Systemy wykorzystujące sztuczną inteligencję analizują zarówno dane z przeszłości, jak i bieżące informacje w celu optymalizacji organizacji transportowej. Dzięki tej wiedzy firmy mogą prognozować przyszłe zdarzenia i stosować strategie, które poprawiają efektywność łańcucha dostaw.

Dzięki wykorzystaniu sztucznej inteligencji spedytorzy mogą nie tylko obniżyć koszty, lecz także zredukować przestoje i zwiększyć efektywność transportu, co skutkuje poprawą jakości świadczonych usług. Według raportu McKinsey & Company, firmy, które wcześnie wprowadziły sztuczną inteligencję do logistyki i zarządzania łańcuchem dostaw, osiągnęły znacznie lepsze wyniki od konkurencji. Dzięki działaniom opartym na AI, obniżyły koszty logistyczne o 15% i zwiększyły poziom obsługi o 65%.

„Rozwiązania wykorzystujące sztuczną inteligencję usprawniają działalność spedycyjną na wiele sposobów. Spedytorzy mogą wykorzystać predykcyjne możliwości AI, aby zwiększyć dokładność w zakresie obliczeń kosztów transportu. Dzięki dostępowi do automatycznej analizy wzorców danych historycznych i w czasie rzeczywistym, uwzględniających koszty paliwa i warunki ruchu drogowego, wycena frachtu przebiega sprawniej i opiera się na realnych przesłankach ekonomicznych. Dzięki tym narzędziom można optymalnie dopasować nadawcę do odbiorcy, minimalizując puste kursy czy zużycie paliwa” – mówi Jakub Gwiazdowski, Head of Partnership & Relations w Transash.eu.

AI może także ułatwić proces przekazywania informacji w kontekście oceny wartości. Zwykła ocena kosztu przewozu często sprowadza się do tego, że klient wysyła zapytanie pocztą elektroniczną, a spedytor zbiera stawki z różnych źródeł i przekazuje je dalej w celu kontynuowania negocjacji.

Dzięki wykorzystaniu sztucznej inteligencji, komputer może automatyzować cały proces oceny. Zaczynając od analizy otrzymanych wiadomości, poprzez automatyczne wydobywanie istotnych informacji za pomocą przetwarzania języka, aż po pobieranie cen od przewoźników i umieszczanie sformatowanej oceny z powrotem w wiadomości e-mail.

Wykorzystanie sztucznej inteligencji w branży spedycyjnej umożliwia precyzyjne szacowanie czasów dostaw, uwzględniając wszystkie istotne czynniki, takie jak natężenie ruchu drogowego, stopień skomplikowania łańcucha dostaw oraz rodzaj przewożonego ładunku. Dzięki algorytmom AI, zintegrowanym z systemami zarządzania transportem i bazami danych, możliwe jest śledzenie dokładnej lokalizacji przesyłki i monitorowanie jej statusu w czasie rzeczywistym. To pozwala spedytorowi na ciągłą kontrolę nad drogą przesyłki i szybką reakcję w przypadku jakichkolwiek problemów.

Spedytorzy mogą uzyskać przewagę konkurencyjną poprzez konsolidację mniejszych przesyłek w jednym ładunku (jeśli umowa przewozu to umożliwia). Wykorzystanie automatycznej analizy danych takich jak rozmiar ładunku, miejsce docelowe i planowane daty dostawy pozwala na określenie optymalnych kombinacji pakowania, co z kolei zwiększa efektywność kosztową.

W kolejnych latach wzrośnie znaczenie redukcji emisji, a wykorzystanie analiz opartych na sztucznej inteligencji przyczynia się do wprowadzenia bardziej ekologicznych praktyk w transporcie. Dzięki optymalizacji tras, ładowności oraz zużycia paliwa, sztuczna inteligencja pomaga minimalizować wpływ branży spedycyjnej na środowisko.

