AI zmienia zakupy frachtu w proces działający w czasie rzeczywistym
Planowanie zakupów transportowych coraz trudniej opierać na danych historycznych i założeniu stabilnych warunków. Bariery handlowe, napięcia geopolityczne, skoki cen energii oraz zmienny popyt powodują, że stawki i dostępność pojazdów zmieniają się szybciej niż cykl tradycyjnego przetargu.
Problem dobrze ilustrują tak zwane „ghost lanes”, czyli zakontraktowane zdolności przewozowe, które nie zostają wykorzystane. Według przedstawionych danych nawet 70% zakontraktowanej przepustowości FTL może pozostać niewykorzystane. Nadawca płaci za rezerwację, a przewoźnik nie może w pełni użyć zablokowanego zasobu.
Algorytm zamiast jednorazowego przetargu
Rynek spot daje większą elastyczność, ale zwiększa obciążenie operacyjne. Oferty są często przygotowywane ręcznie, pod presją czasu, a ograniczona przejrzystość cen utrudnia porównania. Rozwiązaniem ma być autonomiczny zakup transportu wspierany przez AI, który działa stale, a nie tylko przy okazji kolejnego przetargu.
W takim modelu to algorytm nadawcy tworzy propozycje cenowe na podstawie historii przewozów, bieżących stawek frachtowych i spotowych, reguł cenowych oraz wymagań logistycznych i środowiskowych. System może także uwzględniać sposób, w jaki poszczególni przewoźnicy rezerwują ładunki.
Oferta trafia na platformę cyfrową. Jeśli nie zostanie zaakceptowana, oprogramowanie uruchamia kolejne rundy, modyfikuje warunki i szuka alternatywnych przewoźników w ramach określonych zasad.
Wyniki zależą od danych
Wskazywane efekty obejmują dopasowanie zleceń FTL na poziomie do 90%, średni czas dopasowania około 70 minut oraz stawki spot niższe o 8–12% względem tradycyjnego podejścia. Zespoły dyspozytorskie mogą również zyskać około 20% produktywności rocznie, ponieważ odpada część pracy ręcznej.
Przewoźnicy otrzymują prostszy proces akceptacji i mogą lepiej planować pracę, ograniczając puste przebiegi. Warunkiem pozostaje jednak uporządkowana informacja o trasach, przepływach i jakości obsługi. Dlatego połączone systemy TMS i sieci cyfrowe stają się dla przemysłu elementem infrastruktury odpornego łańcucha dostaw. Trimble rozwija rozwiązania w tym obszarze.
