Другие материалы
23 апреля на страницах весеннего номера журнала «СКЛАДЫ РОССИИ» были опубликованы итоги ежегодного исследования рынка WMS-систем в России, которое с 2005 года ежегодно проводится журналом. По информации аналитиков «На второе место, удвоив свою долю, переместилась с пятого места система Solvo.WMS. Одновременно увеличилась стоимость и количество проектов старейшего участника рынка. Также у этой компании серьёзно увеличился экспорт в ближнее зарубежье, не учитываемый в нашем обзоре». Таким образом, Solvo.WMS увеличила свою долю рынка с 5% до 14%, уступая только 1С. Всего в хит-парад вошло 17 систем, которые формируют 87% долей всего пирога.
Согласно информации источника, доля рынка игроков оценивается экспертами как комплексный показатель, на величину которого влияют такие метрики, как количество реализованных проектов за период, количество инициированных, но не законченных проектов, а также общая выручка вендора в части лицензий и услуг по данному направлению.
В целом, как отмечают аналитики, рынок Warehouse Management Systems в России в 2019 году показал небольшое снижение. Монополизация рынка усилилась, более половины его принадлежит всего трём игрокам, а три четверти – первым семи компаниям.
Традиционно были проинтервьюированы участники рынка - эксперты компаний вендоров, которые поделились своим мнением о текущей ситуации, трендах и перспективах развития технологий автоматизации складской логистики.
В рамках опроса ИТ-компаний их представителям были заданы следующие вопросы:
1. Как Вы оцениваете перспективы облачных систем WMS на рынке России? Аргументируйте за и против? Есть ли запросы на такой продукт со стороны клиента?
2. Как Вы думаете, насколько быстро начнут использовать AI в WMS?
3. Как Вы думаете, какие операции или функции WMS будут первыми разработаны с использованием AI и МL?
От компании «СОЛВО» на вопросы отвечал Даниил Першин, руководитель отдела маркетинга.
Даниил прокомментировал текущую ситуацию следующим образом:
1. «Под облачной WMS сегодня понимается чаще всего система управления складом, которая предоставляется вендором клиенту с использованием сервисной модели Software as a Service (SaaS). Таким образом, система клиенту физически не передается, а предоставляется в аренду удалённо посредством интернет-канала за абонентскую плату. Для данного типа решений уже достаточно давно сформировалась своя ниша в России – это небольшие, чаще всего арендованные на время, склады площадью 500-1500 квадратных метров. С ростом данной категории клиентов будет расти и предложение облачных WMS. Что касается компаний со средними и крупными складами – производственные и торгово-производственные холдинги, 3PL-операторы – то здесь мы видим, что модель Saas не популярна, то есть превалирует традиционная модель покупки лицензий. В этом особенность российского рынка, компании очень настороженно относятся к передаче своих данных на сторону, а также использованию ПО не в собственности. Однако у данного типа клиентов есть востребованность отдельных облачных моделей, таких как Infrastructure as a Service (IaaS), когда серверы компании располагаются, к примеру, в удалённых ЦОДах. При этом могут использоваться различные модели развертывания – Private Cloud (собственный датацентр), Public Cloud (публичный датацентр) или Hybrid Cloud. Среди наших клиентов - немало компаний, которые реализовали данные сценарии для внедрения Solvo.WMS с использованием Public Cloud на Microsoft Azure или Private Cloud VMware sSphere. Одним из таких клиентов является компания ABInBev Russia».
2. 3. Передовые глобальные компании уже используют AI и ML в связке с WMS. Это применяется и для оптимизации отбора (voice-picking) и пополнения, а также для прогнозирования спроса, например, в процессе оптимизации слоттинга. Очевидно, что склады генерируют большие объемы данных – об ожидаемых поставках, товарных запасах, содержимом заказов, данные о клиентах и так далее. Искусственный интеллект может упростить процесс сбора и анализа этих данных, а также прогнозировать входящие и исходящие потоки. Исходя из прогнозных данных, WMS сможет автоматически запускать или прекращать такие процессы, как: пополнение зоны отбора, уплотнение ячеек или вытеснение.
Говоря о распознавании речи, можно привести пример, когда благодаря AI модулям WMS сможет распознавать голос (включая тональность) конкретного оператора склада, собирать статистику по скорости сборки, анализировать эти данные и далее рекомендовать менеджерам использование конкретного оператора для выполнения тех или иных задач.
Наконец, ещё одним немаловажным аспектом применения технологии искусственного интеллекта является использование робототехники, управляемой WMS. Получая и обрабатывая всевозможные команды от WMS или WCS систем, благодаря AI, роботы будут самостоятельно «обучаться» и корректировать свои действия при возникновении проблемных ситуаций без вмешательства человека».
Ознакомиться с полным обзором рынка WMS можно здесь (доступно по подписке). Для оформления подписки необходимо обратиться в редакцию журнала: pisma@skladcom.ru