Российский разработчик складских ИТ-систем Consid запустил в промышленную эксплуатацию технологию голосового отбора Voice Picking на распределительных центрах ГК «Гулливер». Решение интегрировано с системой управления складом Consid.WMS и уже используется в операционной работе шести РЦ сети. По итогам первых двух месяцев эксплуатации производительность операций отбора выросла примерно на 7%, что делает проект показательным кейсом для рынка складской автоматизации в food-ритейле.
Голосовой отбор переходит из пилота в повседневную операцию
Проект стал очередным этапом развития складской логистики ГК «Гулливер», которая сотрудничает с Consid более 12 лет. Сегодня Consid.WMS управляет шестью распределительными центрами сети — в Ульяновске, Краснодаре, Воронеже, Волгограде, Набережных Челнах и Самаре. Совокупная площадь складской инфраструктуры превышает 90 тыс. кв. м, а интенсивность отгрузок на одном объекте может достигать 800 тонн продукции в сутки. На таком масштабе даже точечное ускорение операций начинает давать заметный эффект для всей логистической цепочки. Первая часть абзаца основана на данных компании, последнее предложение — редакционная интерпретация их значения для складской логистики.
Что меняется в работе склада
Новое решение встроено в архитектуру платформы Consid и полностью интегрировано в бизнес-логику Consid.WMS. Сотрудники распределительных центров теперь могут работать по двум сценариям: либо по стандартной схеме с терминалами сбора данных, либо с использованием голосовых команд через промышленные гарнитуры с шумоподавлением. Такой подход позволяет не ломать действующие процессы, а дополнять их новым инструментом там, где он дает наибольший эффект.
Практическое преимущество голосового отбора в том, что сотрудник освобождает руки и взгляд от постоянной работы с экраном терминала и может сосредоточиться непосредственно на операции с товаром. Задания передаются через голосовые сообщения, а подтверждение выполнения происходит голосом. В результате снижается число промежуточных действий с устройством и ускоряется сам процесс комплектования. Это уже не просто интерфейсное улучшение, а изменение логики взаимодействия человека со складской системой. Первая часть абзаца основана на описании технологии, последняя — редакционный вывод.
Где технология дает максимальный эффект
Сейчас Voice Picking применяется в зонах пикинга бакалейной и другой немаркированной продукции. Именно на этих участках, по данным проекта, достигается наибольший эффект за счет замены экранного взаимодействия голосовым. Такой выбор зоны внедрения выглядит логично: чем выше повторяемость операций и чем больше действий сотрудник выполняет непосредственно с коробами и товаром, тем заметнее выигрыш от hands-free-сценария. Первая часть абзаца основана на данных проекта, вторая — на редакционной интерпретации складской логики.
По итогам первых двух месяцев эксплуатации производительность операций отбора выросла примерно на 7%. Для склада с высокой интенсивностью отгрузок это значимый показатель: даже однозначный прирост производительности на уровне одной операции может масштабироваться в более заметный эффект по скорости обработки потока, особенно в пиковые периоды. При этом в сообщении не раскрываются абсолютные значения производительности и структура экономического эффекта, поэтому корректно говорить именно о заявленном росте в рамках конкретного проекта.
Как был построен проект
Внедрение шло поэтапно. Сначала команда выполнила разработку и настройку интеграции голосового решения с Consid.WMS, затем провела пилот на одном распределительном центре. Только после подтверждения эффективности технология была масштабирована на остальные пять РЦ сети. Такой подход важен сам по себе: для складских ИТ-проектов он снижает риски, позволяет адаптировать систему под реальную операционную среду и уже потом переносить решение на всю сеть. Первая часть абзаца основана на описании проекта, вторая — редакционный вывод.
Отдельно компания подчеркивает, что современная архитектура платформы позволила часть работ выполнить силами команды заказчика. Consid взяла на себя интеграцию голосовой технологии с WMS и сопровождение проекта на ключевых этапах, а после запуска голосовые процессы были полностью встроены в единую платформу управления складской логистикой. Для рынка это важный сигнал: зрелые складские платформы все чаще ценятся не только за функциональность, но и за способность заказчика самостоятельно развивать систему без полной зависимости от внешнего интегратора. Последнее предложение — редакционная аналитическая интерпретация.
Что это значит для рынка
Кейс Consid и ГК «Гулливер» интересен не только как история локального внедрения. Он показывает более широкий тренд в складской автоматизации: рынок все активнее ищет решения, которые повышают производительность не за счет тотальной роботизации, а через более точную настройку работы оператора внутри WMS-контуров. Голосовой отбор вписывается именно в эту логику — как инструмент сравнительно быстрого повышения эффективности там, где важны скорость, повторяемость и снижение лишних действий. Этот вывод является редакционной интерпретацией на основе параметров проекта.
Для food-ритейла и распределительных центров с интенсивным потоком отгрузок это особенно актуально. В таких операциях даже небольшой прирост производительности, если он устойчив и масштабируем, может стать фактором операционной устойчивости всей сети. А значит, технологии голосового отбора постепенно переходят из категории нишевых решений в инструменты практической оптимизации складской логистики.
Вывод
Внедрение Voice Picking на распределительных центрах сетей «Победа» и «Гулливер» показывает, что следующий этап складской эффективности все чаще строится вокруг более удобного взаимодействия человека и WMS-системы. Проект Consid интересен тем, что сочетает промышленный масштаб, поэтапное внедрение и измеримый результат уже в первые месяцы эксплуатации. Для рынка это еще одно подтверждение: повышение производительности склада сегодня все чаще достигается не только за счет капиталоемкой автоматизации, но и через точечные технологические улучшения в ключевых операциях.
