Poniżej prezentujemy Pięciostopniową klasyfikację zaawansowania TMS (Transport Management System) pod kątem pracy z danymi, od prostego przechowywania informacji, aż po automatyzację decyzji. Każdy poziom ilustruje, w jaki sposób systemy IT w branży transportowej i logistycznej mogą wspierać coraz bardziej zaawansowane procesy.
Poziom 1: Podstawowe zarządzanie danymi (TMS jako repozytorium)
- Cel: przechowywanie i podstawowa organizacja danych logistycznych oraz transportowych.
- Charakterystyka:
- System służy głównie do rejestrowania zleceń, danych o klientach i przewoźnikach, pojazdach i trasach.
- Brak lub bardzo ograniczone raportowanie (np. proste listy zleceń czy harmonogramów).
- Dane są wprowadzane ręcznie przez spedytorów i kierowców (np. dokumenty przewozowe, faktury, potwierdzenia dostaw).
- Brak zaawansowanej analizy – system nie generuje wniosków ani rekomendacji.
Przykład:
- Stary lub podstawowy moduł TMS, który umożliwia wyłącznie zarejestrowanie każdego zlecenia przewozowego i drukowanie dokumentów (list przewozowy, etykiety).
- Proste arkusze kalkulacyjne do ewidencji przesyłek.
Poziom 2: TMS z podstawowymi funkcjami operacyjnymi
- Cel: wsparcie podstawowych procesów logistycznych i transportowych przy pomocy zintegrowanego oprogramowania.
- Charakterystyka:
- Możliwość tworzenia planów tras, harmonogramów i obsługi magazynowej (w ograniczonym stopniu).
- Generowanie podstawowych raportów, np. zestawienia kosztów transportu, wykorzystanie floty, terminowość dostaw.
- Często integracja z innymi systemami (np. ERP) w minimalnym zakresie, np. wymiana danych o fakturach czy stanach magazynowych.
- Większość decyzji (np. wybór przewoźnika) wciąż należy do człowieka, ale system dostarcza proste dane pomocnicze.
Przykład:
- Standardowy TMS z możliwością zarządzania zleceniami i prostym planowaniem tras w oparciu o tabele odległości lub proste mapy.
- Raporty o wyjechanych pojazdach, liczbie zleceń na dany dzień, statusach dostaw.
Poziom 3: TMS z zaawansowaną analityką i raportowaniem
- Cel: dostarczanie pogłębionych raportów, analiz i wskaźników (KPI) w celu lepszego zarządzania flotą, personelem i kosztami.
- Charakterystyka:
- Wizualizacja danych w postaci dashboardów (np. wskaźniki OTIF – On Time In Full, zużycie paliwa, poziomy obciążenia floty).
- Zintegrowana analityka danych z wielu źródeł (np. GPS, czujniki w pojazdach, systemy magazynowe, dane od przewoźników kontraktowych).
- Możliwe alerty w przypadku odchyleń (np. zbyt długi postój, nieplanowana trasa).
- Trendy historyczne i pierwsze próby prognoz (np. prognoza zapotrzebowania na transport w oparciu o dane historyczne).
Przykład:
- TMS z modułem Business Intelligence, który generuje dashboardy w czasie rzeczywistym, pokazujące np. bieżącą lokalizację wszystkich pojazdów oraz analizę kosztów za ostatnie miesiące.
- System identyfikujący nieoptymalne zachowania kierowców (np. gwałtowne przyspieszenia), sugerujący szkolenie z ecodrivingu.
Poziom 4: TMS z funkcjami wspomagania decyzji (DSS)
- Cel: aktywne wsparcie spedytorów i menedżerów w podejmowaniu decyzji transportowych na bazie rozbudowanych analiz i symulacji.
- Charakterystyka:
- Wykorzystanie zaawansowanych algorytmów (np. modele statystyczne, machine learning) do prognozowania popytu na transport, kosztów paliwa, potencjalnych opóźnień.
- Scenariusze „co-jeśli” (np. symulacje wydłużenia tras, zmiany floty, podziału zadań między własne pojazdy a podwykonawców).
- System przedstawia rekomendacje, np. „Zamów dodatkową ciężarówkę na jutro” albo „Przenieś część ładunków na innego przewoźnika ze względu na opóźnienia”.
- Możliwa jest ciągła optymalizacja tras i harmonogramów w ciągu dnia, w odpowiedzi na nieprzewidziane zdarzenia (np. korki, awarie pojazdów).
Przykład:
- Zaawansowany TMS współpracujący z danymi o ruchu drogowym w czasie rzeczywistym, sugerujący alternatywne trasy i dynamicznie ustalający załadunki.
- System generujący rekomendacje oparte na popycie i dostępności floty („Jeśli doda się jeden dodatkowy pojazd na linii Wrocław-Poznań, można obsłużyć 15% więcej zamówień bez opóźnień”).
Poziom 5: TMS z elementami autonomii AI
- Cel: maksymalna automatyzacja procesu planowania i realizacji transportu poprzez algorytmy AI/ML, które podejmują i wdrażają decyzje w czasie rzeczywistym.
- Charakterystyka:
- Szerokie wykorzystanie uczenia maszynowego (machine learning) i sztucznej inteligencji (np. deep learning, computer vision) do prognozowania i optymalizacji.
- W pełni automatyczne planowanie tras, przydziału zleceń i załadunków – człowiek jedynie nadzoruje system lub akceptuje decyzje w szczególnych przypadkach.
- Obsługa klientów z pomocą chatbotów AI zdolnych do udzielania szczegółowych i spersonalizowanych odpowiedzi.
- Samo-uczące się moduły, które na podstawie doświadczeń (feedback loop) nieustannie usprawniają swoje prognozy i plany (np. rozpoznawanie wzorców w ruchu drogowym, lepsze zarządzanie doładunkami).
Przykład:
- TMS integrujący dane z tysięcy ciężarówek z GPS, mapami w czasie rzeczywistym, czujnikami IoT w magazynach i od podwykonawców, który sam ustala optymalny harmonogram i trasę dla każdego zlecenia.
- System predykcyjnie wysyła powiadomienia do klientów o spodziewanym czasie dostawy, uwzględniając korekty w czasie rzeczywistym (np. wypadki, zmiana warunków pogodowych) i równocześnie optymalizuje powrót pojazdów z doładunkami.
Podsumowanie
Branża transportowo-logistyczna rozwija rozwiązania TMS w rytm potrzeb rynkowych i możliwości technologii IT. Firmy zaczynają zazwyczaj od systemów rejestrujących i porządkujących zlecenia (Poziom 1–2), by następnie przejść do zaawansowanych analiz (Poziom 3), wspomagania decyzji (Poziom 4) i wreszcie do pełnej lub niemal pełnej automatyzacji z wykorzystaniem AI (Poziom 5). Ta progresja dojrzałości systemów TMS przekłada się bezpośrednio na efektywność operacji logistycznych, obniżenie kosztów i lepsze wyniki biznesowe.