Transformacja łańcuchów dostaw w warunkach cyfryzacji i automatyzacji
Logistyka od zawsze była niewidzialnym kręgosłupem gospodarki – odpowiadającym za przepływ towarów, informacji i zasobów. Jednak w XXI wieku jej rola ulega fundamentalnej zmianie. Dynamiczny rozwój technologii cyfrowych, rosnące oczekiwania klientów oraz presja na zrównoważony rozwój powodują, że tradycyjne modele zarządzania łańcuchem dostaw przestają wystarczać.
Dziś logistyka staje się systemem inteligentnym, autonomicznym i coraz bardziej zintegrowanym. Roboty współpracują z ludźmi, a algorytmy przewidują zakłócenia zanim się wydarzą. W „Ciekawostce z logistyki” przyjrzymy się najważniejszym trendom, które kształtują przyszłość logistyki.
Magazyny autonomiczne – człowiek vs robot
Jednym z najbardziej dynamicznie rozwijających się obszarów współczesnej logistyki są magazyny autonomiczne, które stanowią przykład zaawansowanej integracji automatyki, robotyki oraz systemów informatycznych. Tradycyjne procesy magazynowe, które opierają swoje działanie głównie na pracy fizycznej człowieka, są stopniowo zastępowane przez rozwiązania wykorzystujące roboty mobilne, systemy automatycznego składowania (ang. Automated Storage and Retrieval Systems, AS/RS) oraz zaawansowane oprogramowanie zarządzające przepływem towarów.
Autonomiczny magazyn to środowisko, w którym większość operacji, takich jak: transport wewnętrzny, kompletacja zamówień czy składowanie, odbywa się przy minimalnym udziale człowieka. Kluczową rolę odgrywają tu roboty typu AGV (ang. Automated Guided Vehicles) i AMR (ang. Autonomous Mobile Robots), które poruszają się w przestrzeni magazynu, analizując otoczenie w czasie rzeczywistym i optymalizując swoje trasy działania. Dzięki zastosowaniu sztucznej inteligencji oraz systemów wizyjnych roboty te potrafią unikać przeszkód i współpracować z innymi urządzeniami.
Rysunek 1 przedstawia koncepcję nowoczesnego, automatycznego magazynu, wyposażonego w systemy automatycznego składowania i pobierania (AS/RS), autonomiczne roboty mobilne (AGV/AMR) oraz zintegrowane systemy transportu wewnętrznego. Towary są przemieszczane pomiędzy strefami przyjęć, składowania, kompletacji i wysyłki z minimalnym udziałem operatorów. Procesy magazynowe są monitorowane i koordynowane przez system zarządzania magazynem (WMS), który współpracuje z systemem ERP oraz rozwiązaniami Internetu rzeczy (IoT). Dane pozyskiwane z czujników i urządzeń automatyki umożliwiają bieżącą kontrolę stanów magazynowych, optymalizację wykorzystania zasobów oraz zwiększenie efektywności i bezpieczeństwa operacji logistycznych. Zastosowanie automatycznych magazynów przyczynia się do skrócenia czasu realizacji zamówień, redukcji kosztów operacyjnych oraz poprawy jakości obsługi klienta.
Rys. 1. Automatyczny magazyn wysokiego składowania z wykorzystaniem systemów AS/RS, robotów AGV/AMR oraz integracją z systemami informatycznymi WMS i IoT
Źródło: opracowanie z wykorzystaniem narzędzia AI
Rozwój magazynów autonomicznych jest silnie związany z koncepcją Logistyki 4.0, zakładającą pełną cyfryzację procesów logistycznych oraz wykorzystanie danych w czasie rzeczywistym do podejmowania decyzji. Tendencje te są wyraźnie widoczne również w Polsce, gdzie realizowane są zaawansowane technologicznie inwestycje w obszarze automatyzacji magazynów.
