Sztuczna inteligencja wchodzi do operacji logistycznych

Logistyka zaczyna wykorzystywać sztuczną inteligencję nie tylko do analiz, lecz także do wykonywania codziennych zadań operacyjnych. Podczas wydarzenia Trimble Insight w Brukseli wskazywano, że technologia może pomóc firmom reagować na niestabilne rynki, niedobór kierowców, presję kosztową i cele związane z redukcją emisji.

Jednym z omawianych rozwiązań był Trimble Arc, rozwijany jako narzędzie AI współpracujące z aplikacjami Transporeon. System ma korzystać z danych oraz procesów już obecnych w środowisku logistycznym. Może wspierać analizę rynku frachtowego, decyzje zakupowe, wykorzystanie pojazdów i obsługę ofert przewozowych, zamiast działać jak niezależny chatbot.

Automatyzacja nie oznacza rezygnacji z kontroli

Użytkownik może przekazać systemowi określone zadanie, lecz przed wykonaniem decyzji o istotnych skutkach biznesowych wymagane jest potwierdzenie. Dotyczy to między innymi działań, które mogłyby zaakceptować stawkę frachtową albo zawrzeć ustalenia dotyczące przewozu. Dostawca podkreśla również prowadzenie wewnętrznych kontroli bezpieczeństwa przed udostępnieniem funkcji klientom.

Taki model może być szczególnie przydatny mniejszym przewoźnikom. Niewielki zespół biurowy często nie ma możliwości stałego monitorowania rynku spotowego, wyszukiwania ładunków i odpowiadania na wszystkie zapytania. Cyfrowy asystent może przejąć część powtarzalnej pracy. Po stronie zleceniodawców limity cenowe pomagają ograniczać przepłacanie, a jednocześnie zmniejszają ryzyko oferowania stawek, które nie zapewniają przewoźnikom rentowności.

Największa wartość powstaje między systemami

Kolejnym etapem rozwoju będą agenci współpracujący z wieloma aplikacjami. Dziś pracownicy nadal przepisują dane z wiadomości e-mail, aktualizują kilka systemów i uzgadniają rozbieżności. Integracja tych środowisk może ograniczyć administrację. Bez połączenia danych narzędzia AI mogą jednak odtworzyć istniejące silosy.

Nie wszystkie przedsiębiorstwa są równie gotowe. Część może od razu automatyzować dojrzałe procesy cyfrowe, inne najpierw musi odejść od arkuszy kalkulacyjnych i dokumentacji papierowej. Korzyści przyniesie nie samo dodanie AI do obecnego procesu, lecz przeprojektowanie sposobu pracy. Lepsze planowanie i łączenie ładunków może dodatkowo zwiększyć wykorzystanie pojazdów, ograniczyć liczbę przejazdów i wspierać dekarbonizację. Ostatecznie technologia ma obsługiwać rutynę, podczas gdy ludzie zachowają kontrolę nad wyjątkami, relacjami i decyzjami wymagającymi oceny kontekstu.