ЖУРНАЛ СТА №2/2026

Революция в производственной цепочке создания ценности Сегодня интеллектуальные роботы перестали быть ограниченными и вы- сокозатратными сущностями в себе. Они автоматизируют широкий спектр операций по всей производственной цепочке во многих отраслях – от обра- ботки материалов и точной сборки до упаковки, внутренней логистики, контроля качества и сервисного обслу- живания. Эти возможности не являются теоре- тическими – они реальны и осязаемы уже сегодня, и это меняет представле- ния о возможностях автоматизации. Физический ИИ открывает новое поко- ление высокоэффективных примене- ний во всех отраслях (рис. 3). Инновации в прямом производстве, такие как адаптивная сварка, чувстви- тельная к усилию деликатная вставка деталей и прокладка кабелей, демон- стрируют новые рубежи возможно- стей. В то же время интеллектуальная робототехника продвигается и в таких производственных процессах, как складская логистика и инспекционные процедуры, часто с использованием мобильных роботов или гибридных ре- шений. Эта волна инноваций отражает более широкую тенденцию: автоматизация находится на грани переломного мо- мента. Значительные преимущества от её внедрения наблюдаются не только в отраслях с высокими объёмами и низ- кой вариативностью, но и в сферах с высокой вариативностью и низкими объёмами производства. Наибольшую выгоду могут получить отрасли пищевой промышленности, обработки металлов, логистики и дис- кретного производства в целом. Боль- шинство производственных компаний относятся к малым и средним пред- приятиям (SME), и они, так же как и крупные корпорации, могут суще- ственно повысить эффективность. По мере снижения барьеров в виде высо- ких первоначальных инвестиций и об- щей стоимости владения потенциал трансформации для SME возрастёт мно- гократно. Первопроходцы: путь трансформации ранних пользователей По мере того как робототехника ме- няет ландшафт промышленных опера- ций, группа первопроходцев прокла- дывает новые пути и переопределяет границы возможного. Интегрируя ин- теллектуальные роботы в ранее изоли- рованные функции, они закрывают по- следние пробелы автоматизации с по- мощью физического ИИ. Эти компании не просто внедряют новые инструменты – они перестраи- вают рабочие процессы, добиваются новых уровней гибкости и точности, пересматривая организацию работы на производственных линиях и в круп- ных складах. Их пути трансформа- ции дают ключевое видение того, как передовые возможности физического ИИ могут быть эффективно масшта- бированы, показывают необходимые организационные основы и техниче- ские компоненты для инновационно- го роста. Приведённые далее примеры из ре- альной жизни демонстрируют, как пер- вопроходцы преодолевают этот процесс трансформации. Это иллюстрация того, как будущее промышленных операций реализуется на практике. E-commerce и автоматизация выполнения заказов Компания Amazon управляет более чем 1 миллионом роботов по всей своей сети, что делает её крупнейшим пользователем робототехники в мире. Роботы работают в 300 центрах выпол- нения заказов, взаимодействуя с со- трудниками при выполнении повто- ряющихся операций, таких как сорти- ровка, подъём и транспортировка по- сылок. Прогресс компании в области робо- тизации отражает непрерывный путь экспериментов и инноваций, направ- ленный на постоянное улучшение условий труда сотрудников и повыше- ние качества обслуживания клиентов. За последнее десятилетие Amazon внедрила серию последовательных «технологических прорывов», приме- няя физический ИИ по всей сети цент- ров выполнения заказов: ● мобильные роботы «goods-to-person», доставляющие товары напрямую сотрудникам; ● системы сортировки на базе ком- пьютерного зрения для оптимизации потоков товаров; ● мехатронные упаковочные линии, спроектированные для минимиза- ции использования упаковочных материалов; ● роботизированные манипуляторы, способные захватывать большин- ство товаров из каталога. Хотя эти решения повышали без- опасность и производительность, они работали по отдельности. Главной за- дачей оставалась интеграция всех си- стем для достижения полноценной сквозной трансформации. Amazon перестроила операционную систему своих центров выполнения за- казов, опираясь на предиктивное пла- нирование с использованием ИИ и обеспечение совместимости всех си- стем. Основу новой архитектуры со- ставляют три ключевые технологии, объединяющие весь процесс выполне- ния заказов от приёма товаров до их отгрузки. ● Sequoia – автоматизированная си- стема хранения и извлечения товаров. ● Sparrow – артикулированный мани- пулятор с продвинутым зрением и планированием движений на основе генеративного ИИ, способный иден- тифицировать, захватывать и разме- щать около 60% позиций из ассорти- мента компании, обучаясь на дан- ных промышленного масштаба каж- дый день. ● Proteus – коллаборативный авто- номный мобильный робот, который в реальном времени строит карты от- крытых пространств, распознаёт дей- ствия людей и прокладывает эффек- тивные и безопасные для персонала маршруты. Он перемещает поддоны с товарами, для чего ранее требова- лись ограждённые зоны. Эта интеграция позволяет Amazon реализовать настоящий сквозной по- ток выполнения заказов, повышая без- опасность. Применение физического ИИ позволяет роботам воспринимать и анализировать реальную среду и эф- фективно действовать в центрах обра- ботки заказов, оставаясь при этом частью детерминированных систем управления, что необходимо для без- опасной работы в масштабах пред- приятия. Совместная работа этих систем от- крывает выполнение задач, которые роботы на основе правил не могли бы решить самостоятельно. Это снижает нагрузку на сотрудников при выпол- нении повторяющихся операций и распространяет автоматизацию на ра- нее неструктурированные участки процессов. Ранние реализации, включая центры нового поколения в Шривпорте, Луи- СТА 2/2026 33 www.cta.ru ОБ ЗОРЫ