Transport, spedycja i logistyka to ważna część polskiej gospodarki. Wraz z rozwojem branży zmienia się również sposób organizowania przewozów, pracy magazynów i całych łańcuchów dostaw. Firmy inwestują w technologie cyfrowe, żeby część operacji wykonywać automatycznie, sprawniej planować procesy i ograniczać ich koszty. Polska ma przy tym mocną pozycję na europejskim rynku magazynowym i rozwija zaplecze potrzebne do obsługi transportu między kolejnymi rynkami. Właśnie w takich zadaniach coraz częściej pojawia się sztuczna inteligencja w logistyce – od przewidywania zapotrzebowania po planowanie tras i obsługę klientów.
Sztuczna inteligencja w logistyce - nowa era efektywności i automatyzacji
Ile towaru będzie potrzebne za tydzień, miesiąc albo w kolejnym sezonie? Przy dużej liczbie produktów trudno opierać taką ocenę wyłącznie na bieżących zamówieniach. Algorytmy mogą analizować wcześniejszą sprzedaż, sezonowość oraz zmiany zachodzące na rynku i na tej podstawie wspomagać prognozowanie popytu. Firma może wtedy lepiej dopasować zapasy do przewidywanego zapotrzebowania, ograniczając zarówno braki, jak i nadmiar towaru oraz związane z nim koszty składowania.
Podobnie jest z transportem. Przy planowaniu trasy przejazdu liczy się nie tylko odległość, ale też sytuacja na drogach, pogoda czy dostępność pojazdów. AI może zestawić te informacje i wykorzystać je przy wyborze trasy. W praktyce oznacza to możliwość skrócenia czasu dostawy, ograniczenia zużycia paliwa i lepszego wykorzystania floty. Jeśli warunki na trasie nagle się zmienią albo dojdzie do awarii, system może wskazać inne rozwiązanie.
Rewolucja AI w logistyce
Magazyn jest kolejnym miejscem, w którym nowe technologie przejmują część powtarzalnej pracy. Automatyczne systemy sortujące, roboty magazynowe czy inteligentne okulary wykorzystywane podczas kompletacji zamówień mogą przyspieszyć wykonywanie operacji i ograniczyć liczbę pomyłek. Nie wszystkie takie urządzenia bazują na sztucznej inteligencji – część wykonuje zadania według wcześniej ustalonych reguł, a AI jest wykorzystywana tylko w wybranych rozwiązaniach. Innym przykładem jest wizja komputerowa, dzięki której można rozpoznawać widoczne uszkodzenia paczek czy nieprawidłowości podczas załadunku. Technologie tego typu uzupełniają zarządzanie magazynem, natomiast przepływ towarów i realizację zadań może porządkować program magazynowy.
Nie każde zakłócenie w łańcuchu dostaw można przewidzieć, ale część z nich wcześniej daje sygnały, które da się wychwycić w danych. Sztuczna inteligencja w logistyce może wskazać ryzyko opóźnienia, problem z dostępnością surowców albo możliwość wystąpienia awarii pojazdu. Firma ma wtedy szansę zareagować wcześniej, zamiast dopiero usuwać skutki problemu. Dane o pracy urządzeń można wykorzystać również przy planowaniu konserwacji. Termin przeglądu nie musi wtedy wynikać wyłącznie z kalendarza, ale może uwzględniać faktyczny stan i zużycie sprzętu. AI można spotkać również po stronie obsługi klienta. Chatbot lub voicebot odpowie na podstawowe pytania o dowolnej porze, a po połączeniu z odpowiednim systemem może przekazać także informację o statusie przesyłki. Część prostych zgłoszeń zostaje w ten sposób obsłużona bez angażowania pracownika działu operacyjnego.
Jakie korzyści i wyzwania przyniesie sztuczna inteligencja w logistyce?
Korzyści zależą przede wszystkim od tego, gdzie i w jaki sposób AI zostanie wykorzystana. Przy transporcie lepiej wyznaczone trasy mogą oznaczać mniejsze zużycie paliwa i niższą emisję CO₂. W magazynie znaczenie ma lepsze zarządzanie zapasami i wykorzystanie sprzętu, a w łańcuchu dostaw – wcześniejsza informacja o możliwym zakłóceniu. Analiza większej liczby danych może także wspomóc decyzje podejmowane przez osoby odpowiedzialne za bieżące operacje i planowanie. Samo uruchomienie odpowiedniego narzędzia jednak nie wystarczy. Potrzebna jest infrastruktura, osoby przygotowane do pracy z nową technologią oraz dane, na których można polegać. Jeżeli są niepełne lub nieaktualne, również wynik analizy może prowadzić do błędnych wniosków. Znaczenie ma także sposób utrzymania używanych systemów. Przykładowo system WMS w chmurze umożliwia korzystanie z oprogramowania do zarządzania magazynem bez utrzymywania własnej infrastruktury serwerowej.
Osobnej decyzji wymaga zakup sprzętu. W małym magazynie potrzeby będą inne niż w obiekcie obsługującym dużą liczbę zamówień i intensywny przepływ towarów. Dlatego przed inwestycją w urządzenia skanujące warto sprawdzić, w jakich operacjach mają być używane, jaka jest ich skala i jaki budżet można na nie przeznaczyć. Dopiero wtedy można ocenić, czy zakup rzeczywiście usprawni pracę.
Podsumowanie
Sztuczna inteligencja w logistyce ma już konkretne zastosowania: pomaga prognozować popyt, planować przewozy, analizować ryzyko czy obsługiwać część powtarzalnych zapytań klientów. O jej przydatności nie decyduje jednak samo wdrożenie AI. Liczy się to, czy rozwiązanie odpowiada problemowi, który firma rzeczywiście chce rozwiązać, oraz czy ma do dyspozycji dane potrzebne do jego działania.