Best 20 Warehouse Automation Companies Worldwide in 2022

Wybierz trzech dostawców, którzy spełniają Twoje kryteria i przeprowadź krótkie Projekt pilotażowy w kilku magazynach w celu walidacji wydajności. Ten praktyczny krok pomaga klientom porównać rzeczywiste wyniki bez nadmiernego angażowania kapitału. Należy skupić się na bezpieczeństwie, integracji z istniejącymi procesami produkcyjnymi oraz skalowalnych rozwiązaniach cyfrowych, które pasują do Twojej branży.

Spośród tych 20 firm, głównym wyróżnikiem jest sposób, w jaki wspierają one pracowników na hali produkcyjnej i klientów rzetelnymi danymi w czasie rzeczywistym. Dostawcy wprowadzili sterowany czujnikami automatyzację, autonomiczne roboty mobilne i systemy zarządzania magazynem, które usprawniają przepływ produktów. Standardowe kryteria branżowe obejmują bezpieczeństwo, czas sprawności i cyfrową widoczność w wielu magazynach.

Kilku dostawców improved czasy cyklu przez smart kompletacji, lepszym planowaniem przestrzeni i identyfikowalnością produktów. W magazynach o różnej wielkości wprowadzono zestawy automatyzacji do obsługi przyjęć, odkładania i wysyłki z minimalną liczbą ręcznych czynności. main korzyścią jest bezpieczniejsza praca i bardziej przejrzyste dane dla menedżerów i pracowników.

Dopasuj dostawcę do swoich operacyjnych. main cele: zmniejszenie obciążenia szkoleniami personelu, zabezpieczenie danych i utrzymanie bezpieczeństwa w okresach szczytu. Najlepsze zespoły zapewniają jasne mapy drogowe, uruchamialne testy i wsparcie produktowe po wprowadzeniu na rynek w celu ciągłego doskonalenia magazynów w różnych regionach.

W 2022 roku dostawcy wprowadzili nowoczesny robotyki, cyfrowe wieże kontrolne i protokoły bezpieczeństwa, które pomagają zespołom w ruchliwych magazynach i fabrykach. Szukaj rozwiązań, które improved dokładność liczenia zapasów, skrócenie dystansu pokonywanego przez pracowników i wdrożenie solidnego śledzenia produktów. Takie podejście minimalizuje rozbieżności i zapewnia satysfakcję klientów w miarę zmian profili zamówień.

Analizy Automatyzacji Magazynów 2022

Wprowadź nowoczesne ramy integracji pomiędzy magazynami, aby skrócić czas realizacji zamówień o 15-25% i zredukować liczbę błędów, co przynosi korzyści firmom takim jak Tesco i innym klientom.

W roku 2022 przedsiębiorstwa dążące do najnowocześniejszej automatyzacji zazwyczaj łączyły robotykę, inteligentne przenośniki i ujednolicony system WMS w skalowalnej strukturze, umożliwiając szybką poprawę procesu decyzyjnego i widoczności danych.

Nabyta technologia intelligrateds i moduły oparte na savoyes przyspieszyły wdrożenie; narzędzia te pozwalają zespołom budować kompleksowe możliwości bez zakłócania bieżącej działalności i umożliwiają integrację z istniejącymi liniami transportu materiałów. savoyes wspiera podejście oparte na danych w celu synchronizacji sprzętu i oprogramowania.

W oparciu o pilotów terenowych, modułowy stos obsługuje elastyczne przepływy materiałów, umożliwiając dostosowanie ścieżek przyjęć, odkładania i wydań w okresach szczytu, przy jednoczesnym kontrolowaniu zatorów. Zazwyczaj otwarte interfejsy umożliwiają dodawanie nowego sprzętu i oprogramowania bez intensywnego kodowania, obniżając ryzyko i przyspieszając zwrot z inwestycji dla klientów z różnych branż.

Lista kontrolna wyboru oferenta: kryteria integracji, skalowalności i wsparcia

Zacznij od sprzedawcy oferującego pełną integrację z Twoim WMS i ERP oraz modułowy podsystem, który skaluje się w szerokim zakresie operacji w Meksyku, dzięki czemu możesz dostosować się do bieżących potrzeb operacyjnych i przyszłego wzrostu.

