Roboty AGV, drony, automatyczne regały, roboty do kompletacji zamówień — bez wątpienia w ciągu ostatnich kilku lat logistyka przeszła prawdziwą rewolucję. Aby jednak hardware w centrach logistycznych działał sprawnie, potrzebny jest jeszcze „mózg”. W tej roli doskonale odnajduje się sztuczna inteligencja.

Dzięki wykorzystaniu AI w procesach logistycznych stają się one bardziej zintegrowane, a planowanie, monitorowanie i optymalizacja przepływu towarów odbywa się w sposób precyzyjny i dynamiczny. Technologia pozwala łączyć ogromne zbiory danych z praktycznymi decyzjami operacyjnymi.

Z tego artykułu dowiesz się:

  • w jaki sposób sztuczna inteligencja w logistyce może zwiększyć produktywność;
  • jakie systemy zarządzania magazynami oparte na AI przeznaczone są dla małych i średnich firm;
  • że sztuczna inteligencja jest pomocna na każdym etapie łańcucha dostaw — od planowania tras i zarządzania zapasami po obsługę zwrotów i analizę danych operacyjnych;
  • jakie rozwiązania oparte na AI wspierają automatyzację procesów biurowych i obsługę klienta w branży logistycznej.

Kluczowe informacje w pigułce:

  • sztuczna inteligencja stała się nieodzownym elementem nowoczesnej logistyki;
  • AI wspiera zarówno procesy operacyjne, jak i decyzyjne w logistyce;
  • zastosowanie AI pozwala zwiększyć efektywność i precyzję działań, a także ograniczyć koszty eksploatacyjne i czas realizacji zadań;
  • firmy inwestujące w technologie oparte na sztucznej inteligencji zyskują przewagę konkurencyjną, większą elastyczność działania i wyższy poziom satysfakcji klientów.

AI w logistyce, czyli magazyny, które myślą

Inteligentne magazyny to już nie futurystyczne wizje, ale coraz częstsza rzeczywistość. Systemy zarządzania magazynem (WMS, ang. Warehouse Management System) wykorzystujące AI analizują dane o przyjęciach i rotacji produktów, przewidują zapotrzebowanie i optymalizują rozmieszczenie towarów.

Wyróżnia się kilka rodzajów systemów WMS, ale nawet najprostsze, stworzone z myślą o małych i średnich firmach — standalone WMS — usprawniają takie procesy jak:

  • śledzenie daty ważności produktów,
  •  skanowanie kodów kreskowych,
  •  przyjmowanie, wydawanie, pakowanie i wysyłka towarów.

Bardziej zaawansowane systemy umożliwiają integrację z ERP i oferują np. zarządzanie relacjami z klientami.

Według badań z Politechniki Białostockiej takie rozwiązania zwiększają produktywność, skracają czas realizacji zamówień i zmniejszają ryzyko błędów ludzkich.

Pojazdy autonomiczne — AI za kierownicą wózka widłowego?

Zgodnie z obecnym prawodawstwem (stan na listopad 2025 r.) pojazdy bez kierowcy nie mogą poruszać się po polskich drogach publicznych. Ale mogą po magazynach i centrach logistycznych. Wózki widłowe AGV czy ciągniki holownicze AGV to autonomiczne maszyny wyposażone w systemy nawigacji, czujniki i algorytmy sztucznej inteligencji.

Mogą one bezpieczne poruszać się po hali, omijać przeszkody i realizować zadania transportowe bez udziału człowieka. Ich zaletą jest możliwość pracy 24 godziny na dobę, optymalizacja tras przejazdów czy kolejności wykonywanych zadań. Wszystko to przekłada się na oszczędności i optymalizację kosztów pracy.

Poznaj rozwiązania płatnicze od Przelewy24, które ułatwią Ci prowadzenie biznesu

Prognozowanie popytu i optymalizacja zapasów

Obawiasz się, że stan magazynowy nie jest gotowy na Black Friday, Dzień Dziecka czy sezon wyprzedażowy? A może po świątecznym szczycie zakupowym regały w Twoim magazynie uginają się od niesprzedanego towaru? Sztuczna inteligencja potrafi zminimalizować to ryzyko, analizując dane historyczne, sezonowość sprzedaży, trendy rynkowe oraz czynniki zewnętrzne, nawet takie jak pogoda.