Przykładem jest centrum logistyczne firmy Amica we Wronkach, uznawane za jeden z najbardziej zaawansowanych obiektów tego typu w kraju. Znajduje się tam samonośny magazyn wysokiego składowania o wysokości ponad 46 metrów, w którym obsługa palet realizowana jest przez w pełni zautomatyzowane układnice sterowane systemem WMS. Rozwiązania tego typu minimalizują udział pracy manualnej i zwiększają efektywność operacyjną.
Podobny kierunek rozwoju reprezentuje inwestycja firmy Thule w Hucie (woj. małopolskie), gdzie powstaje magazyn wysokiego składu o wysokości ponad 40 metrów, zdolny pomieścić około 40 tysięcy palet. Obiekt ten opiera się na zastosowaniu zautomatyzowanych systemów składowania i transportu, co wskazuje na rosnącą skalę automatyzacji w sektorze produkcyjnym i dystrybucyjnym.
Interesującym przykładem wykorzystania robotyki w logistyce jest również centrum Rhenus Warehousing Solutions w Bolesławcu, gdzie wdrożono system AutoStore – jedno z bardziej innowacyjnych rozwiązań magazynowych w Europie. Roboty poruszające się po stalowej siatce obsługują nawet do 1,8 miliona jednostek produktowych, co pozwala na znaczną redukcję powierzchni magazynowej i zwiększenie wydajności kompletacji.
Automatyzacja obejmuje także centra logistyczne sieci Żabka, a także centrum dystrybucyjne Coca‑Cola HBC, które zostało zaprojektowane jako niemal w pełni autonomiczny obiekt logistyczny.
Przytoczone przykłady pokazują, że Polska adaptuje globalne trendy, ale również aktywnie rozwija własne kompetencje w zakresie automatyzacji. Mimo postępującej automatyzacji rola człowieka nie zanika, lecz ulega transformacji. Pracownicy stają się operatorami systemów, analitykami oraz specjalistami nadzorującymi działanie infrastruktury technologicznej. Tego rodzaju transformacja wymaga nowych kompetencji, w szczególności w zakresie obsługi technologii oraz interpretacji danych.
GPS to za mało – przyszłość lokalizacji w logistyce
Współczesna logistyka w coraz większym stopniu opiera się na precyzyjnym zarządzaniu informacją o lokalizacji zasobów. Tradycyjne systemy GPS, choć powszechnie stosowane w transporcie zewnętrznym, okazują się niewystarczające w kontekście rosnących wymagań operacyjnych, szczególnie w środowiskach zamkniętych, takich jak: magazyny, centra dystrybucyjne czy hale produkcyjne. Ograniczona dokładność, sięgająca zazwyczaj kilku metrów, oraz brak stabilnego sygnału wewnątrz budynków sprawiają, że GPS nie spełnia wymogów nowoczesnych systemów logistycznych.
Rys. 2. Ewolucja technologii lokalizacji w logistyce – od systemów GPS do inteligentnych systemów RTLS, IoT i analityki czasu rzeczywistego
Źródło: opracowanie z wykorzystaniem narzędzia AI
Rysunek 2 przedstawia ewolucję systemów lokalizacyjnych stosowanych w logistyce. Tradycyjne rozwiązania, oparte na technologii GPS, umożliwiają przede wszystkim monitorowanie położenia pojazdów w przestrzeni otwartej, jednak ich możliwości są ograniczone w przypadku lokalizacji obiektów wewnątrz budynków oraz monitorowania pojedynczych zasobów logistycznych. Współczesne systemy zarządzania łańcuchem dostaw wymagają znacznie większej dokładności, ciągłej dostępności danych oraz integracji informacji pochodzących z różnych źródeł.
Z tego względu coraz większe znaczenie zyskują technologie lokalizacji czasu rzeczywistego (RTLS), takie jak: RFID, Bluetooth Low Energy (BLE), Ultra-Wideband (UWB) oraz rozwiązania Internetu rzeczy (IoT) i sieci 5G. Technologie te umożliwiają precyzyjne śledzenie położenia pojazdów, palet, kontenerów, produktów, urządzeń oraz pracowników zarówno w przestrzeni otwartej, jak i wewnątrz magazynów czy zakładów produkcyjnych.
