Rola technologii informatycznych w łańcuchu dostaw
Kilka lat temu zarządzanie łańcuchem dostaw opierało się głównie na ludzkim doświadczeniu, arkuszach kalkulacyjnych i intuicji. Dziś coraz częściej decyzje podejmowane są w ułamku sekundy – przez algorytmy, systemy uczące się i inteligentne sieci czujników. Rewolucja cyfrowa dotarła do magazynów, flot transportowych i centrów dystrybucji, a jej głównym motorem napędowym są rozwiązania IT oraz sztuczna inteligencja (ang. artificial intelligence, AI).
AI w logistyce to już nie wizja odległej przyszłości lecz fakt wpływający na codzienne działanie operacji w procesach logistycznych. Systemy oparte na uczeniu maszynowym automatyzują kompletację zamówień, optymalizują rozmieszczenie towarów w magazynie i przewidują popyt z wyprzedzeniem niemożliwym do osiągnięcia tradycyjnymi metodami. Dodatkowo, nowoczesna AI zaczyna rozumieć kontekst operacji i aktywnie wspiera pracowników, zamiast ich zastępować.
W branży TSL wdrażanie nowych technologii przestało być ciekawostką – stało się koniecznością. Na rysunku 1 przedstawiono uproszczony schemat łańcucha dostaw w ujęciu end‑to‑end, obejmujący kluczowe elementy: od dostawców, przez proces produkcji i magazynowania, aż po transport i dostarczenie produktu do klienta końcowego. Poszczególne ogniwa są połączone przepływem materiałów, który wspierany jest jednocześnie przez przepływ informacji.
Rys. 1. Schemat łańcucha dostaw (end-to-end) z uwzględnieniem zastosowania technologii informatycznych (ERP, WMS, TMS, IoT, AI)
Źródło: opracowanie z wykorzystaniem narzędzia AI
Współczesne łańcuchy dostaw są silnie zintegrowane z technologiami informatycznymi, takimi jak: systemy ERP (ang. Enterprise Resource Planning), WMS (ang. Warehouse Management System), TMS (ang. Transport Management System), a także rozwiązaniami opartymi na IoT oraz sztucznej inteligencji. Technologie te umożliwiają monitorowanie procesów w czasie rzeczywistym, optymalizację zapasów, planowanie transportu oraz podejmowanie decyzji na podstawie danych analitycznych.
Zastosowanie narzędzi cyfrowych zwiększa przejrzystość łańcucha dostaw, minimalizuje ryzyko błędów oraz pozwala na szybsze reagowanie na zmiany popytu i zakłócenia operacyjne.
Systemy WMS , TMS i ERP – fundament cyfrowego magazynu
Rozwój logistyki i gospodarki cyfrowej sprawił, że tradycyjne zarządzanie magazynem ustępuje miejsca zintegrowanym systemom informatycznym. W centrum tej transformacji znajdują się dwa kluczowe rozwiązania: WMS oraz ERP. To właśnie ich współpraca stanowi fundament nowoczesnego, cyfrowego magazynu, umożliwiając efektywne zarządzanie procesami, optymalizację kosztów oraz pełną kontrolę nad przepływem towarów i informacji.
System WMS odpowiada za bieżące zarządzanie operacjami magazynowymi. Jego podstawowym zadaniem jest optymalizacja procesów zachodzących w magazynie – od przyjęcia towaru, przez składowanie, aż po kompletację i wysyłkę. WMS działa na poziomie operacyjnym – „steruje ruchem” wewnątrz magazynu, zapewniając jego maksymalną efektywność.
System ERP obejmuje znacznie szerszy zakres funkcjonalny, integrując wszystkie kluczowe obszary działalności przedsiębiorstwa, takie jak: finanse i księgowość, zakupy i sprzedaż, planowanie produkcji, zarządzanie relacjami z klientami, kadry i płace. W kontekście magazynu ERP pełni funkcję systemu nadrzędnego, dostarczającego dane oraz koordynującego procesy na poziomie strategicznym. To tutaj powstają zamówienia zakupu, zlecenia sprzedaży czy prognozy popytu, które następnie są realizowane w magazynie przy wsparciu WMS.
