Polska przemys\u0142owa ekosfera od lat stawia na efektywno\u015b\u0107 logistyczn\u0105, a sztuczna inteligencja (AI) staje si\u0119 kluczowym narz\u0119dziem transformuj\u0105cym tradycyjne procesy. Wed\u0142ug raportu \u201eLogistyka 2023\u201d przygotowanego przez Instytut Bada\u0144 nad Gospodark\u0105 Sp\u00f3\u0142dzielcz\u0105, 68 proc. polskich przedsi\u0119biorstw z bran\u017cy transportowej i magazynowej korzysta ju\u017c z algorytm\u00f3w AI w celu optymalizacji \u0142a\u0144cuch\u00f3w dostaw. Warto zauwa\u017cy\u0107, \u017ce najwi\u0119ksze post\u0119py zanotowa\u0142y firmy z sektora e-commerce, gdzie systemy predictive analytics przewiduj\u0105 popyt na zam\u00f3wienia z dok\u0142adno\u015bci\u0105 przekraczaj\u0105c\u0105 90 proc. W tym kontek\u015bcie warto przyjrze\u0107 si\u0119 konkretnym przyk\u0142adom, jak polskie firmy wykorzystuj\u0105 AI w praktyce.<\/p>\n
Jednym z najbardziej udanych przyk\u0142ad\u00f3w jest firma Logista<\/em>, kt\u00f3ra w latach 2022\u20132023 zautomatyzowa\u0142a 45 proc. operacji zwi\u0105zanych z przewozem towar\u00f3w na drodze dzi\u0119ki zastosowaniu systemu AI o nazwie \u201eOptiRoute\u201d. Algorytm analizuje real-time dane o ruchu drogowym, pogodzie i stanach dr\u00f3g, automatycznie generuj\u0105c optymalne trasy dla pojazd\u00f3w. Dzi\u0119ki temu firma zmniejszy\u0142a czas dostaw o 22 proc. oraz obni\u017cy\u0142a koszty paliwa o 18 proc. Warto jednak podkre\u015bli\u0107, \u017ce sukces takiego rozwi\u0105zania nie by\u0142 przypadkowy \u2013 przed jego implementacj\u0105 firma przeprowadzi\u0142a d\u0142ugotrwa\u0142e testy na podstawie danych z ponad 100 tys. tras wykonanych przez jej flot\u0119.<\/p>\n W\u015br\u00f3d innych innowacyjnych przedsi\u0119biorstw warto wymieni\u0107 Polpack<\/em>, specjalizuj\u0105c\u0105 si\u0119 w pakowaniu i logistyce dla bran\u017cy farmaceutycznej. Firma wykorzystuje systemy AI do identyfikacji nieprawid\u0142owo\u015bci w procesie pakowania, co pozwala na eliminacj\u0119 b\u0142\u0119d\u00f3w zanim zostan\u0105 one dostarczone do klienta. Wed\u0142ug danych z 2023, system ten wykry\u0142 i usun\u0105\u0142 ponad 3 tys. nieprawid\u0142owo\u015bci w ci\u0105gu ostatniego roku, co przek\u0142ada si\u0119 na popraw\u0119 jako\u015bci dostaw o 12 proc. W tym przypadku kluczow\u0105 rol\u0119 odgrywa\u0142a integracja AI z systemami monitoringu wizualnego, kt\u00f3re analizuj\u0105 obrazy z kamer w czasie rzeczywistym. zobacz wi\u0119cej<\/a> o tym, jak polskie firmy \u0142\u0105cz\u0105 tradycyjne metody z nowoczesnymi technologiami.<\/p>\n Nie mo\u017cna jednak zapomina\u0107 o wyzwaniach, kt\u00f3re stwarzaj\u0105 si\u0119 przy wdra\u017caniu AI w logistyce. Wed\u0142ug badania przeprowadzonego przez Polskie Stowarzyszenie Logistyki, 41 proc. respondent\u00f3w stoi przed problemem braku odpowiednio przeszkolonego personelu do obs\u0142ugi nowych system\u00f3w. Dodatkowo, 28 proc. firm stara si\u0119 zredukowa\u0107 koszty zwi\u0105zane z licencjami AI, co cz\u0119sto prowadzi do wyboru rozwi\u0105za\u0144 ograniczaj\u0105cych funkcjonalno\u015bci. W tym kontek\u015bcie warto zwr\u00f3ci\u0107 uwag\u0119 na rozwi\u0105zania open-source, kt\u00f3re pozwalaj\u0105 na bardziej elastyczne wdra\u017canie algorytm\u00f3w bez dodatkowych koszt\u00f3w.<\/p>\n Perspektywy rozwoju AI w polskiej logistyce s\u0105 jednak bardzo optymistyczne. Wed\u0142ug prognostyk\u00f3w analityk\u00f3w z McKinsey, do 2030 roku polskie firmy mog\u0105 osi\u0105gn\u0105\u0107 oszcz\u0119dno\u015bci w zakresie logistyki o warto\u015bci przekraczaj\u0105cej 1,2 miliarda z\u0142otych dzi\u0119ki automatyzacji proces\u00f3w za pomoc\u0105 AI. W tym celu kluczow\u0105 rol\u0119 odgrywa\u0107 b\u0119d\u0105 nowe technologie, takie jak roboty logistyczne oraz systemy autonomiczne, kt\u00f3re ju\u017c dzi\u015b testowane s\u0105 przez przedsi\u0119biorstwa w Polsce. Przyk\u0142adem mo\u017ce by\u0107 projekt \u201eSmart Warehouse\u201d prowadzony przez firm\u0119 LogiTech<\/em>, gdzie roboty autonomiczne przechowuj\u0105 towary w magazynach, a system AI optymalizuje ich ruch.