В Сириусе школьники программы «Большие вызовы» из направления «Беспилотные и логистические системы» работают над автоматизацией логистики на складах и сортировочных центрах. Они разрабатывают систему, которая будет автоматически проектировать расположение стеллажей, возведение этажей, зон погрузки и разгрузки для фур и других параметров, необходимых для сокращения расходов на логистику и складские операции. Сейчас разметка логистических объектов выполняется людьми вручную. Процесс требует больших денежных расходов и времени, а схемы зачастую бывают неподходящие. Задача перед участниками — написать алгоритм для робота-перевозчика, позволяющий после загрузки плана склада автоматически делить помещение на ячейки. Это поможет за 2–3 минуты найти оптимальные точки для расставления стеллажных систем.
Ежегодно на территории России появляется сотни сортировочных центров и складов. На таких объектах происходит множество операций: приёмка, сортировка, упаковка и отправка товаров. Руководитель проекта, мобильный разработчик сервиса «Яндекс.Маркет» Андрей Рощупкин уверен, что, если сортировочный центр правильно спроектирован, он может работать гораздо быстрее и занимать меньшую площадь.
«Проект затрагивает актуальные аспекты оптимизации складской логистики, особенно в условиях ограниченного пространства в урбанизированных зонах. Наша работа находится на стыке программирования и физики. Ребята могут попробовать себя в разных аспектах: написать пользовательский интерфейс, поработать с базами данных и даже заниматься DevOps — сборкой и размещением проекта на хостинге для демонстрации. Но главная их задача — разработать систему с помощью математических алгоритмов и методов динамического программирования, которая сможет автоматически размечать план склада с учётом всех необходимых факторов. Это позволит оптимизировать размещение стеллажей, пути передвижения для роботов-перевозчиков и улучшит эффективность складских операций», — рассказывает Андрей Рощупкин.
Школьники уже разработали системы нарезки склада на ячейки, определения границ рабочей зоны. Сейчас они трудятся над тем, чтобы создавать логистическую сеть без тупиков и оптимизировать её для эффективности. Следующий этап — научиться симулировать поведение роботов в этой сети, чтобы привести алгоритм к оптимальному состоянию.
«Автоматизация складов может освободить работников от рутинных задач, позволив им сосредоточиться на более сложных. Это особенно важно в контексте роботизации, где роботы выполняют стандартные операции более эффективно и с меньшими затратами. На проекте мы разрабатываем два алгоритма для оптимизации складов, потому что не знаем, какой из них будет лучше. Мой коллега работает над базовым алгоритмом, который уже функционирует, но требует доработки. Мой вариант более сложный в реализации, но может быть эффективным для нестандартных складов. В конце планируем тестировать оба, чтобы выбрать наиболее оптимальный для использования в финальной версии проекта», — рассказывает участник проекта из Ярославской области Александр Воробьёв.
Участники освоили навыки работы с компьютерным зрением, необходимым для распознавания объектов на изображениях, а также фронтенд-разработку — создавали веб-страницы для взаимодействия с системой. Они также улучшили знания в работе с базами данных и системами контроля версий, которые являются важным инструментом для управления изменениями в коде. Эти навыки — необходимая база для любого разработчика.
«Меня впечатлила нестандартность и вариативность задачи, с которой мы работаем. В отличие от олимпиадного программирования, где у задачи есть чёткое решение, здесь его просто не существует. Мы создаём свои алгоритмы, и это особенный опыт. К тому же, проект уникален, потому что на отечественном рынке, насколько нам известно, аналогов нашей системы нет, хотя они могут быть у крупных компаний и просто не раскрываются», — отмечает десятиклассник из Белгорода Артём Куртеев.
В планах команды — продолжить работу над улучшением системы. Следующим шагом станет автоматизация распределения товаров внутри склада. Роботы-перевозчики благодаря внедрению ИИ научатся расставлять товары так, чтобы часто используемые и популярные вещи были под рукой. Также есть идея создать цифровую копию склада. С её помощью можно будет наблюдать за работой в режиме реального времени, анализировать эффективность и вносить нужные изменения.