Integracja danych lokalizacyjnych z systemami WMS, TMS i ERP oraz wykorzystanie algorytmów sztucznej inteligencji pozwalają na budowę inteligentnych systemów logistycznych, zdolnych do monitorowania procesów w czasie rzeczywistym, przewidywania potencjalnych zakłóceń oraz automatycznej optymalizacji przepływu zasobów. W rezultacie przyszłość lokalizacji w logistyce opiera się nie na pojedynczej technologii GPS, lecz na współdziałaniu wielu komplementarnych technologii, tworzących spójny ekosystem lokalizacji i zarządzania danymi w czasie rzeczywistym.
Zastosowanie nowoczesnych technologii lokalizacyjnych otwiera nowe możliwości w zarządzaniu łańcuchem dostaw. Przede wszystkim umożliwia uzyskanie pełnej widoczności przepływu towarów, co stanowi jeden z kluczowych elementów koncepcji Logistyki 4.0. Dokładna informacja o lokalizacji produktów, pojazdów czy jednostek transportowych pozwala na bieżące monitorowanie procesów oraz szybką identyfikację potencjalnych problemów. Ponadto technologie RTLS i pokrewne umożliwiają automatyczne zarządzanie ruchem w magazynach oraz centrach logistycznych. Systemy te mogą na przykład sterować ruchem robotów mobilnych, optymalizować trasy transportu wewnętrznego czy zapobiegać kolizjom między urządzeniami. Dzięki temu zwiększa się nie tylko efektywność operacyjna, ale również bezpieczeństwo pracy.
Big Data w logistyce – od przewidywania do prewencji
Współczesne systemy logistyczne generują ogromne ilości danych pochodzących z wielu źródeł, takich jak: systemy transportowe, magazynowe, sprzedażowe, a także dane zewnętrzne, obejmujące warunki pogodowe czy sytuacje na rynkach globalnych. Dynamiczny rozwój technologii informatycznych umożliwia ich gromadzenie, przetwarzanie oraz analizę, co prowadzi do fundamentalnej zmiany sposobu zarządzania łańcuchem dostaw. Wykorzystanie koncepcji Big Data pozwala organizacjom przejść od modelu reaktywnego, opartego na reagowaniu na zaistniałe zdarzenia, do podejścia proaktywnego, w którym decyzje podejmowane są na podstawie prognoz i analiz.
Analiza dużych zbiorów danych umożliwia przede wszystkim przewidywanie popytu, co ma kluczowe znaczenie dla planowania produkcji, transportu oraz poziomu zapasów. Dzięki wykorzystaniu zaawansowanych modeli analitycznych przedsiębiorstwa mogą identyfikować trendy zakupowe, sezonowość oraz zmiany zachowań klientów, co przekłada się na lepsze dopasowanie podaży do rzeczywistego zapotrzebowania. Jednocześnie analiza danych pozwala na identyfikację tzw. wąskich gardeł w łańcuchu dostaw, czyli miejsc, w których dochodzi do opóźnień lub ograniczeń przepustowości. Dzięki temu możliwa jest optymalizacja procesów oraz eliminacja nieefektywności.
Istotnym obszarem zastosowania Big Data jest również zarządzanie zapasami. Tradycyjne modele często opierały się na uproszczonych prognozach i historycznych danych, co prowadziło do nadmiarów lub niedoborów towarów. Nowoczesne systemy analityczne pozwalają na dynamiczne dostosowywanie poziomu zapasów w czasie rzeczywistym, biorąc pod uwagę aktualne dane rynkowe, operacyjne oraz logistyczne.
