Меня зовут Александр, я руковожу отделом внедрения в INTEKEY. Мы — системные интеграторы в логистике. Это значит, что мы помогаем складам автоматизировать процессы комплексно: от анализа задач и выбора технологий до внедрения, обучения и поддержки.
В этой статье я хочу поделиться нашим опытом работы с голосовым управлением (VoicePicking/Pick-by-Voice*) на складах. Нашим партнером в этом направлении выступает компания Айвойс с платформой GOLAS. Мы начали работать с этой технологией несколько лет назад, и за это время внедрили ее на разных объектах.
Я расскажу, как это работает на практике, с какими техническими и организационными нюансами мы сталкивались и на что стоит обратить внимание, если вы рассматриваете такую возможность для своего склада.
*Voice Picking (голосовой отбор, Pick-by-Voice) — это технология автоматизации складских процессов, при которой сотрудники получают задания и подтверждают их выполнение с помощью голосовых команд через гарнитуру. Это полностью безбумажный и hands-free метод работы, который интегрируется со складской системой управления (WMS) для обмена данными в реальном времени.
Как работает Voice Picking на практике: реальный пример внедрения
Представьте нового сотрудника на складе — назовем его Сергей. Его первый рабочий день. Раньше ему вручили бы терминал сбора данных. Сначала ему полчаса объясняют, в каком меню найти задание, какую кнопку нажать для сканирования, куда смотреть на экране. Он кивает, но в голове путаница: а если нажму не туда? А если отсканирую не то? Потом он выходит в зону отбора, одной рукой толкает тележку, в другой держит терминал, глаза бегают между мелким экраном и ячейками на стеллаже.
Или хуже — ему дают стопку бумажных отборочных листов. Там номера заказов, артикулы, адреса ячеек. Почерк у кладовщика, который заполнял листы, разобрать сложно. Сергей пытается запомнить: сначала в зону А, потом в Б, взять три штуки этого, две штуки того. Он постоянно возвращается к бумажке, проверяет, не ошибся ли.
Сейчас все иначе. Сергею дают гарнитуру, похожую на наушник таксиста, и говорят: «Надень, нажми кнопку и слушай, что говорит система. Если что-то непонятно — скажи "Повтори"».
В наушнике звучит спокойный голос: «Начать работу. Иди в зону А-10».
Сергей идет к стеллажу А-10.
Система: «Ячейка 4. Возьми 2 коробки "Рис Жменька", 1 кг».
Сергей видит товар, берет две коробки.
Сергей: «Две» (или «Готово»).
Система: «Положи в тару 5. Иди в зону Б-7».
Руки свободны — можно сразу брать коробки, не перекладывая терминал. Взгляд не мечется между экраном и ячейкой. Сергей фокусируется на товаре и коробках, а не на запоминании последовательности действий.
Через пару часов такой работы новый сотрудник обычно говорит: «Удобно. Не надо голову ломать». Это ключевое ощущение.
Как это устроено технически:
Складская система управления (WMS) формирует задание на отбор и передает его через API на голосовую платформу GOLAS.
GOLAS преобразует задание в последовательность голосовых команд.
Сотрудник выполняет команды и голосом подтверждает действия.
GOLAS распознает речь, отправляет подтверждение обратно в WMS, и данные обновляются в реальном времени.
Для нас, как для разработчика WMS и интегратора, важна именно эта двусторонняя связь: данные из WMS превращаются в голосовые инструкции, а подтверждения сотрудника возвращаются в систему учета. Без этого голос останется просто «говорящим списком», а в WMS не будет актуальной информации о том, что происходит на складе.
Особенность работы в реальных условиях:
Нам часто задают вопрос: «А если на складе шумно? А если сотрудник говорит с особенностями произношения?». Платформа GOLAS, с которой мы работаем, использует модели распознавания, которые изначально обучены на разнообразной речи, в том числе записанной в условиях фонового шума. Система поддерживает несколько языков, что особенно важно для складов, где работают люди из разных регионов.
Гарнитуры оборудованы микрофонами с шумоподавлением — они помогают выделять голос среди гула техники. Если система не уверена в распознавании, она переспросит. На практике уже через день сотрудники и система «притираются» друг к другу.
