1 godzina temu
Sztuczna inteligencja przesuwa logistykę ostatniej mili w stronę systemów, które reagują na zmiany w trakcie realizacji dostawy, zamiast opierać się wyłącznie na planie przygotowanym przed wyjazdem pojazdu.
„Last-Mile Innovation Report 2026”, przygotowany przez Last Mile Experts przy wsparciu SwipBox i Software Mind, wskazuje na rosnące znaczenie dynamicznego planowania tras, analityki danych i automatyzacji obsługi zdarzeń. Trend potwierdza tegoroczne badanie Transporeon obejmujące ponad 230 firm z Europy i Ameryki Północnej. 86 proc. badanych załadowców ocenia, iż największy wpływ AI będzie widoczny w planowaniu i optymalizacji transportu. Jednocześnie ponad połowa firm wskazuje jako główną barierę słabą jakość danych.
To istotne, ponieważ skuteczność AI coraz mocniej zależy od architektury samego TMS. Fragmentaryczne systemy utrudniają łączenie informacji o trasach, pojazdach, przesyłkach czy dostępnej pojemności punktów odbioru. W praktyce przewaga powstaje więc wcześniej niż na poziomie algorytmu: w sposobie gromadzenia i wymiany danych.
Skalę możliwych efektów pokazuje opisane przez Software Mind wdrożenie dla Kuchni Vikinga, realizującej ponad 70 tys. dostaw każdej nocy. Po wymianie TMS czas generowania tras miał spaść o 50 proc., a liczba ręcznych czynności o 70 proc. Są to jednak dane ze studium przypadku dostawcy technologii, a nie niezależny benchmark rynku.
Kierunek zmian jest szerszy: TMS staje się systemem ciągłego zarządzania operacją. AI może szybciej przewidywać opóźnienia, przeliczać trasy i wykorzystywać pojemność sieci, ale wartość tych funkcji będzie zależała przede wszystkim od jakości danych, integracji systemów i możliwości podejmowania decyzji w czasie rzeczywistym.