Najważniejszą zmianą, jaką przynosi wykorzystanie Big Data, jest jednak przejście od samego prognozowania do prewencji. W tym kontekście szczególną rolę odgrywają rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji oraz na analizie predykcyjnej, które umożliwiają wykrywanie potencjalnych zakłóceń jeszcze przed ich wystąpieniem. Systemy te analizują dane historyczne i bieżące w celu identyfikacji wzorców prowadzących do problemów, takich jak: opóźnienia transportu, przerwy w dostawach czy przeciążenia infrastruktury. Dzięki temu przedsiębiorstwa mogą podejmować działania zapobiegawcze, minimalizując ryzyko strat i zakłóceń.
Rys. 3. Big Data w logistyce – od integracji i analizy danych do predykcyjnego i prewencyjnego zarządzania łańcuchem dostaw
Źródło: opracowanie z wykorzystaniem narzędzia AI
Rysunek 3 przedstawia koncepcję wykorzystania technologii Big Data w zarządzaniu procesami logistycznymi, począwszy od pozyskiwania i integracji danych, aż do realizacji działań prewencyjnych, wspierających odporność łańcucha dostaw. Dane pochodzące z systemów przedsiębiorstwa (ERP, WMS, TMS), urządzeń Internetu rzeczy (IoT), systemów telematycznych, źródeł zewnętrznych oraz od partnerów biznesowych są gromadzone i przetwarzane w centralnej platformie Big Data.
Wykorzystanie zaawansowanych metod analitycznych oraz algorytmów uczenia maszynowego umożliwia identyfikację wzorców i zależności niewidocznych przy zastosowaniu tradycyjnych metod analizy danych. Na tej podstawie możliwe jest prognozowanie popytu, przewidywanie opóźnień dostaw, identyfikacja ryzyka niedoboru zapasów oraz prognozowanie awarii środków transportu i urządzeń logistycznych. Wyniki analiz stanowią podstawę do podejmowania działań prewencyjnych, takich jak: modyfikacja tras przewozowych, wcześniejsze uzupełnianie zapasów, uruchamianie alternatywnych źródeł zaopatrzenia czy automatyczne generowanie alertów i rekomendacji decyzyjnych.
Coraz większe znaczenie w zarządzaniu logistyką zyskuje także koncepcja cyfrowych bliźniaków (ang. digital twin), czyli wirtualnych odwzorowań realnych procesów i obiektów logistycznych. Cyfrowe modele pozwalają na symulowanie różnych scenariuszy działania, testowanie zmian oraz optymalizację procesów bez ingerencji w rzeczywisty system. W połączeniu z analizą danych w czasie rzeczywistym stanowią one potężne narzędzie wspierające podejmowanie decyzji strategicznych i operacyjnych.
W rezultacie dane stają się jednym z najważniejszych zasobów w zarządzaniu łańcuchem dostaw. Organizacje, które potrafią je skutecznie wykorzystać, zyskują przewagę konkurencyjną dzięki większej elastyczności, lepszej efektywności oraz zdolności szybkiego reagowania na zmieniające się warunki rynkowe.
Podsumowanie
Współczesna logistyka znajduje się w fazie dynamicznej transformacji, której fundamentami są automatyzacja, analiza danych oraz rozwój inteligentnych technologii. Rozwiązania takie, jak: magazyny autonomiczne, zaawansowane systemy lokalizacyjne czy narzędzia Big Data pokazują, że tradycyjne podejście do zarządzania łańcuchem dostaw ustępuje miejsca modelom opartym na precyzji, integracji i przewidywaniu zdarzeń. Szczególnie istotne jest przejście z podejścia reaktywnego na proaktywne, w którym dane i algorytmy umożliwiają wykrywanie ryzyka oraz zapobieganie zakłóceniom jeszcze przed ich wystąpieniem.
Istotnym elementem tej transformacji są magazyny autonomiczne, które dzięki wykorzystaniu robotów, systemów zarządzania magazynem (WMS) oraz sztucznej inteligencji znacząco zwiększają wydajność i dokładność operacji logistycznych. Jednocześnie rozwój technologii lokalizacyjnych, wykraczających poza tradycyjny GPS – takich, jak RTLS, UWB czy rozwiązania oparte na IoT – umożliwia precyzyjne śledzenie zasobów oraz pełną kontrolę nad ich przepływem, zarówno w przestrzeniach otwartych, jak i zamkniętych.
