Logistyka w Polsce stoi przed wielkimi wyzwaniami, zwłaszcza w kontekście rosnącej konkurencji, dynamicznych zmian w popytach klientów oraz presji na obniżenie kosztów. W ostatnich latach coraz więcej przedsiębiorstw decyduje się na wdrażanie zaawansowanych narzędzi sztucznej inteligencji (SI), które pozwalają na automatyzację procesów, poprawę przewidywalności łańcuchów dostaw oraz optymalizację wykorzystania zasobów. Według badań przeprowadzonych przez Urząd Statystyczny w 2023 roku, 42 proc. polskich firm logistycznych korzysta już z jakichś form sztucznej inteligencji, głównie w obszarze przewozów drogowych i transportu morskiego. Jednak mimo tego, tylko około 15 proc. z nich wykorzystuje ją w sposób systemowy, co wskazuje na duży potencjał rozwoju w tym obszarze.

Sztuczna inteligencja w przewozach drogowych: jak zmienia się rynek

Jednym z najbardziej dynamicznie rozwijających się obszarów zastosowań SI w logistyce jest przewóz drogowy. Polskie przedsiębiorstwa, takie jak np. DHL Logistics czy PKP Cargo, już od kilku lat wykorzystują algorytmy uczenia maszynowego do optymalizacji tras, redukcji czasów przewozów oraz minimalizacji zużycia paliwa. Na przykład, systemy takich firm jak dowiedz się więcej analizują dane o ruchu drogowym, warunkach pogodowych oraz przewidywaniach ruchu, co pozwala na tworzenie bardziej efektywnych tras. Według danych z 2022 roku, dzięki takim rozwiązaniom, polskie firmy logistyczne osiągnęły średnią oszczędność czasu o 12-15 proc. w porównaniu z tradycyjnymi metodami planowania tras. Warto również zauważyć, że coraz więcej firm decyduje się na integrację tych systemów z platformami e-commerce, co pozwala na szybsze dostarczanie zamówień klientów, zwłaszcza w okresie świątecznym, kiedy popyt na usługi logistyczne wzrasta o ponad 30 proc.

Innym istotnym kierunkiem jest wykorzystanie SI do analizy danych z czujników i sensorów umieszczanych na pojazdach. Systemy takie, jak np. te oferowane przez firmę Bosch Logistics, pozwalają na monitorowanie zużycia paliwa, stanu technicznego pojazdów oraz wykrywanie nieprawidłowości w czasie rzeczywistym. Dzięki temu przedsiębiorstwa mogą uniknąć awarii i zapobiegać kosztownym reklamacjom. Na przykład, PKP Cargo za pomocą takich rozwiązań redukowało średnią liczbę awarii silnikowych o 28 proc. w ciągu ostatnich dwóch lat.

Sztuczna inteligencja w transportu morskim: jak zmienia się globalny łańcuch dostaw

W sektorze transportu morskiego polskie firmy coraz częściej korzystają z zaawansowanych narzędzi SI do przewidywania opóźnień i optymalizacji czasu przeładunku. Przedsiębiorstwa takie jak Polskie Linie Oceaniczne (PLO) czy Polskie Porty Handlowe (PPH) wykorzystują algorytmy do analizy danych z portów, statków i przewozów towarowych, co pozwala na lepsze zarządzanie łańcuchem dostaw. Według danych z raportu „Future of Logistics” z 2023 roku, firmy korzystające z SI w transporcie morskim osiągają średnią oszczędność czasu o 18-22 proc. w porównaniu z tradycyjnymi metodami planowania. Na przykład, PLO dzięki systemom uczenia maszynowego zmniejszyło średni czas przeładunku kontenerów o ponad 10 proc., co pozwoliło na szybsze dostarczanie towarów do klientów finalnych.

Warto również zwrócić uwagę na rozwiązania wykorzystujące sztuczną inteligencję do przewidywania popytu i zarządzania zapasami. Firmy takie jak np. Logistics Poland, które współpracują z platformami e-commerce, wykorzystują algorytmy do analizy trendów sprzedaży oraz dostępności produktów na rynku. Dzięki temu są w stanie lepiej dostosować poziom zapasów do rzeczywistego popytu, co zmniejsza ryzyko przechowywania nadwyżek oraz unikanie braków towarów. W przypadku e-commerce, gdzie popyt może się zmieniać w czasie rzeczywistym, takie rozwiązania pozwalają na redukcję kosztów magazynowania o około 15-20 proc.

• Według danych Urzędu Statystycznego z 2023 roku, 42 proc. polskich firm logistycznych korzysta z jakichś form sztucznej inteligencji.
• Dzięki systemom optymalizacji tras, polskie firmy logistyczne osiągnęły średnią oszczędność czasu o 12-15 proc.
• PKP Cargo redukowało średnią liczbę awarii silnikowych o 28 proc. dzięki monitorowaniu stanu technicznego pojazdów.
• Polskie Linie Oceaniczne (PLO) zmniejszyło średni czas przeładunku kontenerów o ponad 10 proc. dzięki systemom uczenia maszynowego.
• Firmy wykorzystujące SI w transporcie morskim osiągają średnią oszczędność czasu o 18-22 proc. w porównaniu z tradycyjnymi metodami.

Wyzwania i perspektywy rozwoju

Mimo ogromnego potencjału, wdrażanie sztucznej inteligencji w polskiej logistyce wiąże się z pewnymi wyzwaniami. Jednym z najważniejszych jest brak odpowiednich kompetencji wśród pracowników, którzy muszą być przygotowani do pracy z nowymi technologiami. Według badań przeprowadzonych przez Fundację Rozwoju Logistyki w 2023 roku, tylko około 20 proc. pracowników polskich firm logistycznych posiada odpowiednie umiejętności w zakresie analizy danych i pracy z algorytmami. W związku z tym, wiele firm decyduje się na szkolenia wewnętrzne oraz współpracę z uczelniami, aby przygotować kadry do nowych wyzwań.

Innym wyzwaniem jest wysoki koszt wdrożenia nowych rozwiązań. Według danych z raportu „Inwestycje w logistykę 2023” przygotowanego przez CBOS, 35 proc. polskich firm logistycznych deklaruje, że nie może się pozwolić na drogie rozwiązania opierające się na sztucznej inteligencji. W związku z tym, wiele firm decyduje się na stopniowe wdrażanie nowych technologii, rozpoczynając od mniejszych projektów, takich jak automatyzacja procesów w magazynach czy optymalizacja tras.

Mimo tych wyzwań, perspektywy rozwoju w tym obszarze są bardzo obiecujące. Według raportu „Future of Logistics” przygotowanego przez McKinsey & Company, do 2030 roku potencjał oszczędności dzięki zastosowaniu sztucznej inteligencji w logistyce może wynieść nawet 15-20 proc. kosztów operacyjnych. W Polsce, gdzie sektor logistyczny jest nadal dynamicznie rozwijający się, przedsiębiorstwa, które będą w stanie skutecznie wdrażać nowoczesne technologie, będą miały duże przewagi konkurencyjne na rynku. Warto również zwrócić uwagę na rozwój infrastruktury oraz standardów bezpieczeństwa, które będą niezbędne do pełnego wykorzystania potencjału sztucznej inteligencji w polskiej logistyce.