Cyfrowa logistyka przechodzi od samej widoczności przesyłek do automatycznego reagowania na problemy. Taki kierunek rozwija LSP44, firma skoncentrowana na sztucznej inteligencji i założona przez Jetta McCandlessa, prezesa project44.
Rozwiązanie jest przeznaczone dla operatorów logistycznych, spedytorów, magazynów oraz amerykańskich brokerów transportowych. LSP44 integruje ich dotychczasowe systemy z siecią przewoźników i danymi logistycznymi project44. Dzięki temu agenci AI mogą wykonywać określone zadania w istniejących procesach, zamiast działać jako kolejny niezależny ekran.
Automatyzacja luk informacyjnych
W transporcie informacje pochodzą z systemów o różnym poziomie cyfryzacji. Tam, gdzie dostępne jest API, dane mogą przepływać bezpośrednio między aplikacjami. W innych przypadkach agent kontaktuje się z człowiekiem przez telefon lub wiadomość, a następnie zapisuje uzyskaną odpowiedź w systemie.
Przykładem jest nieprawidłowy numer pojazdu lub tablicy rejestracyjnej, który uniemożliwia śledzenie ładunku. Agent może skontaktować się z dyspozytorem przewoźnika, uzyskać właściwe dane i przekazać je do interfejsu śledzenia. Rutynowa czynność nie wymaga wówczas każdorazowej pracy operatora.
Technologia może również obserwować pozycję GPS, odchylenia od trasy i obszary podwyższonego ryzyka. Nietypowe zachowanie jest przekazywane pracownikowi, który ocenia sytuację i podejmuje decyzję. AI przejmuje monitoring oraz komunikację, ale nie eliminuje odpowiedzialności człowieka.
Znaczenie dla przemysłu
Według McCandlessa sieć obejmuje 282 tys. przewoźników w 194 krajach, a inwestycje project44 w łączność z przewoźnikami oraz rozwój technologii przekroczyły 1 mld dolarów. Celem jest ujednolicanie danych i dodawanie kontekstu potrzebnego do decyzji operacyjnych.
Dla firm przemysłowych oznacza to potencjalnie szybsze rozwiązywanie wyjątków, mniej ręcznego śledzenia oraz lepsze wykorzystanie zespołów. CEVA Logistics wykorzystywała platformę do szybszego pozyskiwania ciężarówek, natomiast Alcon zastosował prognozy czasu dostawy w planowaniu zapasów; według McCandlessa pomogło to ograniczyć zapasy o około 150 mln dolarów.
Wdrożenie pozostaje jednak wyzwaniem organizacyjnym. Starsze systemy, jakość danych, bezpieczeństwo i gotowość pracowników będą decydować o tym, czy agentowa automatyzacja przyniesie realną poprawę.