Rozwój technologii nie eliminuje jednak roli człowieka, lecz ją redefiniuje. Coraz większe znaczenie mają kompetencje analityczne, cyfrowe oraz zdolność współpracy z systemami autonomicznymi. Jednocześnie rośnie znaczenie zrównoważonego rozwoju oraz odporności łańcuchów dostaw na nieprzewidziane zdarzenia.
Przyszłość logistyki będzie należała do organizacji, które potrafią skutecznie łączyć zaawansowane technologie – takie, jak automatyczne magazyny i inteligentne systemy lokalizacji – z wiedzą i elastycznością operacyjną. W tym kontekście kluczowe znaczenie ma zdolność adaptacji do zmieniającego się otoczenia oraz umiejętność wykorzystania innowacji jako źródła trwałej przewagi konkurencyjnej.
Bibliografia
- Christopher, M. (2016). Logistics & Supply Chain Management. Pearson Education.
- Co to jest BLE (Bluetooth Low Energy) i jak działa? – Tesswave
- Faragher, R., Harle, R. (2015). Location fingerprinting with Bluetooth Low Energy beacons. IEEE Journal Selected Areas in Communications, vol. 33 (11), 2418-2428.
- Gu, Y., Lo, A., Niemegeers, I. (2009). A survey of indoor positioning systems for wireless personal networks, IEEE Communications Surveys & Tutorials, vol. 11 (1).
- Hofmann, E., Rüsch, M. (2017). Industry 4.0 and the current status as well as future prospects on Logistics, Computers in Industry, vol 89, 23-34.
- Hofmann, E., Rüsch, M. (2017). Industry 4.0 and the current status as well as future prospects on Logistics, Computers in Industry, vol 89, 23-34.
- https://log24.pl/news/najwyzszy-automatyczny-magazyn-wysokiego-skladowania-w-kraju/
- https://portaltsl.pl/logistyka/zabka-uruchomila-zautomatyzowane-centrum-logistyczne/
- https://press.amica.pl/releases/368414/amica-otworzyla-magazyn-wysokiego-skladowania
- https://www.mecalux.pl/aktualnosci/thule-magazyn-polska
- https://www.rhenus.group/pl/pl/aktualnosci-i-media/rhenus-warehousing-solutions-polska-wdraza-system-autostore-w-boleslawcu/
- https://www.youtube.com/watch?v=AM5Ibhpl3kc
- Ivanov, D., Dolgui, A., Sokolov, B. (2019). The Impact of Digital Technology and Industry 4.0 on the Ripple Effect and Supply Chain Risk Analytics. International Journal of Production Research, 57(3), 829-846.
- Kache, F., Seuring, S. (2017). Challenges and opportunities of digital information at the intersection of Big Data analytics and supply chain management. International Journal of Operations & Production Management, vol. 37(1), 10-36.
- Richards, G. (2025). Warehouse Management: The Definitive Guide to Improving Efficiency and Minimizing Costs in the Modern Warehouse, (5th edition), Kogan Page Publisher.
- Technologia ultraszerokopasmowa (UWB): czym jest i do czego się ją wykorzystuje
- Waller, M.A., Fawcett, S.E. (2013), Data Science, Predictive Analytics, and Big Data: A Revolution That Will Transform Supply Chain Design and Management. Journal of Business Logistics, 34(2), 77-84.
- Wurman, P. R., D’Andrea, R., Mountz, M. (2008). Coordinating Hundreds of Cooperative, Autonomous Vehicles in Warehouses, AI Magazine, vol. 29.
- Zafari, F., Gkelias, A., Leung, K. (2019). A survey of indoor localization systems and Technologies, IEEE Communications Surveys & Tutorials, vol. 21 (3).
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
