Best 20 Warehouse Automation Companies Worldwide in 2022

Välj tre leverantörer som uppfyller dina kriterier och kör en kort Pilotprojekt i några lagerlokaler för att validera prestanda. Detta praktiska steg hjälper kunderna att jämföra resultat från verkligheten utan att binda upp för mycket kapital. Fokus bör ligga på säkerhet, integration med befintliga processer i fabriken och skalbara digitala lösningar som passar din bransch.

Mellan de 20 företagen är den största skillnaden hur de stöttar medarbetare på golvet och kunder med pålitlig realtidsdata. Leverantörer introducerade sensordriven automatisering, autonoma mobila robotar och lagerstyrningssystem som effektiviserar produktflöden. Branschens standardkriterier omfattar säkerhet, drifttid och digital synlighet i flera lager.

Flera leverantörer har improved cykeltider genom smart plockning, bättre slotting och produktspårbarhet. I lager av olika storlekar introducerades automationskit för att hantera inkommande mottagning, inlagring och utleverans med minimala manuella steg. main fördelen är säkrare drift och tydligare data för chefer och anställda.

Anpassa leverantören till din drift main mål: minska personalens utbildningsbörda, säkra data och upprätthålla säkerheten under rusningstider. De bästa teamen ger tydliga färdplaner, körbara tester och produktstöd efter lansering för fortlöpande förbättringar i lagerlokaler i olika regioner.

Under 2022 introducerade leverantörer cutting-edge robotik, digitala kontrolltorn och säkerhetsprotokoll som hjälper team i upptagna lager och fabriker. Leta efter lösningar som improved noggrannheten i lagerräkningar, minskade gångavstånd för anställda och införlivade robust produktspårning. Denna metod minimerar avvikelser och håller kunderna nöjda när orderprofilerna förändras.

Insikter om lagerautomation 2022

Inför ett modernt integrationsramverk i alla lager för att minska ledtiderna med 15–25 % och reducera fel, ett drag som lönar sig för Tesco och andra kunder.

Under 2022 kombinerade typiskt företag som satsade på spjutspetsautomation robotteknik, smarta transportörer och ett enhetligt WMS i ett skalbart ramverk, vilket möjliggjorde snabbt förbättrade beslutsprocesser och datainsyn.

Förvärvad integrerad teknik och savojebaserade moduler accelererade driftsättningen; dessa verktyg låter team bygga end-to-end-funktioner utan att störa pågående verksamhet, och möjliggör integration med befintliga materialhanteringslinjer. Savoye stöder ett datadrivet tillvägagångssätt för att synkronisera utrustning och programvara.

Baserat på fältpiloter stödjer en modulär stack flexibla materialflöden, vilket gör att inkommande, inlagrings- och utgående vägar kan anpassas under högtrafikperioder samtidigt som trängsel hålls i schack. Vanligtvis tillåter öppna gränssnitt att lägga till ny utrustning och programvara utan tung kodning, vilket sänker risken och ökar ROI för kunder inom olika branscher.

Checklista för val av leverantör: kriterier för integration, skalbarhet och support

Börja med en leverantör som erbjuder fullständig integration med ditt WMS och ERP samt ett modulärt delsystem som kan skalas över bred verksamhet i Mexiko, så att du kan anpassa dig till aktuella driftsbehov och framtida tillväxt.

Se till att leverantören tillhandahåller öppna API:er, standarddatamodeller och telemetri i realtid för att ansluta maskiner, sorterare, fack och lagringsenheter. Leta efter teknik som stöder intelligens och enkla implementeringsvägar, och bekräfta att de kan köras i dina avsedda lagringsmiljöer och i hela ditt distributionsnätverk. Vissa kända innehav utvecklar en robust underkatalog och erbjuder Addverb-liknande anpassning för att anpassa arbetsflöden.

För skalbarhet, prioritera en distribuerad, modulär arkitektur som kan driftsättas i molnet eller lokalt, med tydliga uppgraderingsvägar som undviker leverantörslåsning. Validera att systemet kan hantera maximala fraktvolymer och lantbruksrelaterad hantering, såsom bulkcontainrar och sorterare med hög genomströmning i ett arbetsflöde från gård till hamn.

Stödkriterier: lokal fältnärvaro eller starka regionala partner, snabba svarstider, tillgänglighet av reservdelar och omfattande utbildning. Kräv ett publicerat SLA, kända eskaleringsvägar och en färdplan som visar hur lösningen kommer att utvecklas med din verksamhet, inklusive fortlöpande utveckling från savoyes och kända leverantörer.

Tester och piloter: kräver en 90-dagars pilot med en avgränsad verksamhet, inklusive frakt, containrar och sorterare, för att mäta genomströmningsvinster och felreduktion. Be om referenser inom jordbruk, detaljhandel eller distribution i Mexiko eller globalt, och begär en detaljerad TCO med underhållskostnader, förbrukningsvaror och potentiella besparingar inom arbetskraft och lagerhantering.

Beslutschecklista: verifiera fullständigt datautbyte, stabil driftkapacitet och ett supportteam som kan implementera förbättringar utan avbrott. Begär ett proof of concept för kärnprocesser: mottagning, inlagring, orderplockning och frakt. Säkerställ att leverantören kan tillhandahålla utbildningsmaterial och en tydlig plan för att utveckla verksamheten med ytterligare delsystem och tekniker efter behov, inklusive en dedikerad addverb-modul för att anpassa arbetsflöden.

Teknologifokus: AMR:er, AGV:er, transportörer och sorteringssystem

Implementera en hybridflotta av AMR:er och AGV:er för att maximera genomströmningen och minska manuell hantering. AMR:er navigerar autonomt inom komplexa layouter, anpassar rutter till aktuell data och undviker trängsel, medan AGV:er följer huvudkorridorer för att flytta pallar effektivt och konsekvent. Detta robotikbaserade tillvägagångssätt underbygger en datadriven driftsmodell som förbättrar uppgiftstilldelningen inom driftsmiljöer, optimerar prestanda och levererar konkreta resultat mer än tidigare.

Integrera transportörer och sortering med AMR:er så att artiklar dirigeras automatiskt till rätt banor. Resultatet: minskade plock-och-lägg-förseningar, smidigare flöden mellan mottagning och frakt samt leverans av korrekta beställningar. Autostore, denna modell, demonstrerar flexibel lagring som paras med mobil robotik för att öka kapaciteten och det totala genomflödet. Inom denna stack har optimering av uppgiftssekvenser och koordinering med WMS visat sig ge effektivitetsvinster som är större än tidigare baslinjer.

Spanien är fortsatt ett viktigt tillväxtområde, där marknaderna utökar sina investeringar i automatisering i takt med att holdingbolag förvärvar tillgångar för att bredda sina serviceportföljer. Satsningen betonar datadriven analys och skalbar robotteknik; apptronik utvecklar funktioner för att stödja flöden från början till slut och stärker automatiseringens kraft i transportbanor och dockningsområden. Detta tillvägagångssätt ger större flexibilitet och levererar förutsägbar prestanda, även när arbetsvolymerna varierar mellan skift och säsonger.

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.

• Genomströmning

  • 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.

• Accuracy

  • 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.