W kontekście cyfrowego magazynu warto również uwzględnić rolę systemu TMS, który odpowiada za planowanie, realizację i optymalizację procesów transportowych. Podczas, gdy WMS koncentruje się na operacjach wewnątrz magazynu, a ERP zarządza procesami na poziomie całego przedsiębiorstwa, TMS obejmuje etap dostawy – od momentu opuszczenia towaru z magazynu aż do jego dostarczenia klientowi.
Integracja TMS z WMS i ERP tworzy spójny ekosystem informacyjny, który obejmuje cały łańcuch dostaw – od przyjęcia towaru, przez jego magazynowanie, aż po finalną dostawę do odbiorcy. Dzięki temu przedsiębiorstwo zyskuje pełną widoczność procesów logistycznych end-to-end, co przekłada się na lepszą obsługę klienta, redukcję kosztów oraz większą elastyczność operacyjną.
Internet rzeczy (IoT) jako fundament nowoczesnej logistyki
Jednym z najważniejszych elementów cyfryzacji logistyki jest Internet rzeczy (IoT), który umożliwia komunikację między urządzeniami oraz automatyczną wymianę danych w czasie rzeczywistym.
Rysunek 2 przedstawia przykładową implementację technologii Internetu rzeczy w środowisku magazynowym. W centralnej części zaprezentowano strefę składowania, wyposażoną w inteligentne regały, autonomiczne roboty transportowe (AGV/AMR), wózki widłowe oraz urządzenia identyfikacyjne i lokalizacyjne. W magazynie rozmieszczono również czujniki środowiskowe monitorujące temperaturę, wilgotność i jakość powietrza, kamery IoT wspomagające nadzór procesów oraz inteligentne systemy oświetlenia i monitoringu zużycia energii.
Rys. 2. Architektura Internetu rzeczy (IoT) w magazynie – przykładowe zastosowania czujników, urządzeń inteligentnych oraz przepływ danych w czasie rzeczywistym
Źródło: opracowanie z wykorzystaniem narzędzia AI
Dane generowane przez poszczególne urządzenia są przesyłane w czasie rzeczywistym do platformy IoT, gdzie podlegają gromadzeniu, analizie i wizualizacji. Platforma jest zintegrowana z systemami przedsiębiorstwa, takimi jak: WMS, ERP i TMS, umożliwiając bieżące monitorowanie procesów magazynowych, śledzenie zasobów i pracowników, automatyczne generowanie alertów oraz wspomaganie podejmowania decyzji operacyjnych. Zastosowanie technologii IoT zwiększa transparentność procesów, poprawia wykorzystanie zasobów, ogranicza ryzyko błędów oraz przyczynia się do wzrostu efektywności i bezpieczeństwa funkcjonowania magazynu.
Rysunek 3 przedstawia przykładową architekturę wykorzystania technologii Internetu rzeczy (IoT) w procesach transportowych i logistycznych. Centralnym elementem systemu jest pojazd transportowy, wyposażony w szereg czujników i urządzeń telematycznych, które umożliwiają ciągłe monitorowanie parametrów eksploatacyjnych oraz warunków przewozu ładunku. Dane pozyskiwane są między innymi z modułów GPS/GNSS, czujników temperatury i wilgotności, systemów monitorowania poziomu paliwa, diagnostyki pokładowej (OBD/CAN), czujników ciśnienia w oponach (TPMS), kamer oraz elektronicznych plomb zabezpieczających.