«Мы создаем понятный речевой интерфейс к складской системе. Задача технологии — взять на себя логику маршрута и последовательность шагов. Это позволяет человеку работать быстрее и с меньшим количеством ошибок». Илья Иванов, директор Айвойс.
Технические особенности Voice Picking: распознавание речи в условиях склада
Когда мы только начинали работать с голосом, самым частым вопросом от клиентов был: «А она точно поймет? У нас же шумно, и люди говорят по-разному». Это справедливый вопрос. Склад — не студия звукозаписи.
Шум и как система с ним справляется
На типичном складе постоянный фон: гул вентиляции, грохот погрузчиков, треск паллет, разговоры других сотрудников. Обычный микрофон смартфона в таких условиях записывает кашу из звуков.
В гарнитурах, которые мы используем, стоят микрофоны с направленной чувствительностью и активным шумоподавлением. Они устроены так, чтобы лучше всего улавливать голос, прямую речь оператора, и приглушать фоновые звуки. Технически это работает за счет нескольких микрофонов: один ловит общий звук, другой — голос с близкого расстояния, и система вычитает одно из другого.
Но даже с хорошим оборудованием остается проблема: голосовая команда должна быть распознана именно как команда, а не как часть шума.
Платформа GOLAS использует модели распознавания, которые обучались на тысячах часов записей, сделанных именно в складских условиях. Система знает, как звучит голос на фоне конкретных типов шума — того же гула вентиляции или отдаленного грохота. Она настроена на ограниченный набор ключевых фраз: числа от 1 до 100, команды «готово», «повтори», «проблема», названия основных зон. Это не универсальный голосовой помощник, который пытается понять любой вопрос, а специализированный инструмент для конкретных рабочих диалогов.
Если система не уверена в распознавании, она не гадает, а переспрашивает: «Повтори, пожалуйста». На практике это случается редко — обычно в первые минуты работы, пока сотрудник привыкает говорить четко в микрофон.
Это касается системы распознавания, а для комфортной работы самого сотрудника он может настраивать громкость голосовыми командами. Например, он перешел в очень шумную зону и чтобы расслышать команды, ему просто надо сказать “громче” и система подстроится.
Особенности произношения и работа с разными языками
Люди говорят по-разному — это факт. Кто-то говорит быстро и проглатывает окончания, кто-то — с акцентом, характерным для его региона. Кто-то только начал учить русский язык.
В этом году платформа GOLAS получила обновление, которое для нас, как для интеграторов, стало действительно важным. Система теперь может определять язык речи автоматически, в реальном времени. Сотруднику не нужно ничего переключать — он начинает говорить на своем языке, и система понимает.
Как это работает технически:
Система использует потоковое распознавание с применением технологий больших языковых моделей (LLM). Это позволяет обрабатывать речь по мере ее поступления, а не ждать конца фразы. Когда человек говорит «Два» или «Ду», система анализирует звуковой поток, сопоставляет его с моделями разных языков (более 20 языков доступны сразу) и определяет, на каком языке говорит человек.
Затем включается нужная модель распознавания. Причем система умеет работать в многоязычном режиме: если на складе работают русскоязычные и, например, таджикоязычные сотрудники, она автоматически переключается между языками.
Что это дает на практике:
Нет языкового барьера. Новый сотрудник приходит на склад и может сразу работать на своем языке. Ему не нужно месяц учить русские команды или проходить специальное обучение «как правильно произносить "готово"».
Снижается нагрузка на обучение. Раньше наставник тратил время на то, чтобы объяснить, как произносить каждую команду. Сейчас он просто говорит: «Говори так, как привык. Система поймет».
Меньше ошибок из-за непонимания. Когда человек говорит на родном языке, он меньше нервничает и четче произносит команды.
Но даже в рамках одного языка система адаптируется. В первые часы работы она может переспрашивать чаще — это нормально. Через день-два алгоритмы «привыкают» к манере речи конкретного человека, и распознавание становится стабильным с первого раза.
Как устроена техническая схема работы
Для нас, как для интеграторов, важно, чтобы система работала целиком — от получения задания до обновления данных в учетной системе. Вот как выглядит эта цепочка:
Формирование задания. Ваша складская система управления (WMS) формирует задание на отбор.
