Technologia AI zaczyna redefiniować sposób funkcjonowania transportu drogowego, ale nie tylko na poziomie narzędzi. Coraz wyraźniej widać, że największa zmiana dotyczy kompetencji osób zarządzających flotą i operacjami transportowymi. Eksperci zwracają uwagę, że branża TSL wchodzi w etap, w którym kluczowe staje się nie tyle przetwarzanie danych, co ich interpretacja i podejmowanie decyzji w oparciu o scenariusze predykcyjne. Przez lata fundamentem zarządzania transportem było analityczne podejście oparte na porządkowaniu danych historycznych. Specjaliści pracujący na systemach TMS odpowiadali za kontrolę realizacji zleceń, analizę kosztów czy raportowanie wykorzystania floty. Model ten sprawdzał się w środowisku względnie stabilnym, gdzie zmiany zachodziły stopniowo, a decyzje mogły być podejmowane na podstawie danych z przeszłości.

Dziś jednak realia funkcjonowania transportu drogowego są zupełnie inne. Rosnąca zmienność gospodarcza, presja kosztowa, niedobór kierowców, zmiany regulacyjne czy niestabilność cen paliw sprawiają, że firmy muszą reagować w czasie rzeczywistym. W takich warunkach analiza historyczna przestaje być wystarczającym narzędziem do podejmowania decyzji operacyjnych. Jak podkreślają eksperci spółki technologicznej ALEET, rozwijającej rozwiązania oparte na cyfrowych bliźniakach transportu, kluczowym ograniczeniem tradycyjnych systemów TMS jest ich retrospektywny charakter. Pozwalają one dobrze zrozumieć, co wydarzyło się w przeszłości, ale nie odpowiadają na pytanie, co stanie się po wprowadzeniu zmian w bieżącej operacji.

Tradycyjne systemy bardzo dobrze opisują historię operacji transportowych, ale nie wspierają decyzji w czasie rzeczywistym ani nie pozwalają ocenić skutków zmian przed ich wdrożeniem wskazuje dr Katarzyna Marczuk, prezes zarządu ALEET.

W odpowiedzi na te wyzwania coraz większe znaczenie zyskują rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji i modelach predykcyjnych. Jednym z przykładów jest koncepcja cyfrowego bliźniaka floty, czyli wirtualnego modelu odwzorowującego operacje transportowe w czasie rzeczywistym. Dzięki temu możliwe staje się symulowanie różnych wariantów działania jeszcze przed podjęciem decyzji. W praktyce oznacza to możliwość przetestowania setek scenariuszy operacyjnych – od zmian w strukturze zleceń, przez różne modele wykorzystania floty, aż po wpływ kosztów paliwa czy dostępności kierowców. Firmy mogą więc nie tylko analizować, co się wydarzyło, ale przede wszystkim przewidywać skutki swoich decyzji.

Zamiast analizować jeden wariant po fakcie, możemy sprawdzić wiele scenariuszy przed realizacją transportu i wybrać najbardziej efektywny podkreśla przedstawicielka ALEET.

Zmiana technologiczna pociąga jednak za sobą również zmianę kompetencji. W środowisku, w którym systemy AI są w stanie w krótkim czasie wygenerować ogromną liczbę możliwych wariantów operacyjnych, rola człowieka przesuwa się z poziomu raportowania na poziom interpretacji i decyzyjności. Coraz większego znaczenia nabierają umiejętności rozumienia modeli predykcyjnych, analizy ekonomiki transportu oraz podejmowania decyzji w warunkach wysokiej zmienności. Maleje natomiast rola stanowisk skoncentrowanych wyłącznie na raportowaniu danych historycznych.

Jak wskazują eksperci, to nie jest jedynie zmiana narzędzi, ale fundamentalna transformacja podejścia do zarządzania transportem. W praktyce oznacza to konieczność rozwijania krytycznego myślenia oraz zdolności oceny konsekwencji biznesowych różnych scenariuszy operacyjnych.

Największą wartością przestaje być przygotowanie raportu. Kluczowe staje się zrozumienie scenariuszy i ich wpływu na biznes podsumowuje dr Katarzyna Marczuk.

Źródło: Aleet