Rewolucja AI: koniec z gaszeniem pożarów

Dlaczego menedżera logistyki powinna bardziej obchodzić rewolucja AI niż popularne chatboty?

Transformacyjna moc AI leży w zdolności do rozwiązywania problemów, które do tej pory były zbyt złożone dla człowieka i zbyt nieprzewidywalne dla tradycyjnego oprogramowania. Dla menedżera logistyki to oznacza przejście od ciągłego "gaszenia pożarów" do proaktywnego zarządzania całym ekosystemem. Zamiast reagować na opóźnienie ciężarówki, system AI przewidzi je na podstawie tysięcy zmiennych i zorganizuje alternatywę, zanim problem w ogóle powstanie. To nie jest kolejny gadżet technologiczny; to fundamentalna zmiana w sposobie podejmowania decyzji, która oddzieli liderów rynku od tych, którzy zostaną w tyle.

Proszę o przykład…

Pracowaliśmy z klientem z branży detalicznej, który stanął przed wyzwaniem nowych ceł. Standardowy proces w takiej sytuacji to powołanie sztabu kryzysowego. Analitycy finansowi liczą wpływ na marżę. Dział zakupów ręcznie szuka alternatywnych dostawców. Dział sprzedaży próbuje modelować w Excelu, jak podniesienie cen wpłynie na popyt. 

Czytaj więcej

Drogowy

Bezpieczeństwo ważniejsze od ciężarówek

MSWiA nie wpuści polskich ciężarówek oczekujących na Białorusi na wjazd do Polski. Bezpieczeństwo...

Zamiast tego system AI zidentyfikował wszystkie produkty i komponenty objęte taryfami i precyzyjnie obliczył wpływ na rentowność. Rozpoczął symulację wielu scenariuszy w tle, aby znaleźć optymalną strategię obrony. Sprawdzał jednocześnie kilka ścieżek: 1) Zmiana dostawcy w tym samym kraju na tańszego, 2) Zmiana kraju pozyskania na podstawie baz danych, znajdując zweryfikowanych dostawców.  3) Przeniesienie kosztu na klienta: Agent, bazując na danych historycznych o sprzedaży, zasymulował, jak podniesienie ceny o 3%, 5% i 10% wpłynie na wolumen zamówień dla różnych grup klientów. 

W efekcie, zamiast chaotycznych analiz, zarząd po kilku godzinach otrzymał konkretny, poparty danymi plan działania: „Dla grupy produktów A przenieś produkcję do dostawcy X– całkowity koszt wzrośnie o 2%. Dla grupy B, podnieś cenę dla klienta końcowego. Dla grupy C, renegocjuj cenę z obecnym dostawcą – nasze dane wskazują, że ma przestrzeń do jej obniżenia”

To, co zespołowi ludzi zajęłoby tygodnie, agent AI przekształcił w strategiczną, proaktywną decyzję w ciągu godzin. 

Czym różnią się agenci AI od dotychczasowych narzędzi automatyzacji, które firmy logistyczne już znają, jak systemy WMS czy TMS?

Obecne systemy, nawet te najnowocześniejsze, są z natury deterministyczne i działają w oparciu o sztywne, z góry zdefiniowane reguły. Zoptymalizują trasę, zaplanują załadunek, ale tylko w ramach scenariuszy, które ktoś wcześniej przewidział i wpisał w ich kod.

Czytaj więcej

Elektromobilność

Komisja Europejska i producenci aut chcą jednak elektryfikacji

W samochodach osobowych, lekkich pojazdach użytkowych i pojazdach ciężarowych elektryfikacja będz...

Firma logistyczna ma system WMS który działa bezbłędnie przez 360 dni w roku. Ale przychodzi szczyt zamówień na Black Friday i system staje, bo nikt go nie zaprogramował na taką anomalię i skalę. Wtedy firmy wracają do ręcznego zarządzania.

Używając obecnych technologii uczymy agentów by myśleli jak najbardziej doświadczony analityk logistyczny. Taki analityk rozumie kontekst, łączy ze sobą pozornie niezwiązane fakty, uczy się i co najważniejsze – może samodzielnie podejmować decyzje w nieprzewidzianych sytuacjach

W praktyce to oznacza, że system WMS zoptymalizuje ścieżkę kompletacji w magazynie. Agent AI, zauważy, że prognoza pogody na jutro to 35 stopni. Połączy to z danymi sprzedażowymi z zeszłego roku i przewidzi gwałtowny skok popytu na napoje. Następnie samodzielnie skontaktuje się z dostawcami, sprawdzi ich dostępność, a może nawet wynegocjuje wcześniejszą dostawę – wszystko bez budzenia człowieka o 3 nad ranem. 

To oczywiście pieśń przyszłości – żaden z klientów, z którymi pracujemy w Operand nie jest gotowy na to, żeby oddać pełną decyzyjność do systemu AI.  

Jakiego zwrotu z inwestycji mogą spodziewać się firmy logistyczne wdrażające zaawansowane systemy AI? 

