Заказал дрель — получил молоток: как голосовой ассистент помог делать в разы меньше ошибок при сборке заказов

Речевые технологии обычно используются в банках и в любых службах поддержки. В сети магазинов «Империя инструмента» голосовой помощник помогает сотрудникам склада собирать заказы.

За счёт перехода от текстовых уведомлений к голосовым на каждом этапе сборки сотрудники склада стали меньше ошибаться, а компания — быстрее управлять ресурсами. Айрат Якупов, технический директор «Империи инструмента», рассказывает, почему это удобно.

«Империя инструмента» объединяет несколько монобрендовых офлайн- и онлайн-магазинов по продаже электроинструментов и измерительного оборудования, садовой и бытовой техники. На складах компании работают 26 сотрудников, среди которых сборщики, упаковщики, грузчики, кладовщики. Товары доставляются по всей России.

Склад маленького интернет-магазина и процесс сборки в самом упрощённом виде может легко представить каждый: просторное помещение и множество полок с товарами. При поступлении на склад позиции вносятся в учётную систему, при покупке товары собираются по списку.

На складах побольше используется адресное хранение: на каждую полку клеится штрихкод с информацией о том, где конкретно лежит товар.

Чтобы заказы собирались быстро, есть и сканеры штрихкодов. С их помощью товар или полка для хранения распознаются в один клик.
Заказы, как правило, не нужно собирать по одному. Отгрузка клиентам в другие города, в магазины или на маркетплейсы происходит не сию минуту, к тому же заказы передаются партиями. Если собирать по порядку, возвращаясь за каждым из них на склад и обратно, движение сборщиков будет выглядеть примерно так:

Чтобы оптимизировать работу, мы стали использовать массовую сборку: сотрудник склада проходит между полками и набирает, например, 30 заказов в одну большую телегу. Далее отвозит её в зону сборки, где сканирует штрихкоды на товарах и распределяет их по адресам с помощью голосовой системы, которая озвучивает, куда что положить.
Трек движения теперь выглядит так:

Большие склады со множеством направлений поделены на зоны по товарным группам –– тогда таких телег в зону сборки приезжает несколько. Получается логистический «хайлоад».
На этом этапе без обратной связи от учётной системы не обойтись: нужно знать, в какой заказ положить определённый товар, есть ли он вообще в этой сборке или попал по ошибке, полностью ли всё собрано, и так далее.

С технической стороны сложнее всего выбрать оборудование — сканер или монитор — и программное обеспечение. Сейчас широко используются сканеры со встроенным экраном.Раньше они были такими, а потом появились другие.

Предполагается, что сотрудник носит в руках сканер, на экран которого выводится вся информация о заказах.
Плюс такого решения в том, что вы получаете мобильную информационную систему в одном устройстве.

Минусы:

Сканеры с экраном мы не рассматривали из-за из неудачного опыта и сложностей с поддержкой таких устройств.
Схожее решение –– смартфон или планшет с подключённым внешним сканером. Мы пробовали планшеты, но они оставались лежать на полках. Сотрудники предпочитали делать всё на стационарной рабочей станции. Большая часть нашего товара –– объёмные коробки с инструментами или садовой техникой, и планшет в этих условиях оказался неудобен.
Ещё один вариант — большие экраны, которые устанавливают по всему периметру склада. При этом есть основной экран, например в зоне сборки. Неудобно, что информацию можно вывести только кратко, чтобы она читалась с расстояния. У нас на складах установлены экраны для трансляции части информации: очередей сборки, срочных задач и т. п.

Мы решили внедрить голосовое сопровождение на складах при массовой сборке — для озвучивания, в какой заказ добавить товар. Тестирование было успешным: информация подавалась быстро и в нужном объёме, сотрудникам не приходилось отвлекаться на проверку и чтение.

После подтверждённого доказательства бизнес-идеи (proof of concept, PoC) начали добавлять скрипты по остальным складским процессам.

