Во многих командах, управляющих складскими операциями, обсуждают один и тот же вопрос: «С чего начинать автоматизацию склада и обязательны ли крупные инвестиции в роботов?» Вопрос не новый, но основа для ответа на него меняется.
Согласно исследованию Gartner, опубликованному 16 сентября 2026 года, складская отрасль достигла переломного момента в применении решений на основе искусственного интеллекта (ИИ). Gartner связывает это с одновременным действием трёх сил: кадровые ограничения делают автоматизацию необходимой, модели капиталовложений смещаются в сторону точек входа с меньшим риском, а ИИ и автономные технологии приближаются к операционной зрелости.
В этой статье мы рассматриваем четыре тенденции, выделенные Gartner, данные по Европе и Турции, а также первые шаги, которые можно сделать без крупных инвестиций.
Почему именно сейчас: давление на рынке труда и новый подход к проектированию складов
Давление на рынке труда выходит на первый план и в апрельском прогнозе Gartner 2026 года. По оценке Gartner, работники складов всё менее охотно берутся за работу, основанную на ручном труде; поскольку стоимость и предложение рабочей силы тоже находятся под давлением, многим организациям будет трудно поддерживать операционную деятельность только за счёт найма.
В том же исследовании Gartner прогнозирует, что 50% новых складов, которые будут построены на развитых рынках к 2030 году, будут спроектированы как ориентированные на роботов объекты, где участие человека «необязательно». В такой модели человеческий труд перестаёт быть основой повседневных операций и нужен лишь для управления исключениями.
Этот прогноз касается вновь строящихся объектов; для большинства действующих складов вопрос заключается в том, какой шаг сделать первым в существующей структуре.
Четыре тенденции: спектр от программного обеспечения до роботов
Gartner позиционирует четыре тенденции в сфере ИИ, преобразующие складское дело, по осям «ориентация на действие» и «уровень интеллекта»:
- Традиционный ИИ, ориентированный на оптимизацию: Приложения для прогнозирования спроса, планирования персонала, оптимизации маршрутов и управления запасами адаптируются к меняющимся условиям склада благодаря более богатым данным в реальном времени. Gartner подчёркивает, что эти приложения сохраняют преимущества прозрачности и воспроизводимости.
- Генеративный ИИ, ориентированный на операции: Создаёт из неструктурированных данных стандартные операционные процедуры, рабочие инструкции, протоколы управления исключениями и инструменты поддержки принятия решений.
- Рекомендующие и полуавтономные агенты: Анализируют данные и предлагают либо частично выполняют многошаговые рабочие процессы; надзор со стороны человека сохраняется. Типичные области применения — назначение задач, управление исключениями и распределение ресурсов.
- Агенты физического ИИ: Объединяя ИИ, робототехнику и датчики, автоматизируют работы, основанные на ручном труде, такие как комплектация, упаковка, сортировка и перемещение материалов.
Такой порядок проливает свет и на вопрос о малорисковом старте. Первые три тенденции лежат преимущественно на уровне программного обеспечения и процессов, четвёртая же требует физических инвестиций, изменения планировки и интеграции. Рекомендация Gartner руководителям цепочек поставок идёт в том же направлении: начинать с проверенных сценариев использования, таких как прогнозирование потребности в персонале и размещение запасов (слоттинг), а применение генеративного ИИ и агентов расширять там, где оно повышает качество решений и эффективность.
Реалистичные ожидания в робототехнике
Что касается инвестиций в роботов, у Gartner есть и осторожное предостережение. По оценке Gartner, к 2028 году число компаний, которые выведут пилотные проекты с гуманоидными роботами за пределы пилотной стадии, останется менее 100, а число компаний, перешедших к промышленной эксплуатации в цепочках поставок и на производстве, не достигнет 20. Для большинства компаний, которые ставят во главу угла отдачу на единицу инвестиций, Gartner считает более подходящим вариантом многофункциональных роботов и рекомендует автоматизацию, нацеленную на конкретные узкие места, а не на общую цель «сокращения штата».
Апрельское исследование 2026 года содержит схожее архитектурное предупреждение: поскольку рынок внутрискладских роботов фрагментирован, большинству компаний придётся использовать несколько типов роботов и платформу оркестрации для их координации. Поэтому рекомендуется отдавать предпочтение масштабируемым программно-определяемым платформам, а не узкоспециализированной автоматизации.
