Хуманоидни роботи в склада: как Digit влиза в смяната

Пиковият сезон в логистиката не прощава. Между Черния петък, коледните кампании и вълните от връщания през декември, складовете работят на ръба: повече обеми, по-къси срокове, по-трудно намиране на хора за тежки и монотонни задачи. И точно в този момент хуманоидните роботи престават да бъдат демонстрация и започват да бъдат… колеги.

През декември 2025 г. Agility Robotics обяви, че внедрява хуманоидния си робот Digit в e-commerce фулфилмънт център в Сан Антонио, Тексас, като част от търговско споразумение с Mercado Libre. Планът не е еднократен пилот „за PR“, а стъпка към мащабиране и потенциално разширяване на употребите в мрежата от складове на Mercado Libre в Латинска Америка.

Този пост е част от серията „Изкуствен интелект в логистиката и транспорта“ и ще го кажа директно: хуманоидните роботи са логистичен продукт, а не футуристична играчка. По-интересното е защо са логистичен продукт, къде дават реална стойност и как да подготвите операциите си, ако обмисляте подобна автоматизация.

Какво всъщност означава внедряване на Digit в склад

Digit не идва да „замени склада“. Идва да поеме конкретни, измерими задачи, които са:

• високо повтаряеми (едни и същи движения стотици пъти на смяна)
• физически натоварващи (вдигане, носене, преместване на контейнери/тотове)
• трудни за устойчиво набиране (високо текучество, сезонен труд)

По информацията от внедряването: Digit е в човешки мащаб, движи се по съществуващи пътеки, пренася материали и тотове и може да се „впише“ в стандартни складови процеси без скъпи реконструкции. Това е ключово.

Защо „човешката форма“ има смисъл в логистиката

В повечето складове инфраструктурата вече е оптимизирана за хора:

• ширини на коридори
• височини на работни плотове
• позиции на скенери, етикетиращи станции и клетки
• правила за безопасност, маршрути за пешеходци

Класическата автоматизация (конвейери, AS/RS, роботизирани клетки) често изисква препроектиране. Хуманоидният подход обръща логиката: вместо складът да се нагоди към машината, машината се наглася към склада.

Това не е универсално по-добро решение, но е много практично за оператори, които:

• имат разнородни процеси
• често променят конфигурации
• растат бързо и не искат „бетонна“ автоматизация, която се изплаща 7–10 години

Къде AI в хуманоидите носи реалната стойност

Роботът не е просто „механика“. Реалната стойност идва от AI стека, който прави възможно:

1. Възприятие (perception): разпознаване на тотове/обекти, свободни зони, хора, препятствия.
2. Планиране на движения (motion planning): стабилно ходене, завои, вдигане и поставяне без да се разпилее товар.
3. Взаимодействие със среда: работа в „жива“ среда с променливи условия.
4. Оперативна интеграция: приемане на задачи, статуси, приоритети и ограничения от складовите системи.

Има едно практично правило, което виждам да работи: AI е най-полезен там, където средата не може да бъде напълно „фиксирана“. Затова хуманоидите са интересни за фулфилмънт, където пиковете, миксът от SKU и динамиката са ежедневие.

100,000 тотове не са маркетинг — това е сигнал за зрялост

Agility посочва, че моделът Digit е преместил над 100,000 тотове в реални търговски операции чрез внедрявания до момента. Това е важен праг по две причини:

• показва повторяемост на задачата (т.е. има стабилен use case)
• намалява риска за операторите: технологията вече е минала през реални „грешни“ ситуации — задръствания, тесни места, човешки фактор

Какви задачи са най-подходящи за хуманоидни роботи във фулфилмънт

Най-добрите първи приложения не са „най-впечатляващите“, а най-стандартизираните. В рамките на e-commerce склад, Digit и подобни роботи най-често имат смисъл при:

1) „Tote-to-person“ вътрешен транспорт

В много операции има постоянно движение на тотове между:

• зони за пикинг
• буфери
• пакетиранe
• сортиране

Това е работа, която рядко носи удовлетворение на хората, но носи реален разход и риск от травми. Роботът тук действа като гъвкава алтернатива на AMR/конвейер при среда с чести промени.

2) Подкрепа на пикинг и packing (не непременно „самия пикинг“)

Митът е, че хуманоидът идва да „пикира единични бройки“ като човек. Реалността е, че в много складове по-лесно се автоматизира:

• подаването на тотове/контейнери
• извеждането на готови тотове
• зареждането на работни станции

Това освобождава хората за дейности, които изискват повече преценка: изключения, контрол на качеството, проблемни поръчки.

