Transport prognozowany

W języku chińskim kryzys składa się z dwóch znaków: niebezpieczeństwo i szansa. Mimo utrzymania międzynarodowych łańcuchów dostaw i niemal nieprzerwanej pracy ciężarówek, przewoźnicy drogowi muszą być gotowi na istotne zmiany w niedalekiej przyszłości. Każda nieprzewidziana i niekorzystna sytuacja ekonomiczna i biznesowa przyspiesza rozwój rozpoczętych wcześniej trendów. Cyfryzację sektora TSL branża postrzega jako szansę – wg najnowszych raportów digitalizacja transportu nastąpi szybciej niż przewidywano. Motorem napędowym jest walka o konkurencyjność oparta na zbieraniu i analizowaniu danych w czasie rzeczywistym. Coraz większą rolę będzie odgrywać sztuczna inteligencja.

Obecnie w biznesie i ekonomii coraz częściej powraca się do określenia VUCA w kontekście otoczenia, w jakim funkcjonują przedsiębiorcy. Chodzi o cztery główne czynniki determinujące rozwój w czasach po pandemii COVID-19, a są nimi zmienności, niepewności, złożoności i niejednoznaczności. Trudno jest przewidzieć przyszłe wydarzenia, ich rozwój i konsekwencje. To zaś prowadzi do poszukiwania przewag konkurencyjnych i rozwiązań, które pozwolą na rozwój działalności tak, by zachować udział na europejskim rynku.

Polskie firmy transportowe oraz logistyka 4.0. zaczynają zwracać się w kierunku postępującej informatyzacji, gromadzenia i analizowania danych, by móc reagować sprawnie i elastycznie na potrzeby klientów i nie zostać w tyle za konkurentami z Europy Zachodniej. To odpowiedź branży na wiele niewiadomych w aktualnej wymianie handlowej między krajami UE, a także Wspólnotą a Wielka Brytanią czy innymi państwami spoza strefy euro. Jednak zdaniem wielu ekspertów, trendem najbardziej pewnym, od którego nie ma już odwrotu i kształtującym ten segment gospodarki, jest cyfryzacja transportu. Przewoźnicy zapytani o to, czy narzędzia cyfrowe będą wsparciem w umacnianiu ich biznesów, w przeważającej części odpowiedzieli twierdząco. Aż 74 proc. respondentów wskazała, że rozwiązania IT poprawią kondycję ich firm.[1]

Jak digital obecnie pomaga w transporcie?

Transport z narzędziami IT, szczególnie opartymi na modelu SaaS, staje się standardem. Ciężko już myśleć o operacjach transporotowo-spedycyjnych bez wykorzystania nowoczesnych technologii. Jak pokazuje ostatni raport „Road Freight Transportation Survey” przewoźnicy i kierowcy oczekują wsparcia w cyfrowym i szybkim kontakcie pomiędzy spedytorami a załadowcami (60 proc.). Dla ponad połowy badanych osób liczy się również automatyzacja procesów, jak na przykład przesyłanie dokumentów i dostęp do nich online. Jedna trzecia respondentów przyznaje, że coraz bardziej istotna jest widoczność, czyli monitorowanie postępów realizacji frachtów. Dane, znajdujące się w chmurze, dzięki takim systemom jak telematyka czy TMS pozwalają znacząco zmniejszyć czas oczekiwania na załadunek lub kolejne zlecenie (blisko 50 proc.), a także efektywne zarządzanie flotą, tj. wysyłanie w trasy wolnych pojazdów. Docenia są też cyfrowe predykcje – jak przewidywany czas dojazdu do miejsca docelowego czy realna możliwość podjęcia kolejnego zlecenia.

– Te wszystkie funkcjonalności doceniane w branży to efekt rozwoju i doskonalenia narzędzi opartych na analizowaniu dużej ilości danych oraz zastosowaniu elementów sztucznej inteligencji. Automatyzacja procesów, optymalizacja przejazdów to hasła dość często powtarzane w kontekście IT dla TSL. Faktem jest, że elektroniczne faktury, archiwizowanie zleceń czy możliwość połączenia programów do zarządzania transportem z telematyką, która pokazuje w czasie rzeczywistym aktywności pojazdu, mierzy spalanie oraz inne parametry jazdy, ułatwia komunikację na linii kierowca – spedytor, pomagają tym samym przewoźnikom w codziennej pracy. Prawdą jest również, że w długofalowej inwestycji te systemy zwyczajnie się sprawdzają i widać ich opłacalność – mówi Tomasz Czyż, ekspert GBox.

I zaraz dodaje. – O cyfryzacji można mówić wiele w sposób techniczny i technologiczny. Jedno jest pewne – aplikacje i oprogramowania wspierające kierowanie pracą przedsiębiorstwa transportowego będzie niebawem obligatoryjne nawet dla małych i średnich przedsiębiorstw, bo tego wymaga rynek, a ostatnie perturbacje związane z COVID-19 tylko przyspieszyły kształtowanie tego sektora. Big Data i IoT sprawią, że transport międzynarodowy będzie oparty na danych w chmurze, zarządzaniu nimi oraz zbieraniu informacji z czujników, parametryzowaniu, prognozowaniu oraz reagowaniu tu i teraz na wszelkie zmiany.

