Роботизированный даркстор «Яндекс Лавки»: движущиеся стеллажи и концепция управляемого хаоса

Фото: «Яндекс Роботикс»

«Яндекс Лавка» ­– сервис быстрой доставки (от 15 минут) продуктов, готовой еды и товаров для дома, работающий на базе дарксторов. Сервис присутствует в 18 городах, где открыто более 600 дарксторов, в том числе 9 крупных – площадью от 1 тыс. кв. м. Ассортимент стандартных дарксторов формата у дома составляет 5 тыс. SKU, крупных дарксторов – 12 тыс. SKU. Логистическая инфраструктура сервиса включает 10 распределительных центров, распложенных в городах присутствия. «При таком крупном масштабе приходится уделять много внимания качеству сервиса, вкладываться в автоматизацию и роботизацию, чтобы ускорить процесс доставки», – рассказал Станислав Макеев, руководитель продукта и технологий «Яндекс Лавки».

Фото: «Яндекс Роботикс»

Сервис уже использует роботов-курьеров, доставляющих заказы из «Яндекс Лавки», в нескольких районах Москвы, Сочи, Татарстана и Ленобласти. В августе 2025 года сделан следующий шаг – роботизирована сборка заказов в одном из дарксторов.

Этот даркстор площадью более 1 тыс. кв. м был открыт еще в 2019 году на улице Братиславской в Юго-Восточном округе Москвы, но теперь он существенно модернизирован: запущена робозона площадью 300 кв. м, на которой работают 12 автономных мобильных роботов (AMR), перемещающих 84 стеллажа с товарами. Скорость перемещения роботов – до 1,8 метра в секунду, каждый из них может поднимать до 600 кг и работать без подзарядки 8 часов. Для навигации используются QR-коды. Количество сотрудников, занимающихся сборкой заказов, после роботизации не уменьшилось.

За координацию роботов отвечает система управления Yandex RMS, разработанная компанией «Яндекс Роботикс», вендором и интегратором робототехнических решений для логистики экосистемы «Яндекса». Компания имеет два R&D-центра – в Москве и Белграде, команду разработчиков и экспертизу в реализации внешних и внутренних проектов.

Как рассказал Иван Калинов, генеральный директор «Яндекс Роботикс», процесс роботизации представляет собой синергию нескольких систем. Система управления складом обрабатывает заказы и делит каждый заказ на две части: товары, которые будет собирать человек, и товары, которые будут комплектовать роботы. Первая часть сборки происходит вручную в обычном дарксторе. Вторая – в роботизированной зоне выдачи заказов. Во время сборки заказа роботы получают задание выбрать и подвезти к сборщику тот стеллаж, на котором находятся нужные товары. Такая концепция называется goods-to-person или «товар к человеку».

Фото: «Яндекс Роботикс»

Стеллажи робозоны, в отличие от стеллажей обычного даркстора, используются с двух сторон – какой стороной следует подвозить стеллаж к окну сборки, решает система управления. Стеллаж подвозится роботом к окну выдачи заказа, где стоит стационарный стеллаж сборщика, каждая ячейка которого отводится под один заказ. Сборщик берет товары с мобильного стеллажа, подвезенного роботом, и раскладывает по ячейкам. Один сотрудник может собирать параллельно до 24 заказов.  

В робозоне изменена логика размещения товаров на стеллажах – один товар может находиться на разных полках, в соседстве с разными сопутствующими товарами. Такая выкладка разработана на основе аналитики заказов, показывающей взаимосвязи между различными товарами, которые покупатели чаще всего приобретают вместе.

Фото: «Яндекс Роботикс»

«Мы придерживаемся здесь концепции управляемого хаоса, – поделилась Екатерина Трофимова, продакт-менеджер компании «Яндекс Роботикс». – Стеллаж к человеку подвозится по алгоритмам системы, но внутри стеллажа человек сам выбирает, куда этот товар положить. В итоге мы получили примерно 15% прироста количества товаров, умещающихся на площадке, в сравнении с обычным даркстором, и большее количество комбинаций товаров на одном стеллаже. В отличие от обычного даркстора, здесь мы не привязываем товары к конкретным полкам. Нам нужно разнести товары по разным стеллажам, потому что это увеличивает возможность обслуживания большего количества заказов с одного стеллажа».

Система считывает частотность сочетаний конкретных SKU в одном заказе, и это сказывается на товарном соседстве. Условно, снеки и лимонад чаще всего заказывают вместе, поэтому на стеллаже они будут находиться рядом. По словам Екатерины Трофимовой, эта логика намного лучше работает с роботами, чем при ручной сборке, потому что робот привозит весь стеллаж, на котором уже лежат несколько товаров из заказа.

Далее два потока – ручная и роботизированная сборка – консолидируются, с двух стеллажей забираются предсобранные заказы, упаковываются и выдаются курьерам. В роботизированной зоне обрабатывается уже 40% ассортимента даркстора. Со временем эта доля будет увеличиваться.

Фото: «Яндекс Роботикс»

Скоропортящиеся продукты пока собирают сотрудники, но, по словам Ивана Калинова, планируется роботизировать и фреш-зону. Тогда доля роботизированной сборки увеличится до 75%. Конечная цель – довести эту долю до 100%.

Роботизация фреш-зоны потребует учета температурных режимов при построении пути роботов. Разные фреш-товары хранятся при разной температуре, и там нельзя будет использовать концепцию «управляемого хаоса», придется продумать особый дизайн зоны.

Робозона представляет собой изолированный контур, в котором находится только оператор – на случай возникновения технических проблем. Оператор в системе может наблюдать движение каждого робота. Наблюдение позволяет получать информацию о коллизиях, состоянии роботов в каждый конкретный момент, технические характеристики, динамику передвижения, процент утилизации и так далее.

Фото: «Яндекс Роботикс»

«Плюс мы «женим» разные типы роботов, – рассказала Екатерина Трофимова. – Например, роборуку с мобильным роботом AMR или вилочный погрузчик с AMR. Такая синергия дает возможность построить сложные решения и значительно повысить эффективность работы даркстора». 

Объем инвестиций в роботизацию даркстора не раскрывается, но, по словам Ивана Калинова, стоимость оборудования, лицензирования системы и другие сопутствующие затраты на проект окупятся меньше, чем за три года. «Нужно понимать, что инвестиции, вложенные в разработку решения, при дальнейшем масштабировании системы роботизации дарксторов будут размываться», – пояснил Иван Калинов.

Роботизация позволила ускорить процесс комплектации заказов более чем на 30% во всем дарксторе и снизить физическую нагрузку на сотрудников. В дальнейшем планируется масштабировать это решение на другие дарксторы и распределительные центры. В течение 2026 года будет автоматизировано еще пять работающих дарксторов сети, новые «Лавки» будут открываться уже с робозонами. 

Посмотрите видеозапись работы роботов в дарксторе «Яндекс Лавки»:

Валерия Миронова, Retail.ru