3) Задачи с високо натоварване и ниска вариативност

Когато една задача е 70–80% еднаква през деня, тя е отличен кандидат. Пример: пренасяне на определен тип контейнери между две фиксирани зони.

Как да прецените дали Digit-подобно решение има бизнес смисъл

Най-честата грешка при роботизацията е, че се тръгва от технологията („искаме робот“), а не от метриките.

Ето един практичен чеклист, който давам на екипи по операции и иновации.

KPI, които трябва да дефинирате още преди пилота

• Throughput: тотове/час или премествания/час по смяна
• Cycle time: средно време от заявка до доставка на тота
• Utilization: процент време, в което роботът реално изпълнява задачи
• Exception rate: процент задачи, които роботът не завършва без човешка намеса
• Safety: инциденти/near-miss, ергономични показатели, отсъствия поради травми

Съвет от практиката: ако не можете да измерите „преди“, няма да можете да докажете „след“.

Модел на възвръщаемост (ROI): не го усложнявайте излишно

За първи етап е достатъчно да сметнете:

1. Спестени човекочасове в конкретната задача
2. Цена на покриване на недостиг (овертайм, агенции, сезонен труд)
3. Цена на грешки и забавяния (SLA нарушения, допълнителни смени)

Хуманоидите често се оправдават не само с директен труд, а с устойчивост в пиковете — когато просто няма хора или няма време за обучение.

Интеграция със складови системи: тук се печели или губи проектът

Роботът не трябва да бъде „остров“. Ако целта е AI оптимизация на складова логистика, интеграцията със системите е основата:

• WMS/WES/WCS трябва да подават задачи (мислете „task orchestration“)
• трябва да има ясни статуси: assigned, in progress, completed, failed
• трябва да се дефинират правила за приоритети (например експресни поръчки)

Практична архитектура (опростено)

• WES разпределя задачи за вътрешен транспорт
• Робот флот мениджър приема задачите и оптимизира изпълнението
• Сензори/скенери валидират pickup/drop-off
• Данните се връщат към WMS за проследимост

Това е мястото, където „Изкуствен интелект в логистиката“ става реален: AI не е само роботът, а начинът, по който решенията за приоритет, маршрут и натоварване се взимат автоматично.

Какво означава това за Латинска Америка (и какво да научим в Европа)

Фактът, че Mercado Libre гледа към разширяване в Латинска Америка, подсказва прагматична логика: когато имате широка мрежа от складове с различни нива на стандартизация, хуманоид, който работи в „съществуващи aisles и workflows“, е по-лесен за тиражиране.

За оператори в Европа (включително България) има три ясни урока:

1. Дефинирайте процеси, които са стабилни, но болезнени — физически и кадрово.
2. Не прескачайте промяната в работните роли — ще ви трябват хора, които управляват изключения и следят производителността.
3. Планирайте за безопасност и приемане — робот в човешки мащаб изисква ясни правила за движение, зони и обучение.

Често задавани въпроси (реалистично, не маркетингово)

Ще намалят ли хуманоидните роботи персонала?

В краткосрочен план най-често намаляват нуждата от допълнителни хора в пик и свалят натиска върху най-тежките роли. В дългосрочен план успешните проекти пренасочват хората към контрол, качество, обучение и exception handling.

По-добри ли са от AMR?

Не винаги. AMR-ите са отлични за определени сценарии. Хуманоидите печелят там, където:

• имате нужда от „човешка“ маневреност
• средата се променя често
• не искате инфраструктурни промени

Какво е най-големият риск при внедряване?

Не е самият робот. Рискът е лошо дефиниран процес и липса на интеграция. Ако задачите са неясни, изключенията са много, а данните са мръсни, роботизацията просто прави хаоса по-видим.

Следващата реална стъпка: пилот, но с ясни граници

Ако обмисляте хуманоиден робот в складова среда, най-добрият подход е пилот с тесен обхват:

1. Изберете една задача (например преместване на тотове между две зони)
2. Определете 3–5 KPI и целеви стойности
3. Опишете изключенията и кой ги поема
4. Заложете период за стабилизация (не оценявайте на ден 3)

Това е и най-добрият начин да вържете темата от серията „Изкуствен интелект в логистиката и транспорта“ към реален резултат: AI автоматизацията трябва да има измерим ефект върху време, безопасност и капацитет.

Най-интересният въпрос за 2026 не е „дали хуманоидите ще влязат в складовете“. Те вече влизат. Въпросът е: ще ги управляваме ли като част от операциите (с данни, KPI и интеграция), или ще ги третираме като отделен експеримент?