Wprowadzenie
W logistyce nie ma miejsca na przypadek. Gdy produkt ma dotrzeć do klienta w idealnym stanie i to za granicę, w niestandardowym opakowaniu, przez trzech różnych przewoźników, to liczy się każda decyzja. A tych jest coraz więcej: typ transportu, jego dostępność, koszt, ryzyko opóźnienia lub uszkodzenia. Jak nie zatonąć w tym chaosie?
Coraz więcej firm wybiera predykcję, decyzje wspierane przez dane i modele AI. Dobrze skonstruowany system machine learningowy potrafi przewidzieć, które paczki są najbardziej narażone na uszkodzenia i zaproponować najlepszy sposób wysyłki. To nie futurystyka. To już działa.
Intuicja przestaje wystarczać
Do niedawna wiele firm podejmowało decyzje logistyczne na podstawie doświadczenia zespołu i ogólnych wytycznych. Jeśli mebel jest duży, to idzie transportem dedykowanym. Jeśli paczka ma trafić do Niemiec, to wybieramy firmę X, bo „zazwyczaj nie zawodzą”.
Ale w świecie logistyki opartej na danych „zazwyczaj” to za mało.
Zmienne takie jak:
- rozmiar i liczba paczek,
- materiał produktu,
- kraj docelowy,
- lokalny przewoźnik,
- historia reklamacji w danym regionie
…mogą (i powinny) zostać przeliczone. AI potrafi wychwycić wzorce, których człowiek może nie zauważyć i wskazać decyzję z największym prawdopodobieństwem sukcesu.
Jak działa predykcja logistyczna oparta na AI?
To nie jest magiczna czarna skrzynka. Każdy projekt predykcyjny w logistyce opiera się na konkretnych danych historycznych.
Kluczowe etapy:
- Zbieranie danych: z systemów CRM, ERP, trackingu dostaw, historii reklamacji.
- Czyszczenie i przygotowanie: normalizacja, wykluczanie błędów, inżynieria cech.
- Trenowanie modelu: na danych oznaczonych – np. czy przesyłka dotarła cała czy uszkodzona.
- Integracja z procesem: model wskazuje rekomendację (np. "transport dedykowany" przy konkretnym zamówieniu) w panelu operatora.
To podejście nie tylko zwiększa trafność decyzji, ale zmniejsza koszt błędów: reklamacji, zwrotów, reorganizacji transportu, utraty zaufania klienta.
To działa. Potwierdzają to nasze wdrożenia
W jednej z firm meblarskich działającej w modelu direct-to-consumer w całej Europie wdrożyliśmy model predykcyjny wspierający decyzje logistyczne. Produkty tej firmy są projektowane indywidualnie przez klientów, a więc każda przesyłka jest unikalna.
Model oparty na danych z tysięcy wysyłek wskazywał prawdopodobieństwo uszkodzenia przy różnych wariantach transportu. Efekt? Logistycy zyskali konkretne podpowiedzi - nie tylko „co zwykle działa”, ale co zadziała w tym konkretnym przypadku.
Efektem były:
- ograniczenie liczby uszkodzeń,
- bardziej świadome korzystanie z transportu dedykowanego,
rezygnacja z przewoźników, których ryzyko było zbyt wysokie.
Co musisz mieć, żeby zacząć z AI w logistyce?
Nie każdy projekt musi startować z wielkim rozmachem. Ale kilka rzeczy jest niezbędnych:
- Dane – najlepiej z wielu źródeł: ERP, zamówień, transportu, reklamacji.
- Wiedza domenowa – ktoś, kto wie, które zmienne naprawdę mają znaczenie.
- Zespół lub partner – nie każdy zespół IT musi umieć wszystko. Czasem lepiej skupić się na integracji, nie na budowaniu modeli od zera.
Otwartość procesowa – AI może zmienić sposób podejmowania decyzji. Trzeba być gotowym to zaakceptować.
Wnioski: przewiduj, zanim naprawisz
AI w logistyce nie eliminuje wszystkich problemów. Ale pozwala podejmować lepsze decyzje, szybciej. Minimalizować koszty, które do tej pory były „wliczone w ryzyko”. I tworzyć system, który uczy się na błędach, i to nie tylko ludzkich.
Bo czasem wystarczy jedna dobrze przewidziana paczka mniej do reklamacji, żeby opłacało się to wszystko wdrożyć.
Chcesz dowiedzieć się, jak takie modele mogłyby działać w Twojej firmie?
Zobacz, jak pomagamy zespołom operacyjnym łączyć dane z decyzjami.
