Zarządzanie dostawami można usprawnić przy użyciu najnowszych technologii. Każde opóźnienie pojazdu, zmiana adresu czy inne zdarzenia mogą wymagać korekty wcześniej przygotowanego planu. Raport „Last-Mile Innovation Report 2026” mówi, że branża przechodzi od statycznego wyznaczania tras do ich ciągłego przeliczania. Ręczna obsługa zdarzeń ustępuje automatycznemu pozyskiwaniu i wykorzystywaniu danych.
Taka zmiana wymaga jednak odpowiedniego zaplecza technologicznego. Raport wskazuje na ograniczenia starszych, monolitycznych systemów zarządzania transportem, czyli TMS. Rozwiązania, które sprawdzały się przy mniejszej skali działalności, mogą z czasem utrudniać integrację danych, rozwój usług i reagowanie na zdarzenia w czasie rzeczywistym. Wraz ze wzrostem liczby dostaw rośnie wówczas także liczba ręcznych czynności potrzebnych do utrzymania sprawności operacji.
AI zamiast przebudowy całej platformy
Nowoczesny TMS powinien umożliwiać rozwijanie poszczególnych modułów oraz obsługę większych wolumenów bez konieczności przebudowy całej platformy. Planowanie tras, aplikacje kierowców, śledzenie przesyłek i komunikacja z odbiorcami muszą korzystać ze spójnych informacji. Dopiero na takim fundamencie można skutecznie rozwijać narzędzia AI wspierające prognozowanie i podejmowanie decyzji.
W logistyce ostatniej mili informacja ma wartość wtedy, gdy można ją wykorzystać odpowiednio wcześnie. Jeżeli system rozpoznaje ryzyko opóźnienia, ale ta wiedza nie trafia do planowania tras ani do komunikacji z odbiorcą, możliwości poprawy obsługi pozostają ograniczone. Znaczenie ma cały proces, od pozyskania danych po wykonanie konkretnego działania
– mówi Łukasz Łukasiewicz, Operations Manager w SwipBox Polska.
Praktyczny wymiar tej transformacji pokazuje opisane w raporcie wdrożenie u operatora dostaw świeżych posiłków. Rosnąca skala działalności ujawniła ograniczenia dotychczasowego systemu, w tym rozproszenie danych i niestabilność podczas nocnych operacji. W ciągu sześciu miesięcy zastąpiono go modułowym TMS, łączącym gotowe komponenty z rozwiązaniami dostosowanymi do specyfiki dostaw. Według studium przypadku czas generowania tras skrócił się o 50%, a liczba ręcznych czynności administracyjnych spadła o 70%.
System się zmienia
Uzyskane efekty wynikały z połączenia automatyzacji z uporządkowaniem przepływu informacji i zmianą architektury systemu. Ograniczono zakres ręcznej obsługi, tworząc jednocześnie podstawy do dalszego wykorzystania AI. Modernizację prowadzono etapami, weryfikując kolejne elementy w rzeczywistych warunkach i zachowując ciągłość dostaw. W działalności wymagającej terminowego dostarczania produktów o krótkiej trwałości sposób wdrożenia miał równie istotne znaczenie jak funkcjonalność nowego rozwiązania.
Podobne zależności dotyczą sieci automatów paczkowych i punktów odbioru. Informacja o dostępnej pojemności powinna wspierać planowanie dostaw, a przewidywane obciążenie poszczególnych lokalizacji pomagać w zarządzaniu zasobami. Aktualne dane pozwalają wcześniej identyfikować sytuacje wymagające interwencji. AI może dodatkowo wspierać rozpoznawanie powtarzających się wzorców i przewidywanie problemów, zanim wpłyną one na odbiorców.
Łukasz Łukasiewicz dodaje, że skuteczność takich rozwiązań warto oceniać przez jakość operacji. A zatem: terminowość dostaw, wykorzystanie infrastruktury i liczbę spraw wymagających ręcznej interwencji. Potrzebne są przy tym wiarygodne dane oraz jasne zasady określające, które decyzje system podejmuje samodzielnie, a które wymagają oceny człowieka. To pozwala rozwijać automatyzację przy zachowaniu kontroli nad procesem
Przyszłość TMS będzie zatem związana ze zdolnością do ciągłego dostosowywania operacji do zmieniających się warunków. Modułowa architektura, integracja z planowaniem tras i przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym tworzą podstawę tego modelu. AI może zwiększać jego skuteczność, pod warunkiem że stanie się częścią codziennych procesów, a jej rekomendacje będą przekładać się na sprawniejsze i bardziej przewidywalne dostawy.