Передача в голосовую систему. Через API задание передается на платформу GOLAS. Здесь важна правильная настройка: мы преобразуем данные так, чтобы номера заказов, артикулы и адреса ячеек правильно понимались обеими системами.
Создание голосового маршрута. GOLAS анализирует задание — смотрит, где какие товары лежат, какие заказы срочные — и строит оптимальный маршрут. Затем превращает его в последовательность голосовых команд.
Работа сотрудника. Сотрудник получает команды, выполняет их и голосом подтверждает.
Обратная связь и обновление. GOLAS распознает ответ, проверяет его (совпало ли количество, правильный ли товар) и отправляет статус обратно в WMS. В системе учета сразу видно: задание выполняется, такая-то позиция отобрана.
Система работает только тогда, когда данные идут в обе стороны и обновляются сразу. Если подтверждения сотрудника не возвращаются в WMS, то в системе нет актуальной информации о том, что происходит на складе. Голос становится просто диктором, который зачитывает список, а учет ведется отдельно — на бумажке или в голове у менеджера.
Наша задача как интеграторов — сделать так, чтобы этот обмен работал надежно. Это включает:
Анализ и адаптацию процессов. Мы не подключаем «коробочное» решение. Сначала мы изучаем, как именно работает ваш склад: какие существуют типы заданий (отбор, пополнение, инвентаризация), как обрабатываются исключения (нет товара в ячейке, поврежденная упаковка), какие отчеты нужны менеджерам. Затем мы настраиваем голосовые диалоги и команды под эти процессы.
Настройку интеграции между WMS и голосовой платформой. Это техническая работа по настройке API, чтобы данные (задания, артикулы, адреса ячеек) корректно передавались в обе стороны.
Проверку и обеспечение стабильной инфраструктуры. В первую очередь — это Wi-Fi покрытие по всей рабочей зоне. Без стабильной сети система работать не будет.
Подбор и настройку оборудования под конкретные условия склада: температуру, влажность, запыленность. Для морозильной камеры и для сухого склада нужны разные гарнитуры.
Обучение людей работать в рамках нового процесса. Объясняем логику, отрабатываем действия в нестандартных ситуациях.
Про настройку команд подробнее:
Часто процесс на складе не ограничивается фразой «Возьми N штук товара Х». Например, может потребоваться:
Проверить серийный номер и сверить его с базой.
Взвесить товар и подтвердить вес.
Выбрать упаковку определенного типа.
Зафиксировать повреждение или несоответствие.
Мы настраиваем систему так, чтобы она вела сотрудника через все эти шаги голосовыми командами, а он — подтверждал их выполнение. Для нестандартных ситуаций (товара нет, брак) прописываем ветвления диалога: система спрашивает, что делать дальше, и в зависимости от ответа сотрудника либо создает заявку на проблему, либо перенаправляет в резервную ячейку.
«Мы создаем понятный аудиоинтерфейс к складской системе. Задача технологии — взять на себя логику маршрута и последовательность шагов. Это позволяет человеку работать быстрее и с меньшим количеством ошибок». Илья Иванов, директор Айвойс
Результаты внедрения Pick by Voice: цифры эффективности и наблюдения
Мы фиксируем показатели до и после внедрения на каждом объекте. Цифры помогают понять, работает ли система, и где можно улучшить процессы дальше.
Производительность. Чаще всего мы видим рост скорости отбора. Если до внедрения сотрудники работали с бумажными листами, то после перехода на голос они начинают собирать на 25–40% больше позиций за смену. Если до этого использовались терминалы сбора данных, рост обычно составляет 10–25%.
На одном из складов продуктового дистрибьютора среднее время отбора заказа сократилось с 22 до 17 минут. Это значит, что за ту же смену те же люди стали обрабатывать на 5–6 заказов больше. Основные причины: свободные руки, отсутствие ручного ввода данных, маршруты, которые система строит оптимально — не заставляя ходить туда-сюда.
Точность. Система построена на пошаговом подтверждении. Если нужно взять 4 коробки, сотрудник должен сказать «четыре». Если он ошибется и скажет «три», система переспросит: «Проверь количество. Нужно 4».
На одном из проектов уровень ошибок в отборе до внедрения был 1,8% — почти каждый пятидесятый заказ уходил с пересортом или недовложением. Через месяц работы с голосом этот показатель упал до 0,3%. Для клиента это означало не только меньше возвратов и претензий, но и экономию времени сотрудников, которые раньше тратили часы на поиск и исправление ошибок.
