Российский рынок автоматизации складов в 2026 году переходит от простого учёта к полноценной ИИ‑оптимизации складских процессов, показывая ожидаемый рост 20–30% в год.[5] Компании внедряют продвинутые сценарии отбора (multi‑order, волновой отбор, кросс‑докинг), оптимизацию размещения и движения по складу, а также глубокую интеграцию с конвейерами, сортировщиками и участками роботизации.[5] На практике уже работают роботы‑инвентаризаторы, ночные роботы‑уборщики и AGV/AMR‑роботы для транспортировки паллет и тары, которые снимают с персонала рутинные операции и повышают производительность.[5]
Ключевая роль отводится AI и ML, которые используются для прогнозирования нагрузки по сменам и зонам, рекомендаций по размещению товаров (slotting), сокращения пробегов и ускорения отбора, а также анализа маршрутных листов и алгоритмов отбора для поиска неэффективностей.[5] Для бизнеса это означает снижение затрат на персонал и простои, рост пропускной способности склада и возможность масштабировать операции без линейного увеличения штата. Предпринимателям и руководителям уже сейчас имеет смысл закладывать в стратегию автоматизации не только WMS, но и слой AI‑аналитики и роботизации, так как рынок быстро смещается от пилотов к промышленной эксплуатации таких решений.[5]