Rys. 3. Zastosowanie technologii Internetu rzeczy (IoT) w transporcie – monitorowanie pojazdów, ładunków oraz zarządzanie procesami logistycznymi w czasie rzeczywistym
Źródło: opracowanie z wykorzystaniem narzędzia AI
Informacje generowane przez urządzenia IoT są przesyłane za pośrednictwem sieci komórkowych (4G/5G, LTE-M, NB-IoT) do centralnej platformy IoT, gdzie podlegają agregacji, analizie oraz wizualizacji. Platforma jest zintegrowana z systemami przedsiębiorstwa, takimi jak: TMS, ERP, WMS i CRM, co umożliwia bieżące śledzenie lokalizacji pojazdów i przesyłek, monitorowanie stanu technicznego środków transportu, prognozowanie czasu dostawy (ETA), optymalizację tras oraz automatyczne generowanie powiadomień i alertów.
Zastosowanie technologii IoT w transporcie zwiększa transparentność procesów logistycznych, poprawia bezpieczeństwo przewozów oraz umożliwia podejmowanie decyzji w oparciu o dane dostępne w czasie rzeczywistym. Ponadto rozwiązania IoT przyczyniają się do redukcji kosztów eksploatacyjnych, efektywniejszego wykorzystania floty transportowej oraz podniesienia jakości obsługi klienta poprzez zapewnienie pełnej identyfikowalności i kontroli realizowanych dostaw.
Sztuczna inteligencja i analiza danych w zarządzaniu łańcuchem dostaw
Sztuczna inteligencja (AI) oraz analiza dużych zbiorów danych (Big Data) odgrywają coraz większą rolę w logistyce. Ich zastosowanie obejmuje m.in. prognozowanie popytu, optymalizację zapasów oraz planowanie tras transportowych.
Ponadto, coraz więcej przedsiębiorstw wykorzystuje systemy uczące się, które automatycznie dostosowują decyzje logistyczne do zmieniających się warunków rynkowych. W perspektywie najbliższych lat przewiduje się dalszy wzrost integracji AI z systemami zarządzania łańcuchem dostaw.
Rys. 4. Zastosowanie sztucznej inteligencji i analizy danych w zarządzaniu łańcuchem dostaw – od integracji danych do wspomagania decyzji operacyjnych i strategicznych
Źródło: opracowanie z wykorzystaniem narzędzia AI
Rysunek 4 przedstawia koncepcję wykorzystania sztucznej inteligencji (AI) oraz analizy danych w procesie zarządzania współczesnym łańcuchem dostaw. Schemat obrazuje pełny cykl przetwarzania danych – od ich pozyskiwania z różnych źródeł, poprzez integrację i analizę, aż do generowania rekomendacji wspierających podejmowanie decyzji biznesowych.
W pierwszym etapie dane są gromadzone z systemów przedsiębiorstwa (ERP, WMS, TMS), urządzeń Internetu rzeczy (IoT), źródeł zewnętrznych (np. dane pogodowe, sytuacja rynkowa, ceny surowców) oraz od partnerów biznesowych. Następnie dane podlegają procesom integracji, oczyszczania i agregacji w centralnych repozytoriach danych, takich jak hurtownie danych (ang. Data Warehouse) lub jeziora danych (ang. Data Lake).
Centralnym elementem schematu jest warstwa analityczna, wykorzystująca algorytmy sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. Obejmuje ona modele predykcyjne służące do prognozowania popytu, czasu realizacji dostaw oraz poziomu zapasów, a także mechanizmy optymalizacyjne wspierające planowanie produkcji, transportu i dystrybucji. Dodatkowo stosowane są narzędzia analizy diagnostycznej, umożliwiające identyfikację przyczyn problemów oraz generowanie rekomendacji działań korygujących.
Wyniki analiz znajdują zastosowanie w kluczowych obszarach zarządzania łańcuchem dostaw, takich jak: prognozowanie popytu, planowanie sprzedaży i operacji, zarządzanie zapasami, optymalizacja tras transportowych, wybór dostawców, wykrywanie anomalii oraz predykcyjne utrzymanie ruchu. Proces ten jest wspierany przez mechanizm ciągłego monitorowania wyników i uczenia modeli AI na podstawie nowych danych oraz informacji zwrotnych pochodzących z realizowanych procesów.