Обучение новых сотрудников. С бумажными заданиями или терминалами на обучение новичка уходило 5–7 дней. Нужно было запомнить интерфейс, последовательность действий, что делать в нестандартных ситуациях. С голосом человек начинает работать через 2–4 часа. Система сама ведет его по процессу, подсказывает следующий шаг.
Это особенно заметно на складах с сезонными нагрузками, когда нужно быстро набрать и обучить дополнительных людей. Или там, где высокая текучесть — каждый новый сотрудник становится полноценным работником не через неделю, а через несколько часов.
Эргономика и безопасность. Это сложно измерить цифрами, но мы видим это по обратной связи. Руки свободны — сотруднику не нужно одной рукой толкать тележку, в другой держать терминал, а пытаться еще и брать коробки. Он может крепче держаться за лестницу при работе на высоте, потому что не нужно одновременно смотреть в экран. Взгляд не прикован к мелкому дисплею — человек видит, что происходит вокруг, замечает других сотрудников и технику.
Настройка голосового управления под нестандартные складские процессы
Когда клиент говорит: «У нас не просто коробки брать», мы понимаем, что началась самая интересная часть работы. Наша задача как интеграторов — разобраться в процессе и сделать так, чтобы технология его усилила.
Шаг 1: Аудит — анализируем как работают люди.
Мы приходим на склад на 1-2 дня. Не в кабинет к директору, а непосредственно в зону отбора, приемки, комплектации. Мы смотрим:
Как сотрудник получает задание (бумажка, терминал, крик наставника).
Какие шаги он делает от начала до конца.
Где он тратит больше всего времени (ищет товар, сканирует, заполняет бумаги).
Как он поступает, если что-то идет не по плану (товара нет, упаковка повреждена, сканер не работает).
Мы разговариваем и с сотрудниками, и с менеджерами. У первых спрашиваем: «Что в процессе самое неудобное? Где чаще всего ошибаетесь?». У вторых — «Какие показатели хотите улучшить в первую очередь? Какая отчетность нужна?».
Шаг 2: Проектирование диалога — превращаем процесс в разговор.
На основе аудита мы проектируем голосовой сценарий для создания логичного взаимодействия человека и системы.
Например, для процесса приемки товара с контролем срока годности сценарий может выглядеть так:
Система: «Начать приемку. Накладная 456. Товар "Йогурт ванильный". Партия АВ123».
Сотрудник находит паллету, проверяет.
Система: «Проверьте срок годности на упаковке».
Сотрудник: «Годен до 15.10.2025» (или «Проблема — срок 01.05.2025»).
Если срок в норме, система продолжает: «Взвесьте одну упаковку, назовите вес».
Сотрудник взвешивает: «450 грамм».
Система (сверив с данными в WMS): «Вес соответствует. Примите 20 коробок».
Для каждого шага мы продумываем не только основную ветку («все хорошо»), но и альтернативные:
Если срок годности просрочен → система создает акт расхождения и спрашивает: «Отметить всю партию как брак?».
Если вес не соответствует → система предлагает: «Проверить еще раз или отклонить партию?».
Шаг 3: Настройка интеграции — соединяем голос с вашей WMS.
Спроектированный диалог нужно «оживить» данными. Мы настраиваем обмен информацией между голосовой платформой GOLAS и вашей складской системой:
WMS передает на голос данные о задании (что принять, какую партию, какие нормы).
Голос возвращает в WMS результаты (принято количество Х, выявлен брак по причине Y, отклонение по весу).
Если ваша WMS — старая или самописная, и у нее нет стандартного API, мы можем настроить обмен через промежуточную базу данных или файлы-выгрузки. Иногда это становится поводом для клиента задуматься о замене WMS, и мы можем помочь с выбором и внедрением современной системы - INTEKEY WMS.
Шаг 4: Пилот и настройка «по месту».
Мы никогда не запускаем систему сразу на всем складе. Сначала мы внедряем ее на одном участке или в одной смене на 2–3 недели — это пилотный проект.
Зачем?
Дать сотрудникам привыкнуть к новой технологии без стресса.
