FM Logistic Polska jako pierwsza firma w branży logistycznej na świecie wdrożyła Google AlphaEvolve – zaawansowane narzędzie AI wspierające tworzenie i optymalizację algorytmów, także tych logistycznych. Technologia ta pozwoliła poprawić efektywność tras kompletacyjnych o ponad 10% i ograniczyć roczny dystans pokonywany przez operatorów o ponad 15 tysięcy kilometrów – bez dodatkowych inwestycji w infrastrukturę i flotę.
Z tego artykułu dowiesz się:
- dlaczego FM Logistic Polska jako pierwsza firma logistyczna na świecie wdrożyła Google AlphaEvolve,
- jak sztuczna inteligencja poprawiła efektywność tras kompletacyjnych o ponad 10 proc.,
- w jaki sposób AI pozwoliło ograniczyć dystans pokonywany przez operatorów o ponad 15 tys. km rocznie,
- jak Google AlphaEvolve tworzy i testuje tysiące wariantów algorytmów logistycznych.
Rosnąca złożoność operacji logistycznych oraz presja na zwiększanie efektywności sprawiają, że firmy z obszaru TSL coraz częściej sięgają po rozwiązania AI wspierające procesy operacyjne. Kluczowe znaczenie ma dziś możliwość zwiększania wydajności bez konieczności rozbudowy infrastruktury i zasobów. Właśnie w tym kierunku rozwijany jest projekt FM Logistic realizowany we współpracy z Google.
FM Logistic znalazło się w gronie pierwszych na świecie firm testujących Google AlphaEvolve – rozwiązanie Google DeepMind wykorzystujące AI do autonomicznego tworzenia algorytmów. Firma wdrożyła technologię w operacjach magazynowych, stając się pierwszą organizacją z branży supply chain wykorzystującą to rozwiązanie na taką skalę. Projekt został zaprezentowany podczas Google Cloud Next w Las Vegas jako przykład praktycznego zastosowania AI w logistyce.
– Współpraca z FM Logistic pokazuje, że sztuczna inteligencja może dziś wspierać rozwiązywanie bardzo złożonych problemów operacyjnych w środowisku działającym w czasie rzeczywistym. Logistyka jest obszarem o ogromnym potencjale dla praktycznych wdrożeń AI, szczególnie tam, gdzie liczy się skala operacji, szybkość działania i możliwość ciągłej optymalizacji procesów. Projekt realizowany przez FM Logistic stanowi doskonały przykład wykorzystania rozwiązań AI, zwłaszcza tak zaawansowanych jak Google AlphaEvolve, do tworzenia rozwiązań, które przekładają się na wymierne efekty biznesowe i operacyjne – mówi Anant Nawalgaria, Group AI Product Manager & Engineer w Google.
Optymalizacja operacji w czasie rzeczywistym
Projekt został wdrożony w jednym z magazynów FM Logistic w Polsce działającym 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu. Operacja obejmuje ponad 17,7 tysięcy lokalizacji kompletacyjnych.
Kluczowym wyzwaniem było takie grupowanie zamówień i planowanie tras, aby maksymalnie ograniczyć dystans pokonywany przez operatorów i wózki magazynowe. Istotne było przy tym dalsze zwiększenie efektywności procesu, który już wcześniej osiągał bardzo wysoki poziom optymalizacji.
– W logistyce coraz większe znaczenie ma dziś zdolność do szybkiego testowania i wdrażania nowych rozwiązań operacyjnych. Dzięki współpracy z Google mogliśmy wykorzystać AI do wygenerowania i oceny tysięcy wariantów algorytmów zarządzania zamówieniami, co pozwoliło nam osiągnąć wymierną poprawę efektywności w złożonym procesie kompletacji zamówień e-commerce – mówi Mateusz Klimowicz, Robotic Process Automation Manager w FM Logistic.
Tysiące wariantów algorytmów
Google AlphaEvolve generowało i testowało tysiące wariantów algorytmów logistycznych. Rozwiązanie wykorzystywało rzeczywiste dane operacyjne oraz zdefiniowane przez FM Logistic kryteria biznesowe i operacyjne. System oceniał m.in. długość tras, wydajność kompletacji oraz zgodność z wymaganiami procesowymi.
Efektem wdrożenia jest ponad 10-procentowa poprawa efektywności względem wcześniej wysoko zoptymalizowanego rozwiązania. Projekt pozwolił również ograniczyć dystans pokonywany w magazynie o ponad 15 tysięcy kilometrów rocznie. Poprawę osiągnięto bez dodatkowych inwestycji w infrastrukturę lub flotę wózków.
– Technologia pomogła nam stworzyć lepszy algorytm wspierający proces planowania tras kompletacyjnych. Efektem końcowym projektu jest w pełni audytowalny algorytm, który możemy dalej rozwijać i skalować. Sztuczna inteligencja nie zarządza magazynem i nie zastępuje istniejących systemów operacyjnych, jedynie pozwala wejść na wyższy poziom efektywności – podkreśla Mateusz Klimowicz.
Polska rozwija rozwiązania AI dla logistyki
Projekt wdrożeniowy został zaprezentowany podczas Google Cloud Next w Las Vegas jako przykład praktycznego wykorzystania AI w logistyce operacyjnej. Rozwiązanie jest obecnie skalowane na kolejne operacje FM Logistic w Europie i Ameryce Południowej. Firma rozwija również kolejne zastosowania AI w operacjach magazynowych. Obejmują one m.in. rozwiązania wspierające optymalizację rozmieszczenia produktów w magazynie oraz dalszą optymalizację procesów logistycznych.
Wdrożenie wpisuje się w szerszy kierunek rozwoju FM Logistic w kierunku poprawy efektywności łańcucha dostaw przy wykorzystaniu nowych technologii.