Upewnij się, że dostawca zapewnia otwarte API, standardowe modele danych i telemetrię w czasie rzeczywistym, aby łączyć maszyny, sortery, pojemniki i urządzenia podtrzymujące. Szukaj technologii, które wspierają inteligencję i proste ścieżki implementacji, i potwierdź, że mogą działać w docelowych środowiskach podtrzymujących i w całej sieci dystrybucyjnej. Niektóre znane holdingi opracowują solidny katalog podsystemów i oferują dostosowywanie w stylu addverb, aby dostosować przepływy pracy.

Dla skalowalności, priorytetem jest rozproszona, modułowa architektura, którą można wdrożyć w chmurze lub lokalnie, z jasnymi ścieżkami aktualizacji, które unikają uzależnienia od dostawcy. Należy sprawdzić, czy system jest w stanie obsłużyć szczytowe wolumeny wysyłek i obsługę związaną z rolnictwem, taką jak kontenery zbiorcze i sortery o dużej przepustowości w przepływie pracy od gospodarstwa do portu.

Kryteria wsparcia: lokalna obecność terenowa lub silni partnerzy regionalni, szybki czas reakcji, dostępność części zamiennych i kompleksowe szkolenia. Zażądaj opublikowanego SLA, znanych ścieżek eskalacji i planu rozwoju pokazującego, jak rozwiązanie będzie ewoluować wraz z Twoją firmą, w tym bieżących nowości od Savoyes i znanych dostawców.

Testowanie i pilotaże: wymagają 90-dniowego pilotażu z zakresu operacji obejmującego wysyłkę, pojemniki i sortowniki, aby zmierzyć wzrost przepustowości i redukcję błędów. Prosimy o referencje z branży rolniczej, detalicznej lub dystrybucyjnej w Meksyku lub na świecie oraz o szczegółowe TCO z kosztami utrzymania, materiałów eksploatacyjnych i potencjalnymi oszczędnościami w zakresie kosztów pracy i obsługi zapasów.

Lista kontrolna decyzji: zweryfikuj pełną wymianę danych, stabilną wydajność operacyjną i zespół wsparcia, który może wdrażać ulepszenia bez przestojów. Zażądaj dowodu koncepcji dla podstawowych procesów: przyjęcia, odkładania, kompletacji zamówień i wysyłki. Upewnij się, że dostawca może zapewnić materiały szkoleniowe i jasny plan rozwoju operacji z dodatkowymi podsystemami i technologiami w miarę wzrostu potrzeb, w tym dedykowany moduł addverb do dostosowywania przepływów pracy.

Technologie w centrum uwagi: AMR, AGV, przenośniki i systemy sortowania

Wdrożenie hybrydowej floty AMR i AGV w celu maksymalizacji przepustowości i ograniczenia ręcznej obsługi. AMR autonomicznie poruszają się w ruchliwych układach, dostosowując trasy do aktualnych danych i unikając zatorów, natomiast AGV poruszają się głównymi korytarzami, aby sprawnie i konsekwentnie przemieszczać palety. To podejście oparte na robotyce stanowi podstawę modelu operacyjnego opartego na danych, który usprawnia przydział zadań w środowiskach operacyjnych, optymalizując wydajność i przynosząc wymierne rezultaty jak nigdy dotąd.

Integracja przenośników i sortowania z AMR pozwala na automatyczne kierowanie przedmiotów do odpowiednich pasów. Efekt: zmniejszenie opóźnień w pobieraniu i odkładaniu, płynniejszy przepływ między przyjmowaniem i wysyłką oraz dostarczanie dokładnych zamówień. Autostore, ten model, demonstruje elastyczne przechowywanie, które łączy się z robotyką mobilną w celu zwiększenia pojemności i ogólnej przepustowości. W ramach tego układu optymalizacja sekwencji zadań i koordynacja z WMS udowodniły, że przynoszą wzrost wydajności, który jest większy niż wcześniejsze wartości bazowe.