Na tej podstawie systemy AI generują precyzyjne prognozy popytu, które pomagają utrzymać optymalny poziom zapasów — bez ryzyka nadwyżek lub niedoborów. Analizują one znacznie więcej zmiennych niż tradycyjne metody, a wykonując obliczenia, znacznie szybciej reagują na zmiany. Ponadto pozwalają lepiej planować budżet, przestrzeń magazynową i przepływy towarów. A to przekłada się na oszczędności kosztów i poprawę poziomu obsługi klienta.

Przykładowe systemy i rozwiązania, które wspierają zarządzanie zapasami to m.in.:

  • Datup AI for Inventory Control,
  • StockTrim Inventory Forecasting (kierowane do mniejszych i średnich firm),
  • Linbis AI Inventory Forecasting.

Sztuczna inteligencja w logistyce pomoże kurierowi dojechać na czas

Logistyka to nie tylko zarządzanie magazynem i zapasami, ale również cały ekosystem transportowy. I każdy przedsiębiorca wie, jak ważne dla zadowolenia klientów i rozwoju biznesu  jest terminowe dostarczenie przesyłki. Sztuczna inteligencja pomaga w tym, analizując w czasie rzeczywistym m.in.:

  • dane o ruchu drogowym,
  • pogodzie,
  • wypadkach,
  • dostępności floty.

Na tej podstawie systemy planowania tras wyznaczają najbardziej efektywne połączenia, minimalizując ryzyko opóźnień. Pozwala to też redukować koszty — wyznaczona trasa może być tą najbardziej ekonomiczną, na której zużycie paliwa albo eksploatacja pojazdu będą najmniejsze.

Oprogramowanie wykorzystujące AI służące do planowania tras kurierskich to np. Routin Planer Trasy, który analizuje natężenie ruchu i priorytety dostaw, by tworzyć optymalne harmonogramy dla całej floty. Podobne funkcje oferuje AI Route Optimization by Upper.

Twoi klienci docenią metody płatności oferowane przez Przelewy24

„Pracownicy sztucznej inteligencji”. RPA i AI w logistyce 

AI może wspierać nie tylko procesy dziejące się na hali magazynowej, ale też w biurze obsługi klienta, dziale księgowości czy planowania. Systemy RPA (ang. Robotic Process Automation) połączone ze sztuczną inteligencją automatyzują rutynowe czynności — od wystawiania faktur po awizowanie dostaw. Dzięki nim wiele prostych obowiązków można oddelegować maszynom, a pracowników przekierować do innych zadań, które będą miały większe znaczenie dla firmy.

Co więcej, systemy RPA można łączyć, by uzupełniały swoje działania. Przykładowo w obszarze obsługi zwrotów: zwrot może zostać zarejestrowany, zaksięgowany i przekazany z powrotem do magazynu automatycznie — w ciągu kilku minut, a nie godzin. Koszt przetwarzania zwrotu jest dzięki automatyzacji redukowany o 30-65%. Dodatkowo firmy zyskują większą przejrzystość procesów, szybszy przepływ informacji i mniejszą liczbę błędów.

Systemy RPA można także integrować z inteligentnymi systemami płatności. Przelewy24 oferują rozwiązania, które automatyzują rozliczenia, wspierają obsługę faktur i przyspieszają przepływ środków.

AI w logistyce. Podsumowanie

Automatyzacja magazynów, robotyka magazynowa, przewidywania popytu i zarządzanie zasobami, zarządzenia łańcuchem dostaw i optymalizacja dystrybucji, inteligentne wykorzystywanie przestrzeni magazynowej, monitorowanie i poprawianie wydajności, kontrolowanie floty…

To przykłady obszarów, w których sztuczna inteligencja już dziś zmienia sposób funkcjonowania logistyki. Jej zastosowanie pozwala na bieżąco analizować dane, przewidywać potencjalne zakłócenia i automatycznie podejmować decyzje operacyjne. W rezultacie procesy logistyczne stają się bardziej precyzyjne, skalowalne i odporne na błędy ludzkie.

Źródła:

  • Golubiewska W., Bolesta E., Czajkowski J. A., Leończuk D. (2024), „Rola sztucznej inteligencji w doskonaleniu systemów logistycznych”, Academy of Management, 8(4), s. 288-302.
  • Skurzyńska A. (2019), „Szanse i zagrożenia wynikające z wykorzystania sztucznej inteligencji w branży TSL”, Journal of TransLogistics, 5(1), s. 275-286.
  • Przekształć swój proces zwrotów dzięki automatyzacji opartej na sztucznej inteligencji, źródło online: https://gibion.ai/pl/blog/automatyzacja-zwrotow-w-e-commerce-za-pomoca-ai-inteligentniejsze-procesy-zwrotow/, dostęp: 5 listopada 2025 r.