Получить обратную связь: какие команды звучат неудобно, где система «не понимает», что можно улучшить.
Убедиться, что интеграция работает и данные не «теряются».
На основе этой обратной связи мы донастраиваем диалоги, корректируем громкость или темп речи системы, добавляем недостающие ветвления. И только потом масштабируем решение на весь склад.
Реальный пример из нашей практики: контроль сборки промо-наборов
Клиент собирал подарочные наборы из 5-6 разных товаров. Раньше сборщик получал список на бумаге, бегал по разным зонам склада, собирал товары, а потом проверяющий сверял набор со списком. Ошибки случались часто.
Мы настроили такой диалог:
Система: «Собрать промо-набор "Весенний". Возьмите первую позицию: "Кофе растворимый, 100г" в зоне Б-7».
Сотрудник берет, сканирует штрихкод товара сканером на запястье.
Система (получив данные): «Товар верный. Положите в коробку №1».
Далее система ведет по остальным 4 позициям.
После упаковки последнего товара: «Набор собран. Запечатайте коробку и отнесите на конвейер».
Итог: Время сборки одного набора сократилось на 30%, потому что сотрудник больше не сверялся с бумажкой и не искал, какую позицию брать следующей. Количество ошибок (положить не тот товар или не туда) упало до нуля — система проверяла каждый штрихкод. Контролеру оставалось только проверить целостность упаковки.
Как голосовое управление на складе меняет работу менеджера
Когда мы внедряем голос, изменения касаются не только сборщиков. У менеджера смены или начальника участка появляются инструменты, которые перестраивают подход к контролю и управлению.
Визуализация процесса в реальном времени. В веб-интерфейсе, который доступен с любого компьютера на территории склада или из офиса, отображается карта склада. На ней видны условные обозначения сотрудников — можно сразу понять, кто где находится.
Рядом с каждым «аватаром» отображается текущее задание: какой заказ собирает, сколько позиций уже отобрано, сколько осталось. Если сотрудник остановился у ячейки дольше обычного, это заметно на карте. Менеджер может сразу отправить ему голосовое сообщение и спросить, в чем проблема, не отрывая человека от работы.
Точечная коммуникация без поиска людей. Раньше, чтобы что-то сообщить конкретному сотруднику, нужно было либо искать его по территории, либо звонить на мобильный телефон, который мог быть в кармане и на беззвучном режиме.
Сейчас менеджер с рабочего места выбирает сотрудника в интерфейсе и нажимает кнопку «Сообщение». Он произносит текст, например: «Сергей, после текущего заказа подойди в зону приемки». Сотрудник слышит это сообщение прямо в гарнитуру и может ответить «Понял», не отрываясь от работы.
Если нужно сообщить что-то сразу всем сотрудникам на участке — тоже можно. Менеджер нажимает «Сообщение всем» и говорит, например: «Всем: через 15 минут перерыв. Заканчивайте текущие задания» или «Всем: в зоне А временно отключили свет, обходите ее». Информация доходит до каждого сразу, без сборов и объявлений по громкой связи.
Статистика для планирования нагрузки. В интерфейсе отображается статистика в реальном времени: сколько заказов собрано по смене, сколько осталось, средняя производительность каждого сотрудника. Это помогает равномерно распределять нагрузку, видеть, кто сегодня работает быстрее, кто медленнее, и оперативно перераспределять задачи.
Оперативное реагирование на проблемы. Если сотрудник сообщает о проблеме (например, говорит: «Проблема — поврежденная упаковка»), система фиксирует инцидент. Менеджер сразу видит уведомление с указанием ячейки и сотрудника. Он может принять решение: отправить товар на проверку, списать его или запустить процедуру замены.
Это сокращает время реакции с десятков минут до момента, не дает мелким проблемам накапливаться и превращаться в серьезные сбои.
Ограничения и сложности внедрения Voice Picking: когда технология неоптимальна
Мы понимаем, что не существует универсальной технологии, которая идеально подойдет всем. Есть ситуации, где внедрение голосового управления требует особого подхода, а иногда — не приносит ожидаемого эффекта. Расскажу о таких случаях, чтобы было понятно, где могут быть сложности.
