W optymalizacji tras AI działa najlepiej wtedy, gdy firma musi jednocześnie uwzględnić wiele ograniczeń: okna czasowe dostaw, pojemność pojazdów, dostępność kierowców, korki i zmiany w popycie. Według dokumentacji Lycore takie podejście pozwala skrócić łączny dystans przejazdu o 10-25% i obniżyć zużycie paliwa o 5-15%, a planowanie tras może zająć o 40-60% mniej czasu niż przy ręcznym układaniu tras.
Podobny obraz pokazuje Optiyol opisywany przez Digital Fractal: AI do routingu nie wybiera po prostu najkrótszej drogi, lecz liczy najlepszą sekwencję dostaw dla całej floty, z uwzględnieniem ruchu, limitów ładowności i okien czasowych. To ważne, bo w logistyce „najkrótsza trasa” często nie jest trasą najtańszą ani najbardziej punktualną.
Według Digital Fractal wdrożenie warto zacząć od audytu obecnych danych z TMS, GPS i systemów klientów, a następnie od zdefiniowania ograniczeń, które są twardymi regułami, a które tylko preferencjami. Dopiero na tej podstawie można uruchomić pilotaż na jednym magazynie albo jednej grupie tras i porównać wyniki z bazą: czas planowania, punktualność i koszt dostawy.
Lycore podkreśla, że AI w routingu przynosi największy efekt, gdy działa dynamicznie, czyli przelicza plan w trakcie dnia na podstawie nowych informacji o ruchu, opóźnieniach i zmianach priorytetów. W praktyce oznacza to mniej ręcznych korekt w dyspozytorni i szybszą reakcję na zdarzenia, które wcześniej rozbijały cały harmonogram.
W magazynie AI nie ogranicza się do planowania tras wyjazdowych. W materiale o Vision AI i agentach AI dla logistyki opisano dynamiczne planowanie ścieżek kompletacji, czyli układanie trasy pracownika po magazynie na podstawie bieżących zamówień, lokalizacji towarów i zatorów w alejkach. Autorzy wskazują też na adaptacyjne rozmieszczanie towarów, gdy system zmienia układ stref na podstawie aktualnych danych.
To podejście ma sens zwłaszcza wtedy, gdy magazyn pracuje falami i kolejność zleceń zmienia się w ciągu dnia. W takim scenariuszu AI pomaga ograniczyć puste przebiegi pracowników, skrócić czas kompletacji i lepiej wykorzystać przestrzeń, ale tylko wtedy, gdy WMS, ERP i dane z kamer lub czujników są ze sobą połączone.
Digital Fractal zwraca uwagę, że sukces zależy od jakości danych i jasnego rozdzielenia między regułami a preferencjami. Jeśli system ma złe dane o czasie przejazdu, stanach magazynowych albo położeniu towaru, będzie optymalizował błędny proces, a nie realną operację.
Według materiału o logistyce magazynowej warto też zacząć od jednego obszaru pilotażowego i przeszkolić pracowników w trybie pracy z wyjątkami, a nie w ręcznym układaniu wszystkiego od nowa. To właśnie tam widać najczęstszy praktyczny błąd: wdrożenie AI bez uporządkowania danych operacyjnych i bez zmiany sposobu pracy dyspozytorów oraz magazynierów.
Lub System pomaga firmom B2B wdrażać AI, automatyzację i rozwiązania IT kompleksowo - od strategii po wdrożenie. Zobacz nasze usługi lub skontaktuj się z nami, aby omówić Twój przypadek.
Źródło: https://www.lycore.com/blog/route-optimization-in-logistics/