Według firmy badawczej McKinsey[1], nawet 45 proc. zadań, za wykonywanie których wynagrodzenie otrzymują pracownicy, można zautomatyzować za pomocą istniejących technologii. Wszystkie te prognozy ignorują jednak fakt, że możliwości robotów w wielu obszarach są wciąż raczej ograniczone. Wyobraźmy sobie na przykład magazyny z nieskończonymi rzędami półek, na których składowane są towary o różnych kształtach i rozmiarach. Przy dużej liczbie identycznych lub standardowych opakowań, roboty sprawują się całkiem nieźle. Jednak w przypadku opakowań o zróżnicowanym kształcie, rozmiarze i gramaturze, robotom nadal brakuje elastyczności wymaganej do podnoszenia i odkładania takich przedmiotów w tempie, w którym to zadanie wykonałby człowiek. Stwierdzono również, że dzisiejsze technologie rozpoznawania charakteryzują się mniejszą dokładność niż efekt pracy ludzi i wykazują wyższy poziom błędów.

 Dlatego zamiast skupiać się na robotach, firmy powinny rozważyć, jak wspierać ludzką pracę w bardziej wydajnym i efektywnym zarządzaniu zadaniami. Technologią, która może im w tym pomóc, jest rzeczywistość rozszerzona (augmented reality – AR) –innowacja, która wykorzystuje strumienie danych i zamienia je w obrazy wyświetlane na żywo. Obecnie technologia ta jest wykorzystywana w komputerach mobilnych, smartfonach i wyświetlaczach mocowanych na głowie (head-mounted-displays – HMD). Zastosowano ją również w okularach cyfrowych i urządzeniach, które są wyposażone w wyświetlacze półprzezroczyste i oferują technologie rejestracji obrazu, takie jak aparat fotograficzny lub skaner.

Spojrzenie w przyszłość
Według ankiety Bitkom[2], rozszerzona, mieszana i wirtualna rzeczywistość przełoży się do roku 2020 na przychody w sektorze B2B wielkości 88 milionów EUR. W przypadku rozwiązań z tego zakresu, w tym wdrożeń, aktualizacji i nowych aplikacji, wielkość ta może przekroczyć 750 milionów EUR. Może się to wydawać zaskakujące, ponieważ technologie te nie osiągnęły jeszcze swojego punktu przełomowego, zarówno w zastosowaniu komercyjnym, jak i przemysłowym. Jednak pierwsze przykłady zastosowanie rzeczywistości rozszerzonej w komputerach mobilnych klasy korporacyjnej przyniosły bardzo obiecujące efekty.

Wracając do środowiska magazynowego, należy rozważyć następujący, typowy scenariusz: osoba kompletująca zamówienie musi poruszać się w labiryncie półek, gdzie produkty sortowane są według algorytmów, a po odnalezieniu szukanego przedmiotu powinna odnotować ten fakt na liście papierowej. Znalezienie najkrótszej trasy to początkowo bardzo trudny i czasochłonny proces, wymagający częstego spoglądania na komputer mobilny w celu sprawdzenia lokalizacji produktów. Wyobraźmy sobie, o ile prościej byłoby, gdyby pracownicy mieli optyczny system nawigacyjny tuż przed oczami lub wyświetlacze HMD, które poprowadzą ich z jednej stacji do następnej, pokazując im, co robić i dokąd się udać.

[1] McKinsey (2015): Four Fundamentals of Workplace Automation.

[2] Bitkom (2016): Head-Mounted Displays in deutschen Unternehmen