Laboratorium Inteligentnych Systemów Logistycznych instytutu MIT bada nowe sposoby wykorzystania AI w planowaniu logistycznym i zarządzaniu zapasami
GENESIS jest jednym z najnowszych efektów współpracy badawczej między Mecaluxem a Centrum Transportu i Logistyki MIT. Partnerstwo to koncentruje się na rozwoju rozwiązań w zakresie automatyzacji magazynów, zarządzaniu zapasami, optymalizacji operacyjnej oraz koordynacji pracy ludzi i systemów robotycznych.
„Przedsiębiorstwa zarządzające rozbudowaną siecią magazynów lub centrów dystrybucyjnych muszą podejmować decyzje dotyczące tego, jakie produkty magazynować, gdzie i w jakiej ilości, a także z którego obiektu realizować poszczególne zamówienia. Dotychczas planowanie zapasów i kompletacja zamówień były analizowane oddzielnie. GENESIS powstał właśnie po to, aby zintegrować oba te procesy w jednym rozwiązaniu” – wyjaśnił Winkenbach podczas konferencji Gartnera. Program wykorzystuje zaawansowane modele uczenia maszynowego do wyznaczania optymalnego poziomu zapasów w sieci magazynów oraz określania momentu, w którym należy przeprowadzić uzupełnienie stanów magazynowych.
Według Winkenbacha algorytm AI stanowiący podstawę GENESIS potrafi przeanalizować tysiące możliwych scenariuszy w ciągu kilku minut – zadanie, które pracownikom magazynu zajęłoby kilka dni lub nawet tygodni pracy. Dodatkowo GENESIS wykorzystuje duży model językowy, który pomaga użytkownikom interpretować oraz weryfikować rozwiązania proponowane przez system. „Narzędzie nie tylko analizuje dane, ale także potrafi w sposób zrozumiały dla każdego wyjaśnić, dlaczego podejmuje określone decyzje dotyczące zapasów” – podkreślił badacz z MIT.
AI umacnia swoją pozycję w logistyce
Podczas konferencji Winkenbach zwrócił uwagę, że sztuczna inteligencja wychodzi poza etap eksperymentów i staje się technologią znajdującą realne zastosowanie w zarządzaniu. Zdaniem eksperta rozwój tych rozwiązań wynika z rosnącej złożoności procesów logistycznych, związanej z coraz większymi wymaganiami klientów, stałym narażeniem na zakłócenia geopolityczne oraz koniecznością równoważenia takich celów jak koszty, szybkość realizacji i zrównoważony rozwój.
Dyrektor Laboratorium Inteligentnych Systemów Logistycznych powołał się na wyniki badania przeprowadzonego wspólnie z Mecaluxem, zgodnie z którym 83% organizacji zwiększyło wykorzystanie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w ciągu ostatniego roku. Zdaniem Winkenbacha pokazuje to, że projekty pilotażowe są stopniowo integrowane z codziennymi operacjami przedsiębiorstw. „AI nie ma zastąpić obecnie stosowanych narzędzi do planowania logistycznego, lecz zwiększyć ich możliwości” – dodał.
Przyszłość AI w łańcuchu dostaw
Podczas Gartner Supply Chain Symposium/Xpo™ 2026 Winkenbach zaznaczył, że wiele obecnych zastosowań AI w magazynach nadal koncentruje się na bardzo konkretnych, odizolowanych problemach. Celem jest natomiast rozwój narzędzi zdolnych do integrowania różnych decyzji podejmowanych w ramach łańcucha dostaw w jednej wysoko zaawansowanej warstwie analitycznej.
Badacz z MIT podkreślił również potencjał, którzy mogą współpracować ze sobą w skoordynowany sposób. „Firmy opracowują wyspecjalizowane modele rozwiązujące konkretne problemy i współpracujące ze sobą” – powiedział Winkenbach i dodał: „Naszym celem jest stworzenie inteligencji zdolnej do optymalizacji całego łańcucha dostaw – od początku do końca. Właśnie do tego dążymy wspólnie z Mecaluxem”.