Найти в Дзене
TIMPOL

🏭 Пустые склады — будущее промышленности? Уже началось

Можно ли представить завод без складов? Без запаса деталей? Без стеллажей, палет и логистики? 🧠 Звучит как фантастика, но первые предприятия уже начали переходить на “склад нулевого уровня”: когда деталей нет на складе — но они появляются в нужный момент. Как? Благодаря новой системе цифровых поставок и заранее обученных ИИ-моделей. 🔄  Что происходит? В Европе и Азии начали тестировать предсказуемую систему снабжения, когда оборудование само анализирует: 📦 И сразу отправляет запрос поставщику. Так завод не держит склад, а получает компоненты ровно тогда, когда нужно — just in time 2.0, но уже на базе ИИ. 🚀  Что стало прорывом? Основой стал новый тип промышленного ПО: 📌 Predictive Supply AI — “ИИ предсказания поставок”. Он работает по принципу: ⚙️ В тесте на 4 заводах Siemens и ABB: точность прогнозов износа = 93% экономия места на складе = 57% снижение простоя линий = 34% 📌  Что это значит для промышленности? 🔹 Заводы перестанут хранить “про запас”.

Можно ли представить завод без складов?

Без запаса деталей?

Без стеллажей, палет и логистики?

🧠 Звучит как фантастика, но первые предприятия уже начали переходить на “склад нулевого уровня”: когда деталей нет на складе — но они появляются в нужный момент. Как? Благодаря новой системе цифровых поставок и заранее обученных ИИ-моделей.

🔄 

Что происходит?

В Европе и Азии начали тестировать предсказуемую систему снабжения, когда оборудование само анализирует:

  • какой узел скоро выйдет из строя;
  • какую деталь нужно заменить;
  • когда закончится ресурс подшипника или датчика;
  • кто может поставить нужную деталь быстрее всех.

📦 И сразу отправляет запрос поставщику.

Так завод не держит склад, а получает компоненты ровно тогда, когда нужно — just in time 2.0, но уже на базе ИИ.

🚀 

Что стало прорывом?

Основой стал новый тип промышленного ПО:

📌 Predictive Supply AI — “ИИ предсказания поставок”.

Он работает по принципу:

  1. Снимает данные с сенсоров оборудования и из ПЛК.
  2. Рассчитывает остаточный ресурс детали.
  3. Выбирает поставщика (у них заранее интегрированы каталоги).
  4. Отправляет запрос → накладная → доставка.

⚙️ В тесте на 4 заводах Siemens и ABB:

точность прогнозов износа = 93%

экономия места на складе = 57%

снижение простоя линий = 34%

📌 

Что это значит для промышленности?

🔹 Заводы перестанут хранить “про запас”.

Они перейдут на “виртуальный склад”.

Каталоги будут в “облаке”, а не в помещении.

🔹 Поставщик станет частью завода.

Если нет нужных деталей — завод ищет не склад, а подключенного партнёра по базе:

👉 Siemens / Schneider / Omron / Fanuc / API поставщики — уже начали подключаться.

🔹 Новая ниша: “интеграторы компонентов”.

Они не делают детали — они подключают ПО, разрабатывают интерфейсы и соединяют завод ↔ поставщик.

📈 

А что в России?

Пока внедряется мало, но аналитики говорят:

это точка входа для малых компаний.

Особенно для тех, кто умеет:

  • искать детали по маркировке/артикулу,
  • находить аналоги,
  • подбирать из каталогов,
  • быстро поставлять малые партии.

💬 То есть поставщик будущего — не оптовик, а “цифровой партнер производства”.

🤔 

Вопрос к вам:

Как думаете — исчезнут ли склады полностью?

Или всё-таки “страховой запас” будет всегда нужен?

✍🏻 Напишите ваше мнение — интересна точка зрения инженеров, снабженцев, технологов и поставщиков.