Autonomiczne ciężarówki to przyszłość, co będzie wcześniej?

Mówiąc o sztucznej inteligencji w transporcie drogowym, od razu budzi to skojarzenia na temat autonomicznych ciężarówek. Choć to realny scenariusz i mamy za sobą już pierwsze testy półautonomicznego pojazdu dostawczego w miejskim ruchu ulicznym, a w Chinach powstał droga, która ma ładować elektryczne samochody towarowe podczas jazdy i zbierać od nich dane, to na krajobraz samodzielnie jeżdżących tirów jeszcze chwilę poczekamy. Sztuczną inteligencję w transporcie z powodzeniem można wykorzystać już dzisiaj inaczej, bardziej realnie i przystępnie. Wiąże się to z używaniem dużych zbiorów danych, obejmujących gromadzenie odpowiednich informacji z różnych źródeł w bardzo krótkim czasie. Dzięki ich analizie i inteligencji predykcyjnej można na przykład przewozić ładunki bezpieczniej i bardziej ekologicznie, a także bardzo precyzyjnie planować trasy i czas dojazdu. Te dwie funkcjonalności w odpowiednio opracowanych algorytmach mogą zrewolucjonizować rynek i zapewnić większą konkurencyjność.

Firmy, aby odnieść sukces, zazwyczaj się czymś odróżniają od konkurencji, a ta na rynku międzynarodowym jest duża. Przewoźnik postrzegany jest, jako jedno z najważniejszych ogniw łańcucha dostaw. Powinien zatem dostarczać towary w sposób zarówno przewidywalny, jak i bezpieczny. Okazuje się, że w najbliższych latach, szybciej niż przypuszczaliśmy, kluczowa stanie się całkowita przejrzystość każdego z momentów wykonania zlecenia. Do tego zaś niezbędne są narzędzia do tzw. inteligentnych prognoz, a duże zbiory danych pomagają uzyskać najważniejsze informacje i podejmować decyzje szybciej niż inni – wyjaśnia Tomasz Czyż z Grupy Inelo.

Big Data w transporcie

Obecnie globalne łańcuchy dostaw są połączone bardziej niż kiedykolwiek. To powoduje wzrost danych zbieranych przez inteligentne systemy, które się uczą i potrafią automatyzować procesy w firmach. Ta zmiana w branży transportowej na transport cyfrowy już się rozpoczęła i spedytorzy, kierowcy oraz przewoźnicy powinni jak najszybciej zaakceptować tę sytuację i wdrożyć technologie, które zmieniają dane i ich przetwarzanie w przewagę.

Nie zmieni się jedno. Przedsiębiorcy w przewozach drogowych będą musieli zapewnić klientom możliwie niski koszt transportu przy zachowaniu odpowiedniej marżowości. Aby to osiągnąć niezbędne będzie właściwe wyznaczenie tras przejazdu, terminu dotarcia do celu, ładowności oraz dyspozycyjności kierowcy. Wszystko to oparte jest na analizie predykcyjnej, ta zaś na danych choćby z czujników pojazdu i dróg. Systemy oparte na sztucznej inteligencji w połączeniu z innymi technologiami cyfrowymi używają danych do przewidywania zdarzeń w międzynarodowych przewozach drogowych, pomagając unikać ryzyka błędnych decyzji biznesowych, ale też ograniczać puste przejazdy, transportować ekologicznie. Dlatego w Inelo pracujemy aktualnie nad dostarczeniem zaawansowanych narzędzi dla polskim przewoźników, by zapewnić im najlepsze rozwiązania IT – dodaje Czyż z GBox, Grupa Inelo.

Projekt badawczy dla polskiego transportu

Projekt badawczo-rozwojowy Grupy Inelo koncentruje się na dwóch obszarach. Pierwszy z nich dotyczy stworzenia algorytmu, który zautomatyzuje analizę danych z systemu telematycznego, co pozwoli uzyskać wytyczne dla bardziej ekonomicznej jazdy, a co za tym idzie zredukować zużycie paliwa, którego zakup stanowi nawet 1/3 kosztów działania firmy transportowej. Zastosowanie się do wytycznych w trybie ecodriving może obniżyć jego zużycie od 5 do 10 proc. Dlaczego to jest tak ważne? Do tej pory takie analizy były prowadzone ręcznie. Algorytm pomoże zautomatyzować cały proces, a liczba zmiennych i danych, które należy uwzględnić, tylko potwierdza, że wykorzystanie elementów sztucznej inteligencji jest w tym narzędziu niezbędne.

Druga część projektu dotyczy usprawnienia funkcji szacowania czasu dojazdu (ETA). Będzie to możliwe dzięki integracji danych z systemów mapowych z informacjami o dostępnym czasie pracy kierowców zgodnie ze wszystkimi regulacjami, co jest nowością na rynku. Ogólnopolskie Centrum Rozliczania Kierowców (OCRK), które jest jedną z wiodących marek w Grupie Inelo, rozlicza czas pracy ponad 35 tys. kierowców. Zastosowanie sztucznej inteligencji umożliwi znacznie dokładniejsze szacowanie czasu realizacji zleceń transportowych, co doprowadzi do bardziej efektywnego wykorzystania floty.