<\/p>\n Warto r\u00f3wnie\u017c podkre\u015bli\u0107, \u017ce polskie firmy coraz cz\u0119\u015bciej wsp\u00f3\u0142pracuj\u0105 z zagranicznymi dostawcami AI, aby dostosowa\u0107 rozwi\u0105zania do lokalnych warunk\u00f3w. Na przyk\u0142ad, firma TransLog<\/em> wsp\u00f3\u0142pracuje z ameryka\u0144sk\u0105 firm\u0105 RouteIQ<\/em>, kt\u00f3ra dostarcza rozwi\u0105zania do optymalizacji tras na podstawie danych o ruchu drogowym z ca\u0142ej Europy. W tym przypadku kluczow\u0105 rol\u0119 odgrywa integracja lokalnych danych z globalnymi algorytmami, co pozwala na tworzenie bardziej precyzyjnych przewidywania.<\/p>\n Podsumowuj\u0105c, sztuczna inteligencja staje si\u0119 nieodzownym elementem polskiej logistyki, przynosz\u0105c zar\u00f3wno korzy\u015bci ekonomiczne, jak i technologiczne. Cho\u0107 wyzwania zwi\u0105zane z wdro\u017ceniem nowych rozwi\u0105za\u0144 s\u0105 realne, trend ten jest nie do przecenienia. Przysz\u0142o\u015b\u0107 logistyki w Polsce zale\u017cy w du\u017cej mierze od umiej\u0119tno\u015bci integracji AI z tradycyjnymi procesami oraz od inwestycji w kszta\u0142cenie pracownik\u00f3w. Dla przedsi\u0119biorstw, kt\u00f3re chc\u0105 pozosta\u0107 konkurencyjni na rynku, kluczem jest nie tylko szybkie wdra\u017canie nowych technologii, ale tak\u017ce ci\u0105g\u0142e doskonalenie system\u00f3w, aby zapewni\u0107 maksymaln\u0105 efektywno\u015b\u0107 w \u0142a\u0144cuchach dostaw.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Polska przemys\u0142owa ekosfera od lat stawia na efektywno\u015b\u0107 logistyczn\u0105, a sztuczna inteligencja (AI) staje si\u0119 kluczowym narz\u0119dziem transformuj\u0105cym tradycyjne procesy. Wed\u0142ug raportu \u201eLogistyka 2023\u201d przygotowanego przez Instytut Bada\u0144 nad Gospodark\u0105 Sp\u00f3\u0142dzielcz\u0105, 68 proc. polskich przedsi\u0119biorstw z bran\u017cy transportowej i magazynowej korzysta ju\u017c z algorytm\u00f3w AI w celu optymalizacji \u0142a\u0144cuch\u00f3w dostaw. Warto zauwa\u017cy\u0107, \u017ce najwi\u0119ksze post\u0119py […]<\/p>\n","protected":false},"author":34,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-25920","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-general-en"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/unnes.ac.id\/mipa\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/25920","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/unnes.ac.id\/mipa\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/unnes.ac.id\/mipa\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/unnes.ac.id\/mipa\/wp-json\/wp\/v2\/users\/34"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/unnes.ac.id\/mipa\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=25920"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/unnes.ac.id\/mipa\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/25920\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":25921,"href":"https:\/\/unnes.ac.id\/mipa\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/25920\/revisions\/25921"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/unnes.ac.id\/mipa\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=25920"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/unnes.ac.id\/mipa\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=25920"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/unnes.ac.id\/mipa\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=25920"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}\n