Sztuczna inteligencja już od jakiegoś czasu – tyle że dziś już o wiele bardziej intensywnie – przekształca globalny sektor logistyczny. Można śmiało stwierdzić, że AI jest kluczowym czynnikiem optymalizacji oraz innowacji. Co ważne, rozwiązania tego typu nie są już zarezerwowane wyłącznie dla korporacji – jej potencjał coraz śmielej mogą wykorzystywać również najmniejsi gracze na rynku.
Polski sektor mikrofirm logistycznych charakteryzuje się dużą konkurencyjnością, presją na minimalizację kosztów operacyjnych, w tym paliwa, oraz koniecznością zapewnienia szybkich i terminowych dostaw. W takich warunkach, zdolność do efektywnego planowania tras i redukcji wydatków staje się nie tyle przewagą, co warunkiem przetrwania i dalszego rozwoju.
AI w logistyce
Na początku warto przybliżyć, czym właściwie jest sztuczna inteligencja w kontekście logistyki. Kluczową rolę odgrywają tu takie technologie jak uczenie maszynowe, które pozwala systemom analizować historyczne dane (choćby dotyczące zrealizowanych transportów, zużycia paliwa, czasu dostaw) w celu identyfikacji wzorców i przewidywania przyszłych zdarzeń (czyli chociażby zapotrzebowania na transport, albo możliwych opóźnień).
Analiza predykcyjna wykorzystuje z kolei te wzorce do prognozowania popytu na konkretne towary czy usługi, a nawet przewidywania potencjalnych awarii pojazdów. Niezwykle istotne są również algorytmy optymalizacyjne, które na podstawie wielu zmiennych (np. natężenia ruchu, ograniczeń tonażowych, okien czasowych dostaw) są w stanie znaleźć najbardziej efektywne rozwiązania, np. optymalne trasy przejazdu.
Sztuczna inteligencja znajduje zastosowanie w wielu obszarach logistyki, od zarządzania magazynem po finalną dostawę do klienta. Do najważniejszych należą automatyzacja magazynów, prognozowanie popytu i zarządzanie zapasami, zarządzanie łańcuchem dostaw czy też obsługa klienta.
Analizując polski rynek, warto zauważyć, że choć ogólna adopcja AI w logistyce jest wciąż na relatywnie niskim poziomie, to obserwuje się silny trend wzrostowy zainteresowania i inwestycji. Co ciekawe, sztuczna inteligencja nie jest jeszcze powszechnie postrzegana jako warunek przetrwania w branży, niemniej jednak, świadomość korzyści płynących z AI systematycznie rośnie.
Główne bariery hamujące szersze wdrożenie AI w polskiej logistyce to przede wszystkim wysokie koszty implementacji, trudności związane z samym procesem wdrożenia oraz niedobór wykwalifikowanych specjalistów.
Sztuczna inteligencja i optymalizacja tras
Tradycyjne, manualne planowanie tras jest czasochłonne, a w dynamicznie zmieniających się warunkach bywa niezbyt idealne lub nieefektywne. Algorytmy sztucznej inteligencji mogą okazać się lepsze niż tradycyjne metody, analizując ogromne ilości danych w czasie rzeczywistym. Uwzględniają aktualne warunki drogowe, prognozy pogody, ograniczenia tonażowe, dozwolone godziny pracy kierowców czy specyficzne okna czasowe dostaw u klientów.
Co więcej, systemy AI potrafią dynamicznie reagować na nieprzewidziane zdarzenia, takie jak wypadki, zamknięcia dróg czy pojawienie się nowych, pilnych zleceń, korygując trasy „w locie”. Celem jest nie tylko wyznaczenie najkrótszej trasy, ale trasy najbardziej efektywnej pod względem kosztów (paliwo, opłaty drogowe) i czasu, minimalizując jednocześnie puste przebiegi i optymalizując kolejność dostaw dla wielu punktów na jednej trasie.
Najważniejsza informacja to fakt, że na polskim rynku dostępne są już narzędzia AI dedykowane właśnie optymalizacji tras, które mogą być z powodzeniem wykorzystywane przez mikrofirmy. Jednym z nich jest choćby Route2 – to rozwiązanie polskiego startupu Aleet, które oferuje dynamiczną optymalizację przydziału pojazdów do zleceń oraz wyznaczanie tras. System jest skalowalny i może być stosowany nawet w przypadku małych flot, liczących kilka pojazdów.
Mamy też na naszym rynku dostęp do narzędzia AddSecure Autoplaner, które automatycznie paruje zlecenia z dostępnymi pojazdami, analizując dziesiątki tysięcy możliwych kombinacji tras. Uwzględnia przy tym koszty, czas realizacji oraz potencjalny wynik finansowy zlecenia. Oferuje trzy modele działania AI, pozwalające na planowanie w oparciu o kryterium najwyższego zysku, najwyższej marży lub najkrótszego dystansu. Tutaj konkretną korzyścią jest skrócenie czasu pracy planistów.
To tylko dwa przykłady intersujących rozwiązań, które jednak dobitnie pokazują, że polscy przedsiębiorcy naprawdę mogą już śmiało rozpoczynać proces hiperautomatyzacji zadań w branży logistycznej, nawet w mikrofirmach.
AI a redukcja kosztów mały firm
Optymalizacja tras to oczywiście nie wszystko, a sztuczna inteligencja oferuje mikrofirmom logistycznym szereg innych możliwości redukcji kosztów operacyjnych, głównie poprzez automatyzację. Przedsiębiorstwa często borykają się z nadmiarem pracy administracyjnej, która pochłania cenny czas właścicieli i pracowników. AI może tu znacząco pomóc, choćby poprzez proste systemy ułatwiające zarządzanie bazą klientów, historią zleceń i komunikacją.
Różnego typu chatboty mogą z kolei przejąć obsługę podstawowych zapytań od klientów, takich jak status przesyłki, prośba o wycenę czy informacje o usługach. Działają przez całą dobę, odpowiadają natychmiast i odciążają pracowników, pozwalając im skupić się na bardziej złożonych zadaniach. Takie narzędzia nie są też przesadnie drogie – i za kilkaset złotych miesięcznie możemy używać profesjonalnych rozwiązań z tej kategorii.
AI może wspierać również automatyczne przetwarzanie faktur, listów przewozowych i innych dokumentów, redukując ryzyko błędów i przyspieszając obieg informacji. Kolejne zastosowania sztucznej inteligencji to także tzw. predictive maintenance – konserwacja zapobiegawcza. Niespodziewane awarie pojazdów to zmora każdej firmy transportowej, ale AI, w połączeniu z danymi telemetrycznymi, może analizować ich stan techniczny w czasie rzeczywistym i przewidywać potencjalne usterki, zanim do nich dojdzie. Korzyści są oczywiste, a przykładów można szukać jeszcze więcej.
Pomimo oczywistych korzyści, wiele mikrofirm wciąż waha się przed wdrożeniem AI, obawiając się wysokich kosztów, braku odpowiedniej wiedzy czy problemów z danymi. Warto jednak te bariery pokonywać – nie wszystkie narzędzia to koszt liczony w milionach, można starać się o różnego rodzaju dofinansowania, a także skupić się na szkoleniu pracowników.
Ostatecznie, najważniejsze wydaje się zrozumienie, że wdrożenie AI to nie jednorazowy projekt, lecz proces ciągłego doskonalenia, nauki i adaptacji do szybko zmieniających się technologii i warunków rynkowych. Pierwszy krok w kierunku inteligentnej transformacji jest często tym decydującym.
