AI w logistyce: jak firmy optymalizują dostawy, trasy i koszty

Słuchasz podcastu Business Tech Talks powered by BlueSoft? A dziś w studio jest ze mną Konrad Kurzydło, Business Unit Director z BlueSoft. Konrad, zanim Cię przywitam, to jeszcze powiem taką ważną informację, że Ty jesteś autorem bardzo obszernego raportu na temat AI w logistyce. Taki raport, który ma kilkadziesiąt stron i ten raport będzie do pobrania dla naszych widzów. I teraz Cię już oficjalnie witam. Dzień dobry. Ja również Cię witam. Dzień dobry, witam wszystkich. Bardzo się cieszę, że przyjąłeś zaproszenie do naszego podcastu. Przygotowując się do naszego nagrania dzisiaj, czytałem sobie różne artykuły, słuchałem sobie różnych podcastów i słuchałem między innymi takiego podcastu w ramach serii, która się nazywa Nawigacja w świecie logistyki. To jest taki podcast, który nagrywa Piotr Susz, którego tutaj serdecznie pozdrawiam. I on nagrał cały odcinek, którego tytuł brzmi Jak się nie dać nabić w AI w logistyce.

Tutaj akurat takie twierdzenie, które przedstawił Piotr w tym podcaście jest takie, że bardzo wiele firm, które oferują rozwiązania logistyczne, takie software'owe rozwiązania logistyczne, reklamują te rozwiązania jako wspierane przez AI, a teza jego była taka, że bardzo jest tutaj dużo takiego hype'u marketingowego, że wiele z takich rozwiązań to wcale nie jest sztuczna inteligencja, to są zwykłe algorytmy. Co więcej, takie algorytmy już działały od dziesiątek lat. Natomiast Prawda jest taka, że ten AI jest wykorzystywany właśnie w oprogramowaniu do zarządzania logistyką i co najmniej od 20 lat firmy korzystają z takiego AI. No i teraz już przekazuję Tobie głos, bo chciałbym, żebyś trochę na ten temat opowiedział, gdzie jest to prawdziwe AI w logistyce już wykorzystywane od tych wielu lat, tak żeby nie milić tego AI z takimi prostymi algorytmami czy jakimś zwykłym Excelem, który często jest sprzedawany jako AI.

Można wyciągać pewne wnioski, na przykład co do tego, w jakich okresach czasu będzie większe zapotrzebowanie na przykład na usługę przewozu. Ten AI w logistyce, tak jak też powiedziałem, jest już od kilkudziesięciu lat. Wspomniałeś o rozpoznawaniu obrazu, czyli też klasyfikacja produktów, rozpoznawanie tablic rejestracyjnych chociażby ciężarówek, które wjeżdżają na magazyn. To już istniało od wielu lat. Tak, to jeszcze jedno słowo komentarza, bo wspomniałaś o analizie i wykrywaniu tablic rejestracyjnych. My taki projekt de facto w BlueSoft'cie zrobiliśmy, to był bodaj 2016 rok i po prostu skrzyczywaliśmy tablice rejestracyjne, numer rejestracyjny. Jak mówisz, od wielu, wielu lat.

A czy możesz podać kilka takich przykładów zastosowań, gdzie taka AI w logistyce naprawdę się sprawdziła? Gdzie została wdrożona i teraz nie mówię o tych teraz najnowszych czasach, tylko w ogóle tak jakbyś miał ogólnie spojrzeć nawet te 10 czy 20 lat wstecz. Jest to na przykład optymalizacja tras i optymalizacja tras dla kurierów w dużej firmie globalnej UPS. To na początku było wdrożenie systemu, który niekoniecznie zawierał sztuczną inteligencję, tylko po prostu analizę danych historycznych i planowanie tych tras dla kurierów wynikających po prostu z jakichś tam historycznych danych, które przez lata bieżącej działalności ta duża firma 55 tysięcy bodaj wtedy różnych tras kurierskich gromadziła.

100 milionów mil na tych trasach, co przekładało się na oszczędności rzędu 300-400 milionów dolarów. Tak, na kosztach chociażby samego paliwa. Także tutaj w logistyce jest taka ciekawa funkcja skali i to widać tą skalę. Jeżeli duża firma ma dużą ilość pojazdów, no to te oszczędności nawet rzędu 5-10% przekładają się po prostu w miliony. Co się zmieniło, że dzisiaj te firmy małe stać na to, żeby wdrożyć sobie takie AI w logistyce? Generatywna sztuczna inteligencja, którą świt zaobserwowaliśmy w 2022 roku i ona się cały czas rozpędza i jest coraz lepsza i coraz bardziej wydajna, no ona spowodowała, że możliwe są takie drobne zwycięstwa za małe pieniądze.

Ta generacyjno-sztuczna inteligencja, ona też potrafi generować albo optymalizować gotowy kod. Zadanie polegało na tym, że FM Logistics kompletuje zamówienia. Tak, wobec czego, żeby skompletować zamówienie, ktoś, coś, jakiś pracownik, jakieś maszyny, urządzenia, jeżdżą po tym magazynie, Gdzie jest kilkadziesiąt tysięcy różnych produktów rozłożonych na różnych miejscach, różnych półkach, na różnych wysokościach. I po prostu zbiera i kolekcjonuje to zamówienie dla klienta. Oni rozpoczęli współpracę z Google i wykorzystali taką technologię Alpha Evolve do tego właśnie, żeby zoptymalizować ten swój algorytm. I tutaj, co jest ważne, oni mieli już jakiś algorytm, dzięki któremu pracowali, wyznaczali optymalną trasę po tym magazynie, żeby to zamówienie skompletować.

A jeśli w ich oczach widać panikę, znaczy, że faktycznie to ma sens. Super. Konrad, ja myślę, że to, co tutaj opowiadałeś, zachęci naszych widzów i słuchaczy do tego, żeby wdrożyć sobie takie rozwiązania AI. Bardzo ci dziękuję za te wszystkie informacje, za tą rozmowę. I naszym widzom i słuchaczom przypominam jeszcze raz, że Konrad jest właśnie autorem obszernego raportu na temat AI w logistyce i link do tego raportu znajdziecie w opisie tego odcinka. Konrad, jeszcze raz dziękuję za rozmowę. Ja również dziękuję bardzo. I zachęcam oczywiście standardowo do słuchania pozostałych odcinków naszego podcastu Business Tech Talks powered by BlueSoft. Dziękuję i do usłyszenia. To był podcast Business Tech Talks powered by BlueSoft. Subskrybuj, aby nie przegapić kolejnych rozmów o strategii