Процессы, где критически важен визуальный контроль или выбор. Если на складе принята система хранения с мультиячейками (когда один артикул хранится в нескольких соседних ячейках) и сотруднику нужно самостоятельно выбрать товар определенного срока годности или партии, голос может быть не лучшим помощником. Человеку все равно придется смотреть на маркировку, сравнивать, выбирать. В таком случае терминал с сканером может оказаться эффективнее.
Аналогично — процессы приемки или отгрузки, где нужно сверить множество параметров: серийные номера, коды партий, индивидуальную маркировку. Голосом можно продиктовать цифры, но визуальная сверка с документом на экране или бумаге часто надежнее.
Высокоавтоматизированные склады с минимальным ручным трудом. Если основные процессы на складе роботизированы, а люди выполняют лишь контрольные и наладочные функции, внедрение голосового управления для этих нескольких сотрудников может не окупить затрат. Экономический эффект здесь будет незначительным.
Интеграция с устаревшими или самописными системами (WMS, ERP). Мы часто сталкиваемся со складами, где учет ведется в системе, которую 10-15 лет назад написал «программист дядя Вася», и с тех пор ее только немного дорабатывали. Интеграция с такой системой возможна, но это требует дополнительных усилий, времени и бюджета.
Основные сложности, с которыми мы можем столкнуться:
Отсутствие внятного API. Иногда система вообще не предназначена для интеграции с внешними сервисами. Данные хранятся в базе, доступ к которой может быть сложно организовать без риска нарушить работу.
Непредсказуемая бизнес-логика. В самописных системах часто встречаются неочевидные правила: «если статус заказа Х, то нужно сначала выполнить действие Y, но только если сегодня четверг». Выявление и учет таких нюансов удлиняет процесс настройки.
Ручная настройка интеграции. Вместо стандартных протоколов может потребоваться писать промежуточное программное обеспечение, которое будет, например, выгружать данные в файл, а потом забирать ответы из другого файла. Это менее надежно и требует поддержки.
Сложности с обратной связью. Даже если удается отправить задание из WMS в голосовую систему, организация возврата подтверждений обратно в учетную систему может быть нетривиальной задачей.
В таких случаях мы честно говорим клиенту о рисках, сроках и стоимости. Иногда это становится поводом задуматься о модернизации системы учета в целом, и тогда мы рассматриваем проект комплексно: замена WMS + внедрение голосового управления.
Высокие требования к инфраструктуре. Голосовая система требует стабильного и плотного Wi-Fi покрытия по всей рабочей зоне. Если на складе исторически плохо с сетью (металлические стеллажи, большие расстояния, помехи), предварительные работы по усилению сигнала могут составить значительную часть бюджета проекта.
Небольшие склады с низкой интенсивностью работы. Если на складе работает 3-5 человек, которые отбирают по 10-15 заказов в день, срок окупаемости решения может растянуться на несколько лет. В таких случаях нужно тщательно считать экономику.
Что мы делаем в сложных ситуациях:
Проводим детальный аудит: смотрим на процессы, инфраструктуру, систему учета.
Даем реалистичную оценку: какие работы потребуются, сколько времени займут, какие риски есть.
Предлагаем варианты: иногда имеет смысл сначала модернизировать WMS или сеть, а потом внедрять голос.
Рекомендуем начинать с пилотного проекта на ограниченном участке, чтобы оценить реальный эффект и сложности в миниатюре.
Наша позиция — помочь клиенту принять взвешенное решение. Иногда после анализа мы можем сказать: «В вашем случае голос даст прирост в 5-7%, а затраты будут высоки. Сейчас это, возможно, не самый приоритетный проект». Честность на старте помогает строить долгосрочные отношения.
Преимущества Voice Picking для сотрудников и компании: взаимная выгода
Успешное внедрение технологии происходит только тогда, когда она приносит реальную пользу обеим сторонам. Если система лишь увеличивает нагрузку на персонал ради абстрактных KPI, сотрудники саботируют нововведение. Если она только упрощает жизнь сборщикам, но не дает экономического эффекта, бизнес не станет инвестировать.Технология должна создавать ситуацию взаимной выгоды, а не просто «выжимать» из людей больше.
Что получает компания (статистика по нашим внедрениям):
Рост производительности на 10–30%. Конкретная цифра зависит от того, с чего переходят. Если с бумажных заданий — рост может достигать 2–3 раз. Если с терминалов сбора данных (ТСД) — 10–25%.
