Samoucząca się machina wiedzy – GPW wychodzi z odważną propozycją dla TSL
Giełda Papierów Wartościowych w Warszawie (GPW) budzi skojarzenia przede wszystkim z rynkiem kapitałowym, usługami giełdowymi i rozliczeniowymi. Dlatego często pojawia się pytanie, jaki związek ma GPW z branżą TSL i dlaczego podjęła się realizacji projektu „Opracowanie Polskiego Cyfrowego Operatora Logistycznego – PCOL”, który zapoczątkowany został w ramach Programu Synergia w Ministerstwie Aktywów Państwowych (MAP)?
Otóż GPW ma blisko 30-letnie doświadczenie w tworzeniu, ale też rozwoju platform obrotu, dysponuje środkami oraz technologią umożliwiającą bezpieczną realizację transakcji i rozliczeń, a także zapewnia najwyższy poziom zabezpieczania danych. A to wszystko jest równie ważne nie tylko na rynku finansowym, ale też w obszarach związanych z cyfryzacją transportu i logistyki.
Rynek TSL stanowi ważny filar polskiej gospodarki odpowiadając za ok. 6 proc. PKB. Na rynku, w roli operatorów logistycznych czy największych spedycji dominują jednak podmioty z kapitałem zagranicznym, a polscy przewoźnicy występują w roli podwykonawców. Stąd też MAP wyszedł z inicjatywą rozpoczęcia projektu PCOL, którego wykonania podjęła się właśnie GPW. Spółka odpowiada za przeprowadzenie prac badawczo-rozwojowych w zakresie budowy platformy PCOL, które odbywają się dzięki wsparciu Narodowego Centrum Badań i Rozwoju i środków Unii Europejskiej w ramach Programu Operacyjnego Inteligentny Rozwój 2014-2020. Tworzone rozwiązanie w ramach prac B+R ma całkowicie odmienić sposób i efektywność pracy spedytorów.
Należy podkreślić, że na rynku istnieją przedsięwzięcia określane jako cyfrowa spedycja, a firmy z branży TSL korzystają z różnorodnych rozwiązań technologicznych.
– W naszym systemie AI odgrywa kluczową rolę, przynosząc nieocenione korzyści dla sektora logistycznego. Algorytmy sztucznej inteligencji skutecznie optymalizują trasy przewoźników, uwzględniając szereg czynników, od warunków ruchu drogowego po ceny paliwa. Platforma PCOL pozwala na skuteczniejsze planowanie operacji poprzez prognozowanie popytu na usługi, wykorzystując zaawansowane techniki uczenia maszynowego. Istotnym elementem prac B+R jest wsparcie zarządzania ryzykiem, które dzięki AI na platformie PCOL stanie się łatwiejsze i bardziej efektywne, dzięki wykrywaniu potencjalnych opóźnień czy oszustw. Znaczące jest, że nasz system jest zdolny do ciągłego uczenia się, dostosowując się do zmieniających się warunków i trendów na rynku, dzięki czemu możemy adaptować nasze usługi do indywidualnych potrzeb klientów, analizując ich potrzeby i preferencje. Te możliwości są tylko początkiem tego, co sztuczna inteligencja stopniowo wprowadzana na platformie PCOL i może przynieść dla logistyki w kolejnych latach – wyjaśnia dr inż. Karol Jędrasiak, Kierownik B+R Projektu PCOL.
Obecnie specjaliści z dziedzin technologicznych tworzą różnorodne algorytmy wspomagające procesy organizacyjne. Mają one wprowadzić m.in. automatyczną wycenę stawek, proponować najkrótsze i najbardziej opłacalne kierunki czy też wspomóc wdrożenie cyfrowej optymalizacji parametrów czasu i kosztów usług transportowych. Rozwiązanie ma być systemem otwartym, automatycznie wymieniającym dane w czasie rzeczywistym z wszelkimi źródłami danych, w tym TMS-ami klientów. Dane z tych źródeł mają być złączone w jeden system. Ten następnie poddaje je analizie, później zaś dobiera najlepsze rozwiązania wspomagając finalne decyzje spedytorów. Dodatkowym atutem platformy jest jego proekologiczność (dzięki zmniejszeniu liczby pustych przejazdów ciężarowych).
Prof. Adam Gałuszka, Ekspert B+R pracujący nad projektem PCOL wyjaśnia, w jaki sposób wykorzystanie informacji o wcześniej zrealizowanych frachtach pomaga osiągnąć tak postawiony cel. Dotychczas, poszukiwanie przewoźnika oparte było przede wszystkim na doświadczeniu spedytora i ograniczonej ilości dostępnych danych. W module cargo taxi, będącym częścią systemu PCOL, nowe frachty proponowane są w pierwszej kolejności takim przewoźnikom, którzy niedawno zakończyli zlecenie transportowe w punkcie, który jest położony niedaleko miejsca załadunku. Pozwala to zminimalizować zarówno czas oczekiwania przewoźnika na nowe zlecenie, jak i długość pustych przejazdów. Ponadto, analiza danych historycznych pozwala określić, które lokalizacje cechują się zwiększoną liczbą zleceń załadunku (są „gorące”), a w których zlecenia załadunku są stosunkowo rzadkie (lokalizacje „zimne”). Mapy ciepła, które w ten sposób powstają, pozwalają, poprzez odpowiednią modyfikację oferty cenowej, zachęcić przewoźników do podjęcia frachtu, co zmniejsza straty, związane z niezrealizowanymi przewozami.
Projekt PCOL to odważna i przełomowa propozycja. Jeden system informatyczny oparty na samouczącej się sztucznej inteligencji będzie wspierać i optymalizować decyzje operacyjne. Ma kojarzyć przewoźników i załadowców tak, aby wszelkie procesy były szybsze, bardziej efektywne i opłacalne. Dzięki niemu analiza ogromnej ilości danych nie będzie już wyzwaniem, a aktualizowanie ich w czasie rzeczywistym na bieżąco pozwoli na jeszcze bardziej elastyczne i celne reagowanie na niekorzystne sytuacje. Już pod koniec tego roku będziemy mogli usłyszeć o wynikach pracy GPW nad platformą PCOL.
Artykuł promocyjny – Giełda Papierów Wartościowych w Warszawie S.A.
