Искусственный интеллект на складе: помощник, а не судья

Весной 2025 года британская организация Consolidated Fork Truck Services (CFTS), которая отвечает за аккредитацию технических осмотров погрузочной техники в Великобритании, неожиданно выступила с предупреждением: компании не должны использовать искусственный интеллект (ИИ) для получения информации по технике безопасности и регуляторным нормам. Заявление прозвучало жёстко и недвусмысленно — ИИ не может заменить официальные источники. За ним не закреплена ответственность, он не гарантирует достоверность, и самое главное — он может ошибаться.

«Мы понимаем, почему люди обращаются к ИИ: это быстро, удобно, заманчиво, — говорит Роберт Фишер, директор CFTS. — Но в вопросах безопасности и соответствия нормативам бизнес не может позволить себе ориентироваться на непроверенные данные». Его совет прост: обращаться к первоисточникам — нормативам HSE, рекомендациям UKMHA или консультироваться с аккредитованными специалистами.

Однако это вовсе не значит, что ИИ — зло или угроза. Это — инструмент. Умный, развивающийся, перспективный. Да, с ограничениями. Но и с огромным потенциалом. И сейчас всё чаще мы видим не фантастические мечты, а реальные продукты, которые помогают операторам, оптимизируют процессы и делают склады безопаснее. Где же границы между рисками и пользой?

Когда машина не устает: ИИ как фактор безопасности

«ИИ обеспечивает безопасность и эффективность в сфере грузоперевозок прежде всего за счёт своей устойчивости: он не устает, не отвлекается, не идёт на компромиссы», — говорит Яэль Файнаро, президент и директор по бизнесу компании RGo Robotics.

Компания разрабатывает передовые технологии машинного зрения и искусственного восприятия, способные буквально «наделить глаза» любой подвижный объект — от штабелёра до погрузчика. Это не просто сенсоры, это умный алгоритм, способный различать объекты, отслеживать движение, анализировать поведение оборудования и выявлять потенциальные угрозы до того, как произойдёт инцидент.

«ИИ видит больше и глубже, чем человек, — объясняет Файнаро. — Он способен непрерывно собирать и обрабатывать огромные объёмы данных, выявляя шаблоны и помогая корректировать поведение машин и операторов в режиме реального времени».

Особенность решений RGo — в системе непрерывного обучения: технология “learning vision” позволяет устройству учиться во время эксплуатации. Это исключает необходимость длительной настройки на объекте. Алгоритмы на старте уже обучены на типовых сценариях, но клиент может обогатить их собственными данными, что создаёт адаптивную платформу, идеально подстроенную под конкретные условия предприятия.

ИИ в аккумуляторах: батарея, которая думает

Пока одни компании создают интеллект для машин, другие встраивают ум в саму их «энергетику». Канадская компания UgoWork разработала интеллектуальную платформу для литий-ионных батарей, которая превращает аккумулятор из простого источника тока в полноценный аналитический узел.

«Наши батареи умеют больше, чем просто заряжаться и разряжаться, — говорит Жан-Франсуа Маршан, директор по маркетингу. — Они анализируют своё состояние, оценивают параметры работы, предсказывают потенциальные неисправности и автоматически корректируют поведение».

Встроенные сенсоры отслеживают температуру, напряжение, ток, глубину разряда, состояние подсистем. Все данные в реальном времени поступают в облачную платформу UgoPilot, где проходят через набор аналитических инструментов, позволяющих не только проводить диагностику, но и выстраивать предиктивное обслуживание, оптимизировать маршруты зарядки, прогнозировать износ.

Благодаря обновлениям «по воздуху» UgoWork может улучшать поведение аккумуляторов даже после ввода в эксплуатацию, без вызова техников. ИИ помогает не просто поддерживать технику в рабочем состоянии — он увеличивает срок службы, снижает издержки и делает владение парком оборудования выгоднее.

Робот, который не требует IT-революции

Компания Logitrans представила автономный паллетный робот LogiRobot — компактное и умное решение для внутренних перевозок. Он использует VSLAM (визуальную локализацию и построение карты), Lidar и сенсоры от Sick, чтобы ориентироваться в пространстве и избегать препятствий. И всё это без интеграции в существующие ERP-системы или доработки инфраструктуры.

«Многие боятся, что внедрение автоматизированного транспорта потребует сложных IT-проектов, — говорит Гитте Киркегор, CEO Logitrans. — LogiRobot запускается за день, без интеграции и дополнительных расходов».

При этом он работает в тандеме с человеком: подхватывает паллеты, перемещает их, высвобождая сотрудников для более сложных задач. Угроза ли он рабочим местам? Нет. Он — партнёр, не замена.

Дополнительные глаза для оператора

Компания GemOne создаёт системы активной безопасности с элементами ИИ, которые буквально становятся «вторыми глазами» оператора. В частности, камера с функцией распознавания пешеходов анализирует пространство вокруг погрузчика и предупреждает водителя, если кто-то оказался в мёртвой зоне. Сигналы — визуальные и звуковые.

«Это снижает утомляемость, ускоряет обучение, помогает расследовать инциденты и предотвращать несчастные случаи», — объясняет Сэм Силва, вице-президент компании по Америке. Все данные хранятся, могут быть использованы при анализе поведения водителей, а интеграция с интерфейсом GemOne позволяет легко масштабировать решение под любые условия склада.

ИИ, который реально видит: антистолкновения от Matrix

Matrix Design Group пошла ещё дальше — её система OmniPro Vision была создана специально для сложных условий, где простые теги и сенсоры не работают. Система основана на визуальном ИИ, способном отличить человека от объекта, транспорт от стены. Она «учится» на базе изображений, собранных за годы тестирования, и в новых версиях самостоятельно настраивает зоны срабатывания под конкретный объект и схему движения.

«ИИ — это сердце системы. Без него она была бы просто камерой, — говорит Брайан Джонс, вице-президент компании. — А с ИИ она — активный защитник: видит, предсказывает и предотвращает».

И всё-таки: не переоценивайте ИИ

На фоне оптимизма и реальных кейсов ведущие специалисты напоминают: технологии не идеальны. ИИ не интуитивен, как мозг. Он ошибается. Он не волшебник. «Святой Грааль» — это идеальная система, которая предсказывает всё и не ошибается никогда. Но мы ещё не там. Мы учимся. И ИИ учится вместе с нами.

Погрузочная техника, аккумуляторы, роботизированные тележки, системы безопасности — все они становятся «умнее». Но ключевое слово — «вспомогательные». ИИ не заменяет человека. Он помогает ему. И только в таком тандеме возможна настоящая цифровая эволюция в логистике и складской отрасли.