Współczesna logistyka coraz silniej opiera się na analizie danych. Dla przedsiębiorstw informacje o aktualnym statusie transportu przestają być wystarczające – rośnie znaczenie narzędzi, które pozwalają przewidywać opóźnienia, planować wykorzystanie floty, optymalizować trasy oraz lepiej zarządzać zapasami. Rozwój technologii cyfrowych, systemów telematycznych i AI sprawia, że dane stają się jednym z najważniejszych zasobów wspierających podejmowanie decyzji w całym łańcuchu dostaw.
Dane napędzają logistykę
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.
Pełna widoczność transportu
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.
Od analizy do prognozowania
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.
Branża TSL jest swoistym zwierciadłem kondycji gospodarki, dlatego w zarządzaniu transportem nie możemy opierać się na jednym źródle informacji. Analizujemy 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 nasi klienci. Dane pozwalają nam wyciągać wnioski i na bieżąco dostosowywać sposób zarządzania transportem. Wykorzystujemy do tego m.in. narzędzia takie jak Power BI oraz wewnętrzne aplikacje opracowane na potrzeby Geis, które pomagają optymalizować kluczowe procesy. Dostrzegamy również duży potencjał sztucznej inteligencji – obecnie testujemy jej zastosowanie i weryfikujemy jakość otrzymywanych wyników. Jednocześnie predykcja jest jednym z podstawowych sposobów, w jaki wykorzystujemy dane w przygotowywaniu procesów transportowych. Analizujemy dotychczasowe wolumeny, sezonowość, specyfikę produktów i potrzeby poszczególnych klientów, aby możliwie dokładnie przewidywać przyszłe zapotrzebowanie na transport. Dzięki temu możemy wcześniej przygotować odpowiednie zasoby i planować kluczowe procesy zarówno pod względem jakościowym, jak i kosztowym.
– komentuje Michał Rymut.
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.
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 Grupy Geis w regionie Europy Środkowo-Wschodniej stosujemy system zarządzania bezpieczeństwem informacji zgodny z rygorystyczną normą ISO/IEC 27001, certyfikowany przez TÜV SÜD. Dzięki temu nasi 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.
– tłumaczy Michał Rymut.
Znaczenie danych w logistyce będzie nadal rosło. Przewagę konkurencyjną będą budować firmy, które potrafią nie tylko gromadzić informacje, lecz przede wszystkim wykorzystywać je do przewidywania zdarzeń i podejmowania trafniejszych decyzji operacyjnych.
Źródło: Grupa Geis