Badania potwierdzają masowe wdrożenia algorytmów AI w logistyce

Sztuczna inteligencja coraz silniej determinuje standardy zarządzania współczesnymi łańcuchami dostaw. Z najnowszych badań wynika, że większość przedsiębiorstw zautomatyzowała już swoje kluczowe procesy przy użyciu zaawansowanych algorytmów. Narzędzia te rozwijają się równolegle z infrastrukturą chmurową, która pozwala na dogłębną analizę ogromnych wolumenów informacji w czasie rzeczywistym.

Według danych zaprezentowanych przez amerykańską firmę analityczną Gartner już 67% menedżerów odpowiedzialnych za łańcuchy dostaw potwierdza częściową lub pełną automatyzację operacji za pomocą sztucznej inteligencji, a technologia ta stała się priorytetem w trakcie planowania nowych inwestycji informatycznych. Z analizy ABI Research wynika, że aż 64% liderów sektora uznaje sztuczną inteligencję oraz rozwiązania generatywne za kluczowe czynniki podczas wyboru systemów. Wdrażanie tych mechanizmów nabiera tempa zwłaszcza w obszarach analitycznych oraz w zarządzaniu transportem.

– Logistyka generuje dziś ogromne ilości danych – od informacji o transporcie po dane z systemów magazynowych czy platform e-commerce. Algorytmy sztucznej inteligencji pozwalają analizować te dane w czasie rzeczywistym i szybciej identyfikować potencjalne zakłócenia w łańcuchach dostaw. Nie byłoby to możliwe bez chmury obliczeniowej, która zapewnia skalowalną moc obliczeniową i elastyczne przechowywanie petabajtów danych w dowolnym miejscu i czasie – wskazuje Adam Pastuszka, Business Development Manager w Polcom.

Optymalizacja transportu i prognozowanie popytu

Przedsiębiorstwa logistyczne w coraz większym stopniu opierają swoje decyzje operacyjne na modelach predykcyjnych. Pozwala to na szybsze reagowanie na rynkowe zawirowania, minimalizowanie opóźnień przewozowych oraz efektywniejsze planowanie floty i przestrzeni magazynowej. Najpowszechniejszym zastosowaniem nowoczesnych algorytmów pozostaje planowanie zapotrzebowania oraz optymalizacja procesów transportowych. Badania firmy GetTransport pokazują, że projekty pilotażowe najczęściej obejmują zarządzanie transportem i trasami (64% przypadków) oraz prognozowanie popytu (58% wskazań). Systemy te przetwarzają historyczne oraz bieżące informacje w celu precyzyjnego przewidywania przyszłych potrzeb.

– Współczesne łańcuchy dostaw są niezwykle dynamiczne i zależne od wielu zmiennych – od danych pogodowych po sytuację geopolityczną czy zmiany w handlu międzynarodowym. Systemy oparte o AI potrafią analizować tysiące takich parametrów jednocześnie i na tej podstawie wspierać planowanie operacyjne – podkreśla Pastuszka.

Chmura jako fundament dla algorytmów

Rosnące zapotrzebowanie na technologiczne innowacje przekłada się na bardzo dynamiczny wzrost wartości rynku IT. Raport Global Market Insights wskazuje, że globalny sektor sztucznej inteligencji w logistyce osiągnął w 2024 roku wartość na poziomie około 20,1 mld USD. Prognozy zakładają dalszy rozwój tej gałęzi w średnim tempie wynoszącym 25,9% rok do roku. Równolegle z tym zjawiskiem umacnia się rola infrastruktury chmurowej. Przedsiębiorstwa przenoszą platformy analityczne do chmury, aby skutecznie integrować dane pochodzące z systemów ERP, aplikacji magazynowych, czujników IoT oraz nadajników lokalizacyjnych.

– W logistyce kluczową rolę odgrywa dziś dostęp do danych w czasie rzeczywistym. Chmura pozwala konsolidować informacje z różnych systemów – transportowych, magazynowych czy sprzedażowych – i analizować je w jednym środowisku analitycznym. Dzięki temu firmy mogą szybciej identyfikować zakłócenia w łańcuchach dostaw i podejmować decyzje operacyjne w oparciu o aktualne dane, a nie raporty historyczne – wskazuje Pastuszka.

Dane jednoznacznie dowodzą, że wdrażanie sztucznej inteligencji w sektorze logistycznym wiąże się nierozerwalnie z wykorzystaniem infrastruktury chmurowej. Bez elastycznej mocy obliczeniowej oraz nowoczesnych sposobów przetwarzania ogromnych zbiorów informacji realizacja zaawansowanych projektów analitycznych byłaby niemożliwa.