Zastosowanie sztucznej inteligencji do analizy danych jest nieocenione w wykrywaniu wzorców związanych z nieuczciwymi działaniami oraz potencjalnym ryzykiem. Dzięki analizie danych pochodzących z różnych źródeł, AI jest w stanie wykryć anomalie i wskazać podejrzane zachowania, co przeciwdziała potencjalnym stratom i zachowuje integralność łańcucha dostaw.

Mimo obiecujących perspektyw wykorzystania sztucznej inteligencji w transporcie i logistyce, nie można pominąć trudności, które się z nimi wiążą.

„Integracja technologii AI wymaga pieniędzy, szkoleń i zmiany sposobu myślenia pracowników, którzy dodatkowo mogą obawiać się o stabilność swojego zatrudnienia. Są one również kosztowne, a żeby działały poprawnie, wymagają długofalowych inwestycji. Działanie AI wymaga dużej ilości danych wyjściowych (big data), które należy systematycznie uzupełniać. Wdrażanie rozwiązań z tego zakresu w firmie spedycyjnej powinno więc rozpocząć się od uporządkowania i digitalizacji już posiadanych danych, by mogły zostać wykorzystane przez algorytmy sztucznej inteligencji” – mówi Jakub Gwiazdowski.

Kluczem do skutecznego implementowania technologii sztucznej inteligencji jest priorytetowe traktowanie kwestii związanych z bezpieczeństwem informatycznym. Konieczne jest zapewnienie ochrony gromadzonych danych oraz zabezpieczenie systemów przed atakami cybernetycznymi. Przed rozpoczęciem szerokiego wdrażania technologii AI w firmie należy przeprowadzić szczegółową analizę bezpieczeństwa i podjąć odpowiednie działania mające na celu zapewnienie ochrony systemów.

Kolejną istotną sprawą jest brak regulacji prawnych, który jest nadal widoczny nie tylko w Polsce, ale także na szczeblu międzynarodowym. W kierunku rozwiązania tego problemu podjęła się Rada Unii Europejskiej, która 21 maja 2024 roku przyjęła przełomowe przepisy dotyczące sztucznej inteligencji, znanego jako AI Act. Jest to pierwszy dokument prawny, który ocenia sztuczną inteligencję pod kątem potencjalnych zagrożeń dla użytkowników, co spowoduje bardziej surowe regulacje. AI Act dzieli sztuczną inteligencję na cztery kategorie:

• oprogramowanie wysokiego ryzyka,
• technologie o ograniczonym wpływie,
• technologie o minimalnym wpływie oraz
• systemy nieakceptowalne, które będą zakazane w Unii Europejskiej.

Polskie Ministerstwo Cyfryzacji angażuje się w wdrażanie AI Act poprzez akcentowanie znaczenia konsultacji społecznych. Współpracuje także z Grupą Roboczą ds. Sztucznej Inteligencji i Internetu Rzeczy, która skupia ekspertów z różnych dziedzin, takich jak technologia, prawo i etyka. Działania te mają na celu wprowadzenie technologii przełomowych w sposób transparentny i zgodny z wartościami społecznymi.

Zdaniem Jakuba Gwiazdowskiego z Transcash.eu, możliwości wykorzystania AI w spedycji są zarówno nieograniczone, jak i ekscytujące.

„Sztuczna inteligencja może być wykorzystywana na niezliczone sposoby, aby poprawić jakość obsługi klienta i pomóc spedytorom działać na nowych poziomach szybkości, wydajności i usług. Automatyzacja, leżąca u podstaw AI, już teraz usprawnia działalność spedycyjną na wiele sposobów, między innymi za pośrednictwem systemów TMS czy ERP, a także przy wykorzystaniu pojazdów wyposażonych w systemy wspomagania jazdy.”

Źródło: Transcash

Zdjęcie główne: Freepik

Chcesz być na bieżąco z naszymi informacjami?