Google 
Представьте огромный склад, заполненный тысячами коробок с товарами. Каждая коробка должна быть перемещена на нужное место в хранении, а затем уложена на палету. Это сложный процесс, требующий большого количества низкоэффективного ручного труда, который сопровождается неизбежными ошибками.
Компания «Симботик» попробовала полностью автоматизировать складской процесс, в том числе укладку коробок в палеты. Однако путь от концепции к работающей системе занял много лет. Первые варианты автоматической системы работали очень плохо, производительность их была даже ниже, чем у ручного склада. Одним из самых критичных недостатков первой системы было очень плохое качество палет, планируемых софтверным алгоритмом и укладываемых роботами.
Когда тупик развития первой системы стал очевиден, Кириллу Панкратову удалось решить очень трудную математическую задачу укладки коробок в плотные и устойчивые палеты, а команде программистов под его руководством - в основном русскоязычных - быстро внедрить этот сложнейший алгоритм в рабочий код. Это (а также другие процессы оптимизации системы, в которых автору довелось принять участие) сыграло решающую роль в том, что автоматизированная система «Симботика» заработала как часы. Коробки перемещались быстро и точно, ошибки и сбои стали редкостью, а производительность и плотность хранения на складах достигли невиданных ранее высот.
Внедрение в работу искусственного интеллекта стало поворотным моментом для «Симботика»: небольшой стартап превратился в лидера индустрии, провел успешное IPO и начал вносить новаторские изменения в систему доставки и распределения товаров для крупных заказчиков.
Что на самом деле стоит за успешной разработкой алгоритма, сколько ошибок можно совершить на пути к результату и каково работать в американской инженерной компании русскому ученому - об этом Кирилл Панкратов рассказывает в своей книге.
Я сам до сих пор не понимаю, как такая сложная задача, требующая в обычном режиме многих месяцев разработки, дала важные результаты настолько быстро - почти мгновенно по меркам нормального планирования исследований.
- Разобраться в передовых технологиях и использовании роботов в области складской логистики;
- Понять, как оптимизировать алгоритмы, чтобы повысить производительность склада;
- Избежать распространенных ошибок при внедрении автоматизированных систем в свой бизнес.
Так очень часто происходит с изобретениями. То, что вначале вымучивается среди массы экзотических вариантов и встречает немалое сопротивление по пути, после многочисленных (и весьма неочевидных прежде) доработок и успешного воплощения воспринимается тривиальным.
- Обратная сторона инженерного прогресса.
- Автор-практик честно делится не только успехами, но и многомиллионными ошибками.
- Опыт автоматизации распределительных центров крупных мировых компаний - «Таргет», «Волмарт» и «Кока-Кола».
Трудно было предсказать тогда, что через пять лет «Таргет» - заказчик огромного масштаба - станет для нас какой-то мелкой обузой, о которой вспоминают последней и от которой хочется отмахнуться, как от назойливой мухи, потому что приоритетным к тому времени будет клиент намного крупнее.
- Для логистов, программистов и системных аналитиков;
- Для собственников больших компаний и инженерного бизнеса;
- Для всех, кто заинтересован в автоматизации складских технологий и хочет ознакомиться с реальным опытом, в том числе с ошибками и с «подводными камнями».