Hiszpania pozostaje kluczowym obszarem wzrostu, a rynki zwiększają inwestycje w automatyzację, ponieważ grupy holdingowe nabywają aktywa w celu poszerzenia zakresu usług. Nacisk kładziony jest na analitykę opartą na danych i skalowalną robotykę; apptronik rozwija możliwości wspierające kompleksowe przepływy i wzmacnia siłę automatyzacji w liniach transportowych i obszarach dokowania. Takie podejście zapewnia większą elastyczność i przewidywalną wydajność, nawet przy zmiennych wolumenach zadań w różnych zmianach i porach roku.

Industry relevance: sectors benefiting most from automation deployments

Prioritize automation in e-commerce fulfillment and 3PL warehouses to maximize throughput and accuracy. Across worldwide operations, these sectors deliver the strongest results when paired with modular systems like Autostore that optimize density and speed. An addverb approach to change management helps teams adopt new workflows quickly, and precise plans align with the needs of three warehouses that share a single distribution network.

Industries that benefit most include e-commerce, consumer electronics and apparel, groceries and food service, and pharmaceutical distribution. Data-driven benchmarks show throughput increases and picking accuracy improvements when automation combines sortation with robotic picking. In many markets, reported results note cycle-time reductions and lower labor costs, especially where multiple warehouses operate under combined planning.

Autostore, along with other modular systems, is known to work well in different environments, from fashion hubs to consumer electronics depots and grocery DCs. worldwide deployments show measurable gains in space utilization, with robots moving faster than manual picks. The approach adapts to changes in demand and seasonality, keeping service levels stable.

Headquarters of major suppliers often coordinate multi-site rollouts, and data-informed plans guide which facilities to automate first. The most effective path starts with three warehouses in the same network, then expands to additional sites. Companies provide information to operations and finance teams through dashboards and reports.

Recommendations for leaders: map the highest-need routes (picking, packing, replenishment), adopt a proven system such as Autostore for dense storage, and ensure ERP and WMS integrate with the automation layer. Use telegram to share changes and information across teams, and set KPI-driven milestones. Start with three warehouses to validate ROI before scaling worldwide.

Implementation approach: phased rollouts, change management, and data migration

Begin with a tightly scoped pilot across one facility and one retailer to validate phased rollouts. Define three waves: Wave 1 covers inbound receiving, put-away, and basic sortation; Wave 2 adds pick-and-pack with humanoid support and vecna-assisted tasks; Wave 3 expands to cross-dock, yard management, and cloud-connected control towers. Each wave delivers measurable gains: cycle time drops 15–25%, order accuracy rises to 99.5%, and manual tasks decline by 40% or more. Use 4–6 week iterations and a 12-week overall plan; the identification of bottlenecks should shape the next wave and avoid surprise delays. The approach remains innovative and scalable, enabling the retailer to deploy quickly and learn rapidly.

Establish change management with a cross-functional steering group, weekly check-ins, and a set of targeted training modules. Appoint change champions, publish dashboards that translate data into practical actions for operators, supervisors, and maintenance staff, and align incentives to the new workflow. Provide quick wins within the first two weeks to reduce resistance and demonstrate value; use savoyes templates to standardize messaging and materials across company sites.

Data migration plan centers on accurate identification of data sources, then robust quality checks. Map fields from ERP, WMS, supplier feeds to target tables, and design ETL pipelines that run in the cloud and feed the applications used by the new system. Run 2–3 week parallel tests and a cutover window of 4–6 hours. Target 95–98% data accuracy in the initial migration, with a back-out plan if issues exceed 2% of records. Prepare several migration plans and expect some cleanup and reconciliation tasks after go-live. The cycle should allow validation without disruption.

Technology scope emphasizes diverse applications: WMS optimization, voice-guided picking, sortation workflows, humanoid helpers, vecna robots, and starship-based last-mile support. Cloud-based services enable centralized data sharing across retailer networks, with a modular architecture that replaces bespoke scripts with well-documented APIs. This setup supports consumer-focused analytics and operator dashboards, enabling the company to adapt faster than competitors.

Measure success with concrete metrics: adoption rate by task, accuracy of identification, cycle time reduction, and system uptime. Establish a 4-week review cycle with owner assignments, risk registers, and a post-implementation audit. Track the impact on tasks per hour, pick rate, and inter-site consistency across diverse warehouses. The plan must deliver tangible value for the retailer and its suppliers while protecting sensitive data.

