Blog

Wykorzystanie AI i uczenia maszynowego w optymalizacji tras dostaw

Szukaj

Ostatnie wpisy

Coraz bardziej złożone oczekiwania konsumentów, rosnąca presja na ekologię oraz zmienność rynku sprawiają, że firmy szukają nowych sposobów planowania i realizacji tras. Wśród analizowanych kierunków rozwoju coraz częściej pojawia się sztuczna inteligencja (AI)uczenie maszynowe (machine learning). Czy i w jaki sposób te technologie mogą zrewolucjonizować logistykę? W XBS Logistics uważnie się temu przyglądamy.

Sztuczna inteligencja w logistyce – potencjał, który analizujemy

AI znajduje coraz więcej zastosowań w logistyce – od planowania tras po przewidywanie zagrożeń w łańcuchu dostaw. Na podstawie danych historycznych i warunków zewnętrznych, algorytmy są w stanie modelować optymalne scenariusze dostaw, uwzględniając m.in.:

  • czasy przejazdów i zużycie paliwa
  • dane pogodowe i sezonowe trendy
  • zachowania klientów i fluktuacje zamówień

Obserwujemy, jak te narzędzia pozwalają firmom skracać czas dostawy, ograniczać emisję CO₂ i podnosić efektywność całego procesu.

Uczenie maszynowe w trasowaniu – jak to działa?

Uczenie maszynowe, jako część AI, umożliwia automatyczne wyciąganie wniosków z dużych zbiorów danych. W kontekście planowania tras może to oznaczać:

  • analizę danych GPS i raportów eksploatacyjnych
  • dostosowanie tras do realnych warunków drogowych i zachowań kierowców
  • identyfikowanie anomalii i wzorców, które umykają tradycyjnym systemom

W XBS Logistics interesujemy się tym, jak technologie ML mogłyby w przyszłości wesprzeć decyzje operacyjne w centrach logistycznych i fulfillmentowych.

Co daje AI w planowaniu tras – przykładowe efekty z rynku

Firmy, które już wdrożyły AI w swoich procesach logistycznych, raportują konkretne korzyści. Według dostępnych case studies, można mówić m.in. o:

  • ograniczeniu liczby kilometrów przejeżdżanych „na pusto”
  • lepszym dopasowaniu tras do zmiennych warunków
  • skróceniu czasu planowania i realizacji dostaw
  • poprawie punktualności i zadowolenia klientów

Przykładowo, w jednej z analizowanych organizacji czas planowania tras skrócił się z 4 godzin do 30 minut, a punktualność wzrosła do 98%.

Jak XBS Logistics podchodzi do AI?

W XBS Logistics szkolimy nasze zespoły i inwestujemy w rozwój kompetencji związanych z AI, jednak nie wdrażamy jeszcze wszystkich rozwiązań opisanych powyżej. W ramach naszych działań:

  • analizujemy możliwości integracji AI z systemami TMS i WMS
  • przyglądamy się zastosowaniom predykcji danych w planowaniu dostaw
  • bierzemy udział w projektach związanych z eco-logistyką i automatyzacją procesów

Naszym celem jest bezpieczne i świadome wykorzystanie AI, zgodne z potrzebami klientów i charakterem operacji.

Jeśli Twoja firma rozważa wprowadzenie inteligentnych rozwiązań opartych na danych, chętnie podzielimy się doświadczeniem i wspólnie zastanowimy się nad możliwymi kierunkami rozwoju. XBS Logistics – myślimy o przyszłości logistyki już dziś.

Masz pytania?

Skontaktuj się z nami!

Wypełnij formularz, a w ciągu 24 godzin otrzymasz odpowiedź na swoje pytania