Sztuczna inteligencja w logistyce: od teorii do realnych oszczędności

Jeszcze niedawno magazyn postrzegany był głównie jako źródło wydatków. Dziś coraz częściej staje się sercem przewagi konkurencyjnej – to właśnie tutaj rozstrzyga się szybkość dostaw, poziom obsługi klienta i elastyczność całego łańcucha dostaw.

Rosnące wymagania e-commerce oraz presja kosztowa sprawiły, że sztuczna inteligencja i cyfrowe bliźniaki przestają być futurystyczną wizją. Stają się codziennym narzędziem wspierającym logistykę w największych firmach.

Od prognoz ekspertów do rzeczywistych wdrożeń

Jeszcze kilka lat temu AI w intralogistyce funkcjonowało głównie w raportach i na konferencjach. Dziś pierwsze wdrożenia pokazują, że jest to realne wsparcie operacyjne. Przykład? Projekt PSI Polska, który od 2018 roku rozwija rozwiązania łączące klasyczny WMS z algorytmami uczenia maszynowego i wirtualnym odwzorowaniem magazynu.

Cyfrowy bliźniak pozwala testować różne scenariusze bez ingerowania w codzienną pracę magazynu – można sprawdzić wpływ przestawienia regałów, reorganizacji stref kompletacji czy wprowadzenia nowej linii pakowania jeszcze zanim inwestycja zostanie wdrożona.

Inteligentny magazyn – więcej niż automatyzacja

Choć wielu utożsamia „smart warehouse” z robotami AGV czy sorterami, fundamentem jest oprogramowanie. To połączenie WMS z algorytmami, które analizują dane, wyciągają wnioski i proponują najlepsze rozwiązania. System nie tylko reaguje na bieżące potrzeby, ale też prognozuje przyszłe obciążenia i doradza, jak przygotować się na sezonowe szczyty.

Studium przypadku: LPP

Jednym z najciekawszych przykładów jest wdrożenie w Grupie LPP. Firma obsługująca ponad 50 mln zamówień rocznie musiała zmierzyć się z rosnącymi wyzwaniami logistyki online. Największym wąskim gardłem była kompletacja – odpowiadająca nawet za 1/3 kosztów magazynowych.

Dzięki wykorzystaniu PSIwms AI opartego na sieciach neuronowych, trasy kompletacji skrócono o 31%, a efektywność procesu wydania wzrosła o 23%. W skali roku oznacza to tysiące godzin pracy mniej i milionowe oszczędności.

Kolejnym krokiem było rozszerzenie funkcjonalności o moduł BatchAI, który optymalizuje pracę wielu operatorów jednocześnie, uwzględnia pojemność wózków oraz rozmieszczenie asortymentu. To przykład, jak magazyn może „uczyć się” i dostosowywać do zmiennych warunków biznesowych.

Magazyn, który prognozuje

Największą przewagą AI jest zdolność do przewidywania. System nie ogranicza się do optymalizacji bieżących procesów – potrafi wskazać, ilu pracowników będzie potrzebnych jutro, jak uniknąć nadwyżek czy braków w zapasach i kiedy warto zainwestować w dodatkową automatykę.

Dzięki temu menedżerowie mogą planować nie w oparciu o intuicję, ale o dane i symulacje tysięcy scenariuszy.

Nowy standard w zarządzaniu magazynem

PSIwms AI zdobył już branżowe uznanie, m.in. nagrodę „BEST PRODUCT” na targach LogiMAT 2025. Ale ważniejsze są konkretne efekty u klientów – krótsze ścieżki kompletacji, większa wydajność procesów i realne oszczędności. Dla jednych AI to wciąż ryzyko, dla innych – szansa na zbudowanie przewagi, którą trudno skopiować.

Niewątpliwie AI staje się dziś jednym z kluczowych narzędzi wspierających podejmowanie decyzji w logistyce. Daje możliwość planowania w oparciu o dane i symulacje, a nie wyłącznie intuicję. To zmiana, która redefiniuje rolę magazynu w całym łańcuchu dostaw.

📌 Więcej o tym, jak wyglądały kulisy wdrożenia i jakie wnioski płyną z projektu, można przeczytać w whitepaperze PSI dostępnym online.

👉 🔗 Zobacz pełne studium przypadku wdrożenia PSIwms AI w LPP w bezpłatnym materiale przygotowanym przez PSI.