнитив Роботикс) (3, 21)
Cognitive Technologies (Когнитивные технологии) (1, 21)
Яндекс (Yandex) (2, 11)
Другие (598, 145)
Транспорт будущего (2, 1)
Бирюч-НТ Инновационный Центр (2, 1)
Эфко ГК (2, 1)
Astabot (АСТА) (1, 1)
Cognitive Technologies (Когнитивные технологии) (1, 1)
Другие (13, 13)
Fora Robotics (Фора Роботикс) (1, 2)
Dobot (Shenzhen Yuejiang Technology) (1, 1)
Intuitive Surgical (1, 1)
НИТУ МИСиС (Национальный исследовательский технологический университет) (1, 1)
Яндекс (Yandex) (1, 1)
Другие (5, 5)
Pudu Robotics (Pudu Technology) (1, 2)
Яндекс (Yandex) (1, 2)
Unitree Robotics (1, 1)
КиберСклад (1, 1)
Геоскан (Geoscan) (1, 1)
Другие (1, 1)
Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения
Promobot - 26
Cognitive Agro Pilot Система автоматического вождения - 21
ABB IRB Промышленные роботы - 19
Da Vinci (робот-хирург) - 11
Nvidia Drive AI-платформа для самоуправляемых автомобилей - 10
Другие 129
Лаборатория знаний: Neuro Angel - 1
Роббо Класс - 1
YaCuAi Робот Unit - 1
NTR Robotics (БПЛА для закрытых пространств) - 1
Astabot Робот-палетный перевозчик - 1
Другие 9