Mamy w zespole zasadę, że jeśli nie widzimy ROI na poziomie min. 20x nie rozpoczynamy współpracy.  Taki zwrot jest niemożliwy do osiągnięcia, optymalizując tylko jeden, wyizolowany obszar. Największe oszczędności pochodzą z kilku źródeł jednocześnie, bo decyzja w jednym miejscu wywołuje falę korzyści w innych. 

Czytaj więcej

Regulacje Ue

Producenci naczep: Komisja Europejska nas zlikwiduje

Komisja Europejska zapędziła się w kozi róg tworząc prawa ograniczające emisje CO2. Przemysł uważ...

Do tej pory firmy były uwięzione w trzystopniowym łańcuchu kosztów. Musiały kupić drogie oprogramowanie, zatrudnić konsultantów wdrożeniowych, żeby to oprogramowanie uruchomić. Na końcu byli konsultanci strategiczni, którzy pomagali rozwiązywać najtrudniejsze problemy, 

Agenci AI przełamują ten model. Integrują w sobie wszystkie trzy role: są inteligentnym oprogramowaniem, które posiada strategiczną zdolność do rozwiązywania skomplikowanych problemów. Zastępujemy te trzy oddzielne, kosztowne warstwy jednym, spójnym rozwiązaniem. To właśnie z tej konsolidacji i eliminacji ukrytych kosztów bierze się ogromny potencjał oszczędności i tak wysoki zwrot z inwestycji.

Czy agenci AI zastąpią planistów i analityków, czy raczej staną się ich „cyfrowymi współpracownikami” i pozwolą ludziom skupić się na strategii?

Jenses Huang (CEO Nvidii) mówi: "AI cię nie zastąpi. Zastąpi cię ktoś, który używa AI". I to jest sedno sprawy. To nie jest walka, to ewolucja narzędzi. Maszyna zawsze będzie od nas lepsza w przetwarzaniu milionów danych... Ale czy maszyna pójdzie z klientem na lunch, żeby zrozumieć jego frustrację i zbudować relację na lata? Wątpię.

W przyszłości logistyk będzie jak dyrygent orkiestry składającej się z agentów AI. Jego zadaniem będzie definiowanie celów - czy optymalizujemy koszt, czas, czy może ślad węglowy? Zarządzanie sytuacjami wyjątkowymi, gdy agent napotka problem, którego nie potrafi rozwiązać. Szkolenie agentów - analizowanie ich decyzji i dostarczanie feedbacku, żeby stawały się coraz lepsze.

I co najważniejsze - budowanie relacji. Strategiczne partnerstwa z klientami i dostawcami, zrozumienie ich potrzeb, empatia w trudnych sytuacjach. Tego maszyna nie zrobi.

Co jest największą barierą we wdrażaniu agentów AI? 

Największym problemem jest sceptyczność co do potencjały technologii. Wszyscy przyzwyczailiśmy się, że za oprogramowanie i wdrożenie go musimy zapłacić kilka milionów złotych. Kiedy przychodzi firma która mówi, że ten sam serwis zrealizuje za 10% tej ceny, Zarządy myślą, że to zbyt piękne aby mogło być prawdziwe. Dlatego kluczowe są małe projekty pilotażowe, które udowodnią wartość na konkretnym przykładzie. 

Czytaj więcej

Produkty i Usługi

Pocztowcy obiecują rychłe wznowienie wysyłki paczek do USA

Operatorzy pocztowi obiecują w najbliższym czasie przywrócenie możliwości wysyłki i clenia paczek...

Kolejną barierą jest brak specjalistów, którzy rozumieją jednocześnie biznes logistyczny i technologię AI. Dopiero na końcu pojawiają się kwestie czysto techniczne - integracja z systemami legacy czy zaufanie do algorytmu. Te problemy są już łatwiejsze do rozwiązania, szczególnie gdy AI staje się bardziej "wytłumaczalne"

Jak poradzić sobie z problemem "brudnych" lub niekompletnych danych?

Człowiek potrafi analizować kilkanaście zmiennych jednocześnie. Mogę spojrzeć na raport i zauważyć, że ciężarówka się spóźnia, sprawdzić pogodę, rzucić okiem na korki. Agent AI analizuje jednocześnie tysiące zmiennych - pozycję i opóźnienie, historię kierowcy, wzorce ruchu na trasie, prognozę pogody, ceny paliwa, a nawet lokalne wydarzenia, które mogą wpłynąć na ruch.

Oczywiście, to nie zawsze działa jak magia. Model jest tak mądry, jak dane, którymi go karmimy (w żargonie “Garbage in, garbage out”). Dlatego czyszczenie danych to 80% pracy naszych agentów. Często ustawiamy kilka jednoczesnych “linii produkcyjnych” lub “run’ów” gdzie każdy Agent czyści te same dane, żeby upewnić się, że są poprawne. 

Czy agenci AI mogą zdemokratyzować dostęp do zaawansowanej optymalizacji i stać się narzędziem również dla średnich firm logistycznych?