Снижение ошибок на 60–75%. Меньше пересортицы, недовложений, финансовых потерь на исправление и возвраты.
Сокращение времени обучения новичков на 50%. Система сама ведет сотрудника по процессу, не требуя запоминания сложных последовательностей.
Снижение текучести кадров на 28–35%. Сотрудники остаются, потому что работа становится интереснее, понятнее и менее рутинной.
Что получают сотрудники:
Рост заработка на 15–20%. При сдельной оплате труда увеличение производительности напрямую ведет к увеличению зарплаты. Компания может позволить себе это, потому что общая эффективность склада растет еще больше.
Удобный и понятный инструмент. Не нужно разбираться в сложных меню терминалов или в плохом почерке на бумажках. Система говорит четко и по делу.
Прозрачность и обратная связь. Сотрудник в любой момент может запросить у системы служебную информацию, которая ему важна.
Дополнительные возможности системы голосового управления на складе
Голосовая платформа — это целый набор функций, которые делают ежедневную работу проще и осмысленнее.
Служебные команды — ответы на вопросы, которые возникают в процессе.
Сотрудник может в любой момент задать системе вопрос голосом:
«Повтори» — если не расслышал команду.
«Адрес» — чтобы система еще раз назвала текущую ячейку.
«Товар» — чтобы услышать повторно название и артикул.
«Выработка» — система сообщает, сколько заказов или позиций уже собрано за смену.
«Сколько до конца?» — система говорит, сколько заданий осталось до завершения смены или до перерыва.
«Время» — можно узнать, сколько времени осталось до перерыва или до конца рабочего дня.
Например, за 20 минут до окончания смены система может автоматически сообщить всем сотрудникам: «Внимание, до конца рабочего дня 20 минут. Ваша текущая выработка — X заказов». Это помогает планировать оставшееся время.
Мотивация и геймификация.
Мы можем настроить систему так, чтобы она давала персональную положительную обратную связь:
«Иван, вы сэкономили 30 секунд на этом маршруте по сравнению со средним».
«Мария, ваша точность сегодня — 99,8%, это рекорд смены».
«Алексей, вы уже выполнили 95% плана на сегодня».
Такие сообщения повышают вовлеченность, делают работу не просто механическим выполнением команд, а осмысленной деятельностью с понятными результатами.
Работа с исключительными ситуациями.
В процессе могут возникать нештатные ситуации, и система позволяет их корректно обработать. Например:
Поврежденный товар. Сотрудник видит раздавленную коробку или разбитую бутылку. Вместо того чтобы брать бракованную единицу, он говорит: «Повреждение». Система фиксирует проблему, создает заявку в WMS и может перенаправить сотрудника на резервную ячейку или изменить количество к отбору (например, взять не целый блок, а поштучно из другой локации).
Выборочная инвентаризация. Система может в фоновом режиме мониторить остатки. Если в ячейке, например, осталось меньше одного полного слоя коробок, она может сгенерировать задание на пересчет. Сотрудник подходит, пересчитывает и голосом подтверждает актуальный остаток. Это позволяет поддерживать точность учета без масштабных плановых инвентаризаций, останавливающих всю работу.
Интеграция с другим оборудованием.
Голосовая система может управлять смежными устройствами. Например, после подтверждения упаковки заказа она может автоматически отправлять команду на печать транспортной накладной на ближайшем принтере. Или давать команду на включение/выключение световой индикации на стеллаже.
Эти возможности показывают, что современная голосовая платформа — гибкая среда, которую можно настроить под специфику любого склада и сделать работу сотрудников более комфортной, безопасной и эффективной.
Ответы на частые вопросы о внедрении Voice Picking
За годы работы мы собрали список вопросов, которые звучат почти на каждом проекте. Вот ответы на основе нашего опыта.
«А если сотрудник будет материться в систему?»
Система распознает ключевые слова, а не оценивает лексику. Если в ответе прозвучало «готово» — она примет подтверждение. Но это вопрос дисциплины и корпоративной культуры, а не технических ограничений. Мы обычно обсуждаем это с клиентом на этапе внедрения.
«Что делать, если Wi-Fi пропадет?»