Что можно озвучивать с помощью речевых технологий:

Для синтеза голоса использовали сервис Yandex SpeechKit. Тогда это был отдельный сервис, сейчас он в составе сервисов Yandex Cloud, где мы хостим свою IT-инфраструктуру.Несмотря на сложность наших процессов, Yandex SpeechKit интегрируется в несколько строк кода. С такой задачей справится любой junior-программист. На вход подаётся строка с текстом, который нужно озвучить, в ответ сервис выдаёт звуковой файл, который можно транслировать в вашу информационную систему, браузер или аудиоплеер.

Помимо русского языка можно выбрать узбекский или казахский. Это удобно для сотрудников, для которых эти языки родные. Например, на родном языке намного лучше воспринимаются большие числительные. Повторяющиеся запросы можно сохранять и использовать по второму разу, чтобы экономить и не нагружать сервисы.
При настройке голосовой системы можно выбрать разный тембр, пол или интонацию, например весёлую. Мы пробовали разные настройки, и ребятам понравился женский голос, который мы назвали Оксаной.

Мы в «Империи инструмента» обрабатываем в месяц около 50 000 товаров и на все складские операции тратим 600−800 рублей.

Во-первых, мы боремся с ошибками. В солнечной Калифорнии на складах Amazon заказы собирают роботы и, вероятнее всего, почти не ошибаются. Люди, даже очень мотивированные, ошибаются чаще — из-за усталости или невнимательности.

Процесс обычной сборки выглядит очень просто: взял товары, просканировал, передал. Кажется, здесь негде ошибаться. На практике после сотни одинаковых действий мало кто проверяет результат. Учётная система может даже показать, что есть ошибка в заказе, но второпях в систему заглядывают не всегда.

С ростом нагрузки количество ошибочных действий растёт ещё быстрее. Каждая ошибка чревата финансовыми и имиджевыми потерями. Если неправильный заказ уехал в другой город — его надо вернуть за свой счёт и отправить ещё раз. Не говоря уже о негативном опыте покупателя и отрицательных отзывах.

Во-вторых, мы добавили звуковые скрипты почти для всех действий в системе, что в несколько раз повысило качество работы даже на фоне растущей нагрузки. Плюс это упростило работу сотрудников.

После каждого сканирования следует голосовой ответ: «товар добавлен», «такого товара в заказе нет» или «он уже собран». В результате голос сообщает, полностью ли собран заказ и где его следует разместить. Также система озвучивает, что появились новые задачи, например на сборку. Свободный сотрудник представляется на рабочей станции личным штрихкодом, и пул заказов переходит к нему. При передаче товаров на отгрузку система сообщает, передан заказ полностью или изменился и требует пересборки.

В-третьих, голосовые инструкции. При наборе последовательных действий сразу озвучиваем, что нужно сделать дальше. Например, для перемещения товара — выбрать сам товар, после выбора — указать адрес, откуда перемещается, далее — адрес, куда перемещается. Аналогично для любых других процедур.

В таблице мы сравнили пошаговые действия сотрудника склада до появления голосового помощника и после.

По нашему опыту, голосовая обратная связь может вполне результативно использоваться как одна из опций для повышения эффективности. Все начальные затраты на интеграцию оказались оправданы, так как в итоге мы добились высокой отказоустойчивости системы, сократили количество ошибок персонала, а соответственно и негатива от пользователей стало в разы меньше. Также появилась возможность быстро управлять ресурсами и гибко подключать разные технологии при необходимости. Теперь мы и на администрирование софта и серверов тратим меньше времени и можем дорабатывать решение по мере появления новых скриптов.

Подписывайтесь на блог Yandex Cloud, чтобы узнавать еще больше новостей и историй об IT и бизнесе.

Другие истории наших партнеров и клиентов, которые активно читают наши подписчики:

#yandexcloud #облачные_сервисы #технологии