KPIs to track success: cycle time, throughput, accuracy, and ROI indicators

Start with a four‑week baseline for cycle time, throughput, and accuracy and tie the fiscal targets to a clear ROI. Deploy real‑time dashboards with ai-enabled analytics to keep data fresh and actionable, and use the findings to guide changes across the enterprise.

• Cycle time

  • Definition: End‑to‑end time from order receipt to shipment, including inspection at receiving and the final packing step before delivering to the carrier.
  • Measurement: capture cycle time per order by range of SKU complexity, by zone, and by shift; pull timestamps from software that links receiving, put‑away, picking, packing, and shipping.
  • Targets: reduce average cycle time by 15–25% within the first 90 days; for the largest facilities handling mixed SKUs, aim for a 2–6 hour range per multi‑item order, and push parcel lines toward 30–90 minutes where feasible.
  • Optimization tactics: apply ai-enabled routing to assign work, synchronize with sortation logic, and minimize idle time at conveyors; use inspection steps to catch mispicks early and keep pressure off downstream packing stations.
  • Notes: track cycle time by carrier type to compare delivering speed and adjust labor deployment accordingly within logistics networks.

• Throughput

  • Definition: Units processed per hour or per shift across picking, packing, sortation, and loading stages.
  • Measurement: normalize throughput by order size and SKU mix; monitor line‑level and site‑level performance to identify bottlenecks in real time.
  • Targets: improve throughput by 15–25% after implementing modern automation; measure per labor hour to reflect productivity gains in enterprise facilities.
  • Optimization tactics: maximize sorter uptime, minimize crane and powered equipment idle time, and coordinate with trucks for faster inbound/outbound cycles; align with fleet scheduling to reduce handling steps.
  • Notes: track throughput variation across changes in demand and seasonal pressure to maintain stable service for retailers and distributors.

• Dokładność

  • Definition: Correct picks and packing without rework; low incidence of incorrect items leaving the warehouse, verified through inspection checkpoints where appropriate.
  • Measurement: measure pick/pack accuracy, packing correctness, and return/defect rates; use inspection data to quantify errors by zone and operator.
  • Targets: achieve accuracy ≥ 99.5% with rework ≤ 0.5%; for high‑value or high‑velocity sku groups, use 100% inspection at packing for added assurance.
  • Optimization tactics: implement vision or barcode verification, AI‑assisted pick guidance, and robust stance against mispicks; institute standard work to reduce variability across shifts.
  • Notes: known software ecosystems, including ai-enabled platforms from intelligrateds, can provide real‑time quality metrics and alert thresholds to maintain service levels for retailers.

• ROI indicators

  • Definition: Fiscal value delivered by the program, including payback period, ROI, and total cost of ownership over the asset life cycle.
  • Measurement: capture initial capex, ongoing opex, labor savings, energy reductions, and maintenance costs; translate improvements into monetary terms per fiscal year.
  • Targets: payback within 12–24 months; net present value positive within the first fiscal year; aim for IRR in the double digits when feasible.
  • Calculation approach: compare pre‑versus post‑automation scenarios across cycles, labor, and equipment usage; include intangible benefits such as faster response to changes in demand and improved service levels for a broader range of customers.
  • Notes: for enterprise implementations, the ROI context should reflect distribution to the largest retailers and how automation impacts total cost of ownership across the supply chain.

• Practical implementation tips

  • Build a single source of truth by integrating software from known providers, then route data to a centralized analytics layer that supports continuous improvement.
  • Keep dashboards simple: show cycle time, throughput, accuracy, and ROI indicators per facility, per zone, and per shift to reveal actionable changes quickly.
  • Develop a phased rollout plan that aligns with logistics needs, equipment power, and available cranes and sortation assets, ensuring that changes don’t overwhelm operators or disrupt delivering schedules.
  • Use inspection data to refine processes and enhance the reliability of the entire warehouse ecosystem, from receiving docks to outbound trucks lined up for loading.
  • Provide clear targets and incentives for frontline teams to sustain improvements across changes in demand and seasonal peaks.