Данные по Европе и Турции: логистика пока на раннем этапе
Официальная статистика показывает, что ИИ на складах пока далёк от массового применения. По данным Eurostat, среди предприятий ЕС, использующих ИИ, применение в логистических целях имеет самую низкую долю — 6,08%. ИИ для машин, которые наблюдают за окружающей средой, принимают автономные решения и физически перемещаются, в 2025 году использовался лишь в 1,39% предприятий, а среди крупных предприятий — в 8,55%. Кроме того, по доле предприятий, которые не используют ИИ, но рассматривают такую возможность, транспорт и складирование занимает вторую позицию снизу — 10,28%.
В Турции в части инфраструктуры данных наблюдается схожая картина. Согласно бюллетеню TÜİK (Турецкий статистический институт) за 2026 год, транспорт и складирование — один из видов деятельности с самым низким уровнем использования приобретаемых облачных вычислительных услуг: 16,0%. Поскольку данные относятся к разному охвату и разным годам, их не следует сравнивать напрямую; однако общий вывод очевиден: в значительной части отрасли цифровой фундамент всё ещё только создаётся. Общую распространённость автоматизации процессов на основе ИИ мы рассматривали в статье о европейских данных, а автоматизацию решений по планированию — в статье о планировании цепочки поставок.
Старт без крупных инвестиций: практический путь
Приведённые ниже шаги — это общая рамка, выведенная из рекомендаций Gartner; каждой организации её необходимо адаптировать к собственной структуре склада, профилю продукции и используемым системам.
- Измерьте узкое место. Определите на основе зафиксированных данных, какой из таких этапов, как комплектация, размещение, подготовка к отгрузке и инвентаризация, создаёт больше всего проблем с точки зрения времени и ошибок. Формулируйте цель автоматизации через узкое место, а не через штат.
- Наведите порядок в данных. Проверьте согласованность данных о местах хранения, запасах, заказах и персонале в системе управления складом. Если есть таблицы, которые ведутся вручную, сначала подключите их к системе: алгоритмы оптимизации дают настолько точный результат, насколько точны данные, которыми они питаются.
- Начните с проверенного программного сценария. Прогнозирование потребности в персонале и оптимизацию размещения запасов, которые приводит в пример Gartner, можно опробовать на существующем процессе без инвестиций в роботов.
- Автоматизируйте повторяющуюся офисную работу. Такие задачи, основанные на экранах и документах, как сопоставление заказов и накладных, уведомления перевозчиков и отчётность по исключениям, — подходящие кандидаты для программных роботов и автоматизации рабочих процессов.
- Оцифруйте процедуры. Используйте генеративный ИИ с одобрением человека для поддержания в актуальном состоянии рабочих инструкций и текстов по управлению исключениями; у каждой инструкции, направляемой на рабочие участки, должен быть определённый владелец.
- Начинайте с агентов, наделённых правом рекомендации. При назначении задач или распределении ресурсов сначала позвольте агенту только предлагать решения; письменно определите порог одобрения и правила для исключений.
- Проверьте роботов в пилотном проекте. При переходе к физической автоматизации проведите пилот на ограниченном участке до полномасштабных инвестиций; по возможности заранее протестируйте планировку с помощью цифрового двойника и симуляции. Отдавайте предпочтение структурам, позволяющим управлять разными типами роботов на одной платформе, а не узкоспециализированным системам.
- Постоянно отслеживайте результат. Сравнивайте производительность, уровень ошибок, время работы и количество исключений до и после пилота; решение о расширении увязывайте с этими измерениями.
Заключение
Данные Gartner показывают, что ИИ и автоматизация на складах начинают переходить от стадии экспериментов к операционному использованию, а статистика по Европе и Турции — что значительная часть отрасли находится в начале этого пути. Эта картина означает, что крупные инвестиции в роботов перестают быть первым шагом. Узкое место, подтверждённое измерениями, упорядоченные данные, проверенный на программном уровне сценарий и агенты, работающие под надзором человека, позволяют перейти к физической автоматизации на более прочном фундаменте.
#interimmanagement #forwarddeployedengineering