Dane i ich analiza to coraz silniejsza waluta w logistyce. Informacje o aktualnym statusie transportu przestają być wystarczające. Na znaczeniu zyskuje możliwość przewidywania opóźnień, planowanie wykorzystania floty, optymalizowania trasy oraz lepszego zarządzania zapasami.
Cyfryzacja logistyki sprawia, że przedsiębiorstwa mają dostęp do coraz większej liczby danych pochodzących z systemów TMS i WMS, urządzeń GPS, telematyki czy czujników IoT. Pozwalają one monitorować lokalizację przesyłek, przewidywany czas dostawy (ETA), wykorzystanie floty oraz poziom realizacji zamówień. M.in. za pomocą wskaźnika OTIF (On-Time In-Full). Jak wskazuje OECD, analiza danych w czasie rzeczywistym zwiększa przejrzystość łańcuchów dostaw i pozwala szybciej reagować na zakłócenia.
Jeszcze kilka lat temu dla wielu klientów podstawową wartością była możliwość sprawdzenia, gdzie znajduje się przesyłka. Obecnie oczekiwania są znacznie większe – przedsiębiorstwa chcą przewidywać potencjalne opóźnienia, szybciej reagować na zmiany i mieć dostęp do danych z różnych źródeł w jednym miejscu. Coraz większe znaczenie ma także automatyczna wymiana informacji pomiędzy wszystkimi uczestnikami procesu transportowego – mówi Michał Rymut, Dyrektor Operacyjny w Geis PL.
Transport widoczny w pełni
Na popularności zyskuje także monitoring przesyłek w czasie rzeczywistym. Integracja danych z wielu źródeł pozwala na bieżąco śledzić przebieg transportu i szybciej identyfikować sytuacje mogące wpłynąć na termin dostawy. W praktyce oznacza to możliwość uwzględniania informacji o natężeniu ruchu drogowego, warunkach pogodowych, utrudnieniach infrastrukturalnych czy opóźnieniach w terminalach przeładunkowych. Dostęp do aktualnych danych pozwala nie tylko informować klientów o zmianach, ale również podejmować działania ograniczające skutki zakłóceń.
Praktycznym przykładem wykorzystania danych w czasie rzeczywistym są również platformy umożliwiające bezpieczną wymianę informacji pomiędzy wszystkimi uczestnikami transportu. Od wiosny 2026 r. Geis udostępnia przewoźnikom i klientom możliwość rejestracji w platformie DRIP. Rozwiązanie pozwala śledzić przesyłki całopojazdowe (FTL) na każdym etapie transportu, integruje dane z wielu źródeł oraz wspiera automatyczną komunikację pomiędzy stronami zaangażowanymi w realizację zlecenia. Dzięki temu klienci zyskują większą przejrzystość procesu transportowego, a przewoźnicy mogą ograniczyć liczbę ręcznie przekazywanych informacji.
Analiza i prognozowanie
Kolejnym kierunkiem rozwoju jest wykorzystanie analityki predykcyjnej. Zamiast analizować wyłącznie dane historyczne, przedsiębiorstwa coraz częściej wykorzystują modele, które pomagają prognozować przyszłe zdarzenia. Według OECD rozwiązania wykorzystujące sztuczną inteligencję znajdują zastosowanie między innymi w prognozowaniu popytu, planowaniu zapasów, optymalizacji tras oraz efektywniejszym zarządzaniu zasobami transportowymi. Warunkiem skuteczności takich rozwiązań pozostaje jednak wysoka jakość danych oraz możliwość ich integracji pomiędzy różnymi systemami wykorzystywanymi przez uczestników łańcucha dostaw.
Jak mówi Michał Rymut, branża TSL jest swoistym zwierciadłem kondycji gospodarki. Dlatego właśnie w zarządzaniu transportem nie można opierać się na jednym źródle informacji. Geis PL analizuje dane dotyczące zarówno realizacji procesów, jak i sytuacji rynkowej. W tym m.in. zmian geopolitycznych wpływających na ceny paliw czy uwarunkowań poszczególnych branż, w których działają klienci firmy. Dane pozwalają wyciągać wnioski i na bieżąco dostosowywać sposób zarządzania transportem. Geis wykorzystuje do tego m.in. narzędzia takie jak Power BI oraz wewnętrzne aplikacje opracowane na potrzeby Geis. Pomagają one optymalizować kluczowe procesy. Widoczny jest również duży potencjał sztucznej inteligencji – obecnie trwa testowanie jej zastosowania i weryfikacja jakość otrzymywanych wyników. Jednocześnie predykcja jest jednym z podstawowych sposobów, w jaki wykorzystać można dane w przygotowywaniu procesów transportowych. Analizowane są dotychczasowe wolumeny, sezonowość, specyfikę produktów i potrzeby poszczególnych klientów. Po to, by możliwie dokładnie przewidywać przyszłe zapotrzebowanie na transport. Dzięki temu można wcześniej przygotować odpowiednie zasoby i planować kluczowe procesy zarówno pod względem jakościowym, jak i kosztowym.
Cyfrowe bezpieczeństwo łańcucha dostaw
Rosnąca ilość informacji sprawia, że ich bezpieczeństwo staje się jednym z kluczowych wyzwań nowoczesnej logistyki. Komisja Europejska oraz ENISA wskazują, że odporność cyfrowa i ochrona przed cyberatakami są dziś niezbędnym elementem sprawnie funkcjonujących łańcuchów dostaw.
Michał Rymut zaznacza, że bezpieczeństwo danych staje się dziś równie ważnym elementem logistyki jak terminowość dostaw. Rozwój narzędzi wykorzystujących sztuczną inteligencję oraz analitykę danych powoduje, że ochrona informacji musi być integralnym elementem każdego procesu logistycznego. We wszystkich oddziałach w Europie Środkowo-Wschodniej Geis stosuje system zarządzania bezpieczeństwem informacji zgodny z rygorystyczną normą ISO/IEC 27001, certyfikowany przez TÜV SÜD. Dzięki temu klienci mają pewność, że ich dane operacyjne oraz procesy wspierane przez rozwiązania AI są chronione zgodnie z międzynarodowymi standardami bezpieczeństwa, co ogranicza ryzyko zakłóceń i przestojów w łańcuchu dostaw. Znaczenie danych w logistyce będzie nadal rosło. Przewagę konkurencyjną będą budować firmy, które potrafią nie tylko gromadzić informacje. Przede wszystkim potrafią wykorzystywać je do przewidywania zdarzeń i podejmowania trafniejszych decyzji operacyjnych.
