Umělá inteligence proměňuje logistiku dvěma způsoby, které se navzájem posilují, přesnější predikcí poptávky a pružnější optimalizací tras. Prediktivní analýza využívá historická data z prodejů, skladů a přeprav, doplňuje je o vnější vlivy, jako je počasí, svátky nebo lokální události, a pomocí statistických a strojově učených modelů odhaduje, kde a kdy bude co třeba. Klíčová je pravděpodobnostní podoba těchto odhadů. Tím klesá počet nouzových převozů, minimalizují se prázdné kilometry a zrychluje obrátka zásob.
Optimalizace tras se opírá o algoritmy, které řeší dopravní úlohy s kapacitními omezeními, časovými okny, specifiky nakládky a vykládky a reálnými pravidly provozu. Modely dnes dynamicky přepočítávají pořadí zastávek podle aktuální dopravní situace, stavu vozidla a dostupnosti řidičů. Z právního pohledu je nezbytné, aby plán respektoval regulovanou dobu jízdy a odpočinku. Tato omezení se stávají pevnou součástí predikce, stejně jako rozměry a hmotnosti nákladu. Díky propojení na telematiku a dopravní informační systémy se trasy průběžně upravují.
Data a provozní realita jsou propojené skrz TMS a WMS, flotilovou telematiku a obchodní systémy. To klade nároky na MLOps: průběžné učení modelů, monitoring výkonu a rychlé reakce na změny ve vzorcích poptávky. Spolehlivost a bezpečnost dat jsou přitom regulovány. Geolokace vozidel a chování řidičů mohou být osobními údaji a musejí být zpracovány v souladu s GDPR, včetně minimalizace, účelového omezení a práv subjektů údajů. Současně se v EU zavádí regulace umělé inteligence, která stanovuje povinnosti podle předpokládané míry rizika. Systémy používané v dopravě a řízení provozu mají přísnější požadavky na správu dat, dokumentaci a dohledatelnost, což se dotýká i poskytovatelů logistických AI řešení.
Z hlediska interoperability hraje roli prosazování inteligentních dopravních systémů a společných datových rozhraní. Sdílení dopravních informací a harmonizace služeb umožňují, aby algoritmy viděly dál než jen „na svůj dvůr“ a dokázaly skloubit firemní plán s vnější realitou. V prostředí rostoucí e‑commerce a sezónních výkyvů může kombinace predikce poptávky a živé optimalizace tras přinést stabilnější dodací lhůty a vyšší využití kapacity bez nutnosti držet přebytečné zdroje. Výsledkem je logistika, která předvídá, namísto aby pouze reagovala, a která propojuje obchodní plán s drsnou realitou silnic v reálném čase.
Zdroj: eGOVERNMENT.NEWS
Zdroj: B2B NETWORK NEWS
