Ještě nedávno se úkoly spojené s organizací dopravy prováděly ručně nebo pomocí tabulek. Dnes spedice používají speciální softwary pro plánování tras, které umožňují koordinaci mnoha proměnných najednou. Umělá inteligence přinese další zlepšení.
S vozovým parkem čítajícím desítky vozidel, stovky obsluhovaných adres a desítky tisíc kilometrů dosahuje počet parametrických kombinací stovek milionů. Správný dispečerský software je musí všechny zohlednit a analyzovat, aby našel optimální řešení z hlediska nákladů, termínů i neočekávaných událostí na cestě, které budou vyžadovat okamžitá rozhodnutí dispečera. Dík analýze ziskovosti dokáže zkrátit čas na realizaci zakázek o několik desítek procent a snížit dopravní náklady až o 15 %.
Mezi takové programy patří bezesporu i naše Tasha. Využití pokročilých heuristických modelů jí umožňují snížit náklady již v první den po implementaci. Takový software se dnes stává standardem.
V nedávné zprávě poradenské agentury Mckinsey se můžeme dočíst, že umělá inteligence v logistice se zatím uplatňuje ve čtyřech oblastech: v zákaznickém servisu, vývoji služeb a produktů, marketingu a prodeji a samozřejmě v optimalizaci dodavatelského řetězce. Schopnosti umělé inteligence se uplatňují zejména při plánování tras, předvídání a plánování poptávky a nabídky, automatizaci a optimalizaci skladů s paletovými regály, při kontrole vad a poškození dodávek, kontrole dynamiky cennebo v inteligentních silničních systémech, jakým je Valerann.
V budoucnosti se jistě dočkáme mnoha dalších automatizací dodavatelského řetězce. Chatboti v odděleních nákupu již dnes pomáhají zpracovávat objednávky, sledovat zásilky a poskytovat informace o službách. Technologie strojového učení pomáhá předvídat poptávku po konkrétních produktech, průběžně snižovat náklady na pohonné hmoty a díky simulátorům cen v dodavatelském řetězci úspěšně předvídat peněžní toky. Podpora robotiky a automatizovaných řízených vozidel (AGV) bude mít obrovský dopad na řízení zásob.
Společnost DHL zavedla systém, který s vysokou pravděpodobností předpovídá zpoždění leteckých dodávek v důsledku cyklického přeplnění letišť nebo extrémních povětrnostních podmínek. Ačkoli letecká doprava představuje pouze 1 % celkové světové přepravy zboží z hlediska tonáže, z hlediska hodnoty je to až 35 %.
Další kurýrní gigant UPS vyčlenil na příštích několik let značnou část svého rozpočtu (20 mld. dolarů) na implementaci umělé inteligence, která by zpracovávala a analyzovala desítky miliard datových záznamů, jež společnost každý měsíc generuje.
Tady je jeden příklad zapojení velkých dat do logistiky, který se již zapsal do historie. UPS prakticky eliminovala odbočování doručovacích vozidel vlevo. Při analýze tras a spotřeby paliva zjistila, že auta čekající na odbočení vlevo stojí na motoru a spotřeba roste. Dnes dodávky s logem UPS v 90 % případů odbočují pouze doprava anebo jedou rovně, čímž ročně ušetří neuvěřitelných 140 milionů litrů paliva.
Intenzivně se pracuje také na vývoji autonomních vozidel. Tři ze čtyř dopravních společností očekávají, že se už v příštích deseti letech dostanou na silnice. Možná to jsou vize příliš optimistické. Jisté ale je, že dříve či později se opravdu zhmotní.
