Sztuczna inteligencja to technologia cyfrowa, która zdominowała współczesny świat. Jedni się jej obawiają, myśląc, że będzie w stanie zastąpić pracę ludzkich rąk i przez to pozbawić wiele osób stanowiska pracy. Inni są podekscytowani możliwościami, jakie stwarza, chętnie z niej korzystają, usprawniając swoje codzienne czynności. Jak jednak sztuczna inteligencja może wesprzeć branżę TSL? O tym dowiesz się poniżej.

Na czym polega sztuczna inteligencja i jak się ją wykorzystuje?

Sztuczna inteligencja cieszy się obecnie dużą popularnością, ale równocześnie budzi wiele kontrowersji. Nikt do końca nie jest pewien, w jakim kierunku będzie się rozwijać ta technologią. Okazuje się jednak, że sztuczna inteligencja (inaczej nazywana AI) to nie jest nowe zagadnienie. Pojawiło się już w latach 50 ubiegłego wieku i to właśnie wtedy w Stanach Zjednoczonych rozpoczęto prace nad jej rozwojem.

Działanie sztucznej inteligencji opiera się na algorytmach, sieciach neuronowych do przetwarzania oraz analizowaniu informacji. Maszyny zyskują cechy ludzkie, czyli uczą się, planują, rozumują, a nawet rozwijają kreatywność. To wszystko jest możliwe dzięki ogromnym zasobom danych. Im więcej danych, tym większa dokładność maszyn. Co ciekawe, systemy AI są tym dokładniejsze, im częściej się z nich korzysta.

W życiu codziennym AI wykorzystuje się do wyszukiwania w sieci, zakupów oraz reklam online, oprogramowania do tłumaczenia, inteligentnych budynków, funkcji bezpieczeństwa w samochodach, cyberbezpieczeństwa czy zwalczania dezinformacji. Poniżej znajdziesz również informacje, jak AI może wesprzeć branżę TSL.

Wykorzystanie AI w branży TSL

Sztuczna inteligencja w logistyce to temat będący na wczesnym etapie rozwoju, jednak już teraz ma szerokie zastosowanie w kilku kluczowych obszarach.

Analiza i prognozowanie trendów rynkowych

AI przetwarza ogromne ilości danych z różnych źródeł, zarówno wewnętrznych (np. historia sprzedażowa), jak i zewnętrznych (media społecznościowe, media). Dzięki temu firmy uzyskują dokładne informacje o zachowaniach i potrzebach klientów, co pozwala na precyzyjne prognozy rynkowe. W rezultacie można lepiej zarządzać procesami logistycznymi podczas sezonowych szczytów sprzedaży oraz unikać braków w magazynach.

Większa kontrola nad przepływem informacji w łańcuchu dostaw

Zastosowanie AI umożliwia zarządzanie ogromnymi ilościami danych, co otwiera nowe możliwości dla firm. Automatyczne nadzorowanie stanem zapasów polega na bieżącym monitorowaniu zapasów i podejmowaniu decyzji o zaopatrzeniu. Identyfikowanie przesyłek dzięki AI pozwala na zmianę trasy przesyłki, aby szybciej dotarła do klienta. Z kolei popularne już od jakiegoś czasu chatboty pełnią funkcję wirtualnych asystentów, prowadząc rozmowy z klientami w języku naturalnym, rozpoznając sens pytań i udzielając odpowiedzi, co poprawia jakość obsługi klienta.

Analiza i optymalizacja przepływu towarów

AI opracowuje wydajne metody przepływu towarów zarówno w magazynach, jak i podczas dystrybucji. W logistyce wewnętrznej, systemy zarządzania magazynem rejestrują wszystkie czynności, analizują dane i planują operacje urządzeń. W logistyce zewnętrznej, zarządzanie flotą transportową i dystrybucją zamówień odbywa się na podstawie informacji o natężeniu ruchu i warunkach drogowych, co pozwala na optymalizację tras i czasu przejazdów.

Automatyzacja magazynów

AI wspiera rozwój automatyzacji w magazynach, umożliwiając koordynację pracy robotów z systemami zarządzania magazynem. Efektem jest wydajniejsze rozdysponowanie zasobów oraz skuteczniejsze planowanie operacji związanych z przepływem i rozmieszczeniem zapasów. Dzięki AI minimalizuje się ryzyko błędów ludzkich, szczególnie w procesie kompletowania zamówień i obsługi ładunków.

Konsekwencje i zagrożenia wynikające z użycia AI

Powszechne stosowanie sztucznej inteligencji w branży TSL to ogromna szansa na poprawę wydajności, zmniejszenie kosztów i zwiększenie zysków. Jednak automatyzacja i robotyzacja mogą wykluczyć niektóre zawody, wywołując obawy o zatrudnienie. Przekwalifikowanie się staje się kluczowe dla osób zagrożonych automatyzacją.

Problematyczne w przypadku AI są kwestie praw autorskich, dylematy moralne, etyczne oraz ochrona danych. AI nie posiada intuicji ani umiejętności odróżniania dobra od zła, co oznacza, że można nią manipulować lub stracić nad nią kontrolę. Dlatego cyfrowa transformacja musi być przeprowadzana z rozwagą.