

CEVA Logistics wykorzystuje sztuczną inteligencję do automatyzacji przepływów w logistyce pojazdów gotowych
CEVA Logistics wprowadza sztuczną inteligencję (AI) do planowania i optymalizacji logistyki pojazdów gotowych. Operator wykorzysta rozwiązania typu Software-as-a-Service (SaaS) firmy DCbrain do realizacji celów transformacji cyfrowej i podniesienia jakości usług dla producentów samochodów
Doskonałość operacyjna dzięki AI
CEVA Logistics kładzie nacisk na doskonałość operacyjną i