Система может работать в гибридном режиме, когда пропадает Wi-Fi пользователи не прекращают свою работу, так как терминалы имеют запас автономности. Данные кэшируются и синхронизируются при восстановлении связи. Однако стабильный Wi-Fi — это обязательное требование. Мы всегда проверяем и помогаем улучшить сетевую инфраструктуру, чтобы минимизировать такие риски.
«А если голос сорвался от простуды? Система не поймет?»
Система попросит повторить. В крайнем случае, можно временно перейти на ввод подтверждений с помощью кнопок на терминале. На практике такие ситуации редки. Чаще бывает, что сотрудник просто говорит чуть громче или четче.
«Можно ли использовать личные смартфоны сотрудников вместо вашего оборудования?»
Теоретически можно установить приложение на любой Android-смартфон. Но на практике это создает сложности: разные модели и версии ОС ведут себя по-разному, у всех разная степень износа батарей, есть риск повреждения личного устройства. Для стабильной работы мы рекомендуем выделенное, одинаковое оборудование, которое адаптировано к условиям склада.
«Сколько времени занимает внедрение?»
Сроки зависят от масштаба и сложности процессов. Пилотный проект на одном участке (5-10 человек) можно запустить за 2-3 недели. Полномасштабное внедрение на всем складе с интеграцией в WMS занимает 2-4 месяца. Это включает анализ, проектирование, настройку, интеграцию, обучение и запуск.
«Как быть с сотрудниками, которые принципиально не хотят ничего нового?»
Мы сталкивались с таким. Самый эффективный подход — начать с тех, кто готов пробовать. Мы запускаем пилот с заинтересованными сотрудниками. Когда их производительность растет (а при сдельной оплате растет и заработок), остальные начинают проявлять интерес. Важно, чтобы руководство объясняло пользу не только для бизнеса, но и лично для сотрудника: «С этим будет проще и быстрее работать».
«Что будет, если гарнитура сломается? Надолго ли встанет работа?»
Мы рекомендуем клиентам иметь 10-15% запасных гарнитур от общего количества. Если гарнитура выходит из строя, сотрудник берет запасную и продолжает работу. Сама гарнитура ремонтируется или заменяется по гарантии. Простой составляет не более 10-15 минут.
Чек-лист по внедрению голосового управления на складе
Если после прочтения у вас появилась мысль «А нам попробовать?», вот простой план действий.
Считайте деньги. Возьмите свой главный KPI — стоимость отбора одной позиции или одного заказа. Потом прикиньте, что будет, если вы ускорите процесс на 15%. Сколько вы сэкономите на ФОТ за год? Чаще всего экономия на зарплатах (за счет роста производительности) окупает проект за 1,5–2 года.
Найдите боль. Где у вас самые частые ошибки? Где самый долгий и нудный процесс? Где самая высокая текучка? Скорее всего, голос даст максимальный эффект именно там.
Запустите пилот. Не надо сразу закупать 100 гарнитур на весь склад. Возьмите один участок, одну смену — 5–10 человек. Дайте им поработать 2–3 недели. Измерьте показатели «до» и «после». Послушайте обратную связь. Пилот стоит не так дорого, но он дает все ответы.
Проверьте железо. У вас должен быть более-менее нормальный Wi-Fi и современная WMS, с которой можно интегрироваться через API. Если WMS — самописная «заплаточная» система 2005 года, сначала придется с ней разбираться.
Готовьте людей. Объясните сотрудникам, зачем это, как это упростит их работу, а не только работу начальства. Сделайте их соучастниками, а не объектами внедрения.
Для чего я написал статью:
Есть вопросы от клиентов, страх внедрений, что не окупится или люди не примут, что команда внедрения не поймет цели и задачи для автоматизации. Мне хотелось рассказать подробнее о технологиях, о ее плюсах и минусах, особенностях. Статья получилась довольно общая, делитесь комментариями что о технологиях вам хотелось бы узнать подробнее. На базе них напишем дополнительную статью.
Основная мысль про голосовое:
Сама технология — лишь часть успеха. Важно, как ее внедрить. Можно купить дорогое оборудование, но если не связать его с вашей WMS, не обеспечить стабильный Wi-Fi и не научить людей — это будут просто «умные гарнитуры», которые пылятся на складе.
Наша задача — сделать так, чтобы технология прижилась и начала приносить пользу