AI pozwala przewidywać zakłócenia w łańcuchach dostaw

Od gaszenia pożarów do zarządzania predykcyjnego

Rozwiązania oparte na danych i zaawansowanej analityce to jedno z kluczowych zastosowań sztucznej inteligencji w logistyce. Według danych z raportu około 50 procent firm nie ma pełnego wglądu w łańcuch dostaw, co ogranicza ich zdolność minimalizowania ryzyka i skutecznego reagowania na zakłócenia. Tymczasem koszt zakłóceń w łańcuchu dostaw szacowany jest na 184 miliardy dolarów rocznie, więc brak pełnej widoczności tego procesu stanowi kosztowny problem. FM Logistic rozwija rozwiązania analizujące m.in. dane historyczne, terminowość realizowanych dostaw, kierunki transportu oraz charakterystykę zleceń, aby z wyprzedzeniem identyfikować ryzyko zakłóceń.

– Jeszcze kilka lat temu sztuczna inteligencja w logistyce kojarzyła się głównie z analizą danych. Dziś już realnie wspiera podejmowanie decyzji operacyjnych i pomaga przewidywać zdarzenia, zanim wpłyną one na przebieg dostaw. To kierunek, który będzie definiował rozwój nowoczesnych łańcuchów dostaw w najbliższych latach – mówi Rafał Woźniak, Dyrektor Operacyjny na Polskę w FM Logistic.

Fundamentem pozostają dane

Skuteczność takich rozwiązań zależy jednak od jakości danych, dlatego operatorzy logistyczni inwestują w narzędzia zapewniające pełną widoczność procesów w całym łańcuchu dostaw. Przykładem jest rozwijany przez FM Logistic system Control Tower, który integruje dane dotyczące transportu, zapasów, przewoźników, dokumentów i obsługi klienta w jednym środowisku analitycznym.

Skalę możliwości takich narzędzi pokazuje przykład opisany w raporcie: jeden z klientów FM Logistic realizuje dostawy do 120 krajów z jednego magazynu, a Control Tower wspiera koordynację całego procesu, zapewniając spójność działań i sprawny przepływ informacji. Dzięki temu możliwe jest monitorowanie operacji w czasie rzeczywistym i szybsze reagowanie na zmieniające się warunki rynkowe. Potwierdza to przykład opisany w raporcie: nagły spadek temperatury spowodował wzrost popytu na płyn do odmrażania szyb w punktach sprzedaży zlokalizowanych przy stacjach paliw w Polsce. Analiza danych pozwoliła szybko wskazać lokalizacje wymagające uzupełnienia zapasów i odpowiednio przekierować dostawy.

AI dostarcza już wymierne efekty

Wymierne efekty przynoszą już także wdrożenia wykorzystujące sztuczną inteligencję w procesach magazynowych. FM Logistic Polska jako pierwsza firma logistyczna na świecie wdrożyła technologię Google AlphaEvolve do optymalizacji algorytmów kompletacji zamówień.

W efekcie poprawiono efektywność tras kompletacyjnych o ponad 10 proc. I ograniczono roczny dystans pokonywany przez operatorów o ponad 15 tys. kilometrów bez dodatkowych inwestycji w infrastrukturę. Wyniki wdrożenia pokazują, że rozwiązania wykorzystujące AI mogą już dziś przekładać się na konkretne korzyści operacyjne i biznesowe.

Sztuczna inteligencja wspiera również kontrolę jakości procesów magazynowych. Jak wskazuje raport, rozwiązania wykorzystujące analizę obrazu mogą automatycznie wykrywać błędy kompletacyjne lub uszkodzenia przesyłek zanim opuszczą magazyn.

Nowa rola operatora logistycznego

Rozwój sztucznej inteligencji zmienia również sposób współpracy operatorów logistycznych z klientami. Narzędzia wspierające dostęp do informacji, automatyzację procesów oraz szybsze podejmowanie decyzji stają się nowym standardem.

Na znaczeniu zyskuje także generatywna sztuczna inteligencja wspierająca obsługę klienta. Jak opisano w raporcie, rozwiązania wykorzystujące modele językowe mogą automatycznie pobierać dane dotyczące zamówień i przygotowywać spersonalizowane odpowiedzi na zapytania klientów. Pozwala to skrócić czas obsługi oraz ograniczyć czas poświęcany na ręczne wyszukiwanie informacji.

– Operator logistyczny już dawno przestał być wyłącznie dostawcą usług magazynowych i transportowych. Coraz częściej pełni rolę strategicznego partnera pomagającego klientom lepiej rozumieć dane, przewidywać zmiany popytu, ograniczać ryzyko oraz zwiększać efektywność całego łańcucha dostaw – podkreśla Rafał Woźniak.

W efekcie logistyka stopniowo przechodzi od reagowania na problemy do ich przewidywania, a dane i sztuczna inteligencja stają się jednymi z najważniejszych narzędzi wspierających tę zmianę.