Zastosowanie sztucznej inteligencji i analizy danych umożliwia zwiększenie efektywności operacyjnej, poprawę jakości podejmowanych decyzji, redukcję kosztów logistycznych oraz zwiększenie odporności łańcucha dostaw na zakłócenia. Dzięki analizie danych w czasie rzeczywistym przedsiębiorstwa mogą szybciej reagować na zmiany popytu, ograniczać ryzyko operacyjne oraz budować bardziej elastyczne i zrównoważone sieci dostaw.
Podsumowanie
Dynamiczny rozwój technologii informatycznych powoduje istotne zmiany w sposobie funkcjonowania współczesnych łańcuchów dostaw. W warunkach rosnącej konkurencji, globalizacji rynków oraz coraz większej zmienności otoczenia przedsiębiorstwa są zmuszone do poszukiwania rozwiązań umożliwiających zwiększenie efektywności operacyjnej, poprawę jakości podejmowanych decyzji oraz budowanie odporności na zakłócenia. Technologie informatyczne stały się zatem jednym z kluczowych czynników determinujących sprawne i skuteczne zarządzanie przepływem materiałów, informacji i środków finansowych w całym łańcuchu dostaw.
Systemy informatyczne, takie jak ERP, WMS i TMS umożliwiają integrację procesów logistycznych oraz zapewniają dostęp do aktualnych i spójnych danych niezbędnych do planowania, monitorowania i kontroli operacji. Jednocześnie rozwój technologii Internetu rzeczy (IoT) pozwala na pozyskiwanie danych w czasie rzeczywistym oraz zwiększa transparentność procesów transportowych i magazynowych. Coraz większe znaczenie zyskują również rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji i analizie danych, które wspierają prognozowanie popytu, optymalizację zapasów, planowanie transportu oraz identyfikację potencjalnych zagrożeń i nieprawidłowości.
Bibliografia
- Barcik R., Starow T. (2025). Sztuczna inteligencja i technologie cyfrowe w logistyce ery przemysłu 4.0, Zeszyty Naukowe Akademii Górnośląskiej, N3 33 (9).
- Bytniewski A.;Matouk K.;Hernes M. (2018). Ku systemom klasy ERP IV, Informatyka Ekonomiczna, Nr 1 (47), s. 43-57.
- Duda A. (2015). Charakterystyka i ocena możliwości zastosowania systemów informatycznych klasy WMS, Zeszyty Naukowe Wydziału Zarządzania i Dowodzenia Akademii Obrony Narodowej nr 3(15), 5-17.
- Jacyna M. (2012). Logistyka transportu. Warszawa: Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej.
- Minashkina, D., Happonen, A. (2023). Warehouse Management Systems for Social and Environmental Sustainability: A Systematic Literature Review and Bibliometric Analysis. Logistics, 7(3), 40.
- Poszytek, P., Lis, M., Jefmański, B., Fila, J., Jeżowski, M., & Kotelska, J. (2024). Transformacja cyfrowa przedsiębiorstw w dobie Przemysłu 4.0. Dąbrowa Górnicza: Akademia WSB.
- Rokicki T., Ziółkowska P. (2020). Zintegrowane systemy informatyczne w zarządzaniu przedsiębiorstwem logistycznym. Ekonomika i Organizacja Logistyki.
- Rutkowski K. (red) (2016). Zarządzanie łańcuchem dostaw w XXI wieku. W poszukiwaniu nowych źródeł przewagi konkurencyjnej, Warszawa, Oficyna Wydawnicza SGH.
Autor: dr inż. Joanna Ochelska-Mierzejewska, Instytut Informatyki, Wydział Fizyki Technicznej, Informatyki i Matematyki Stosowanej Politechniki Łódzkiej
Redakcja: dr inż. Barbara Galińska, Instytut Zarządzania, Wydział Organizacji i Zarządzania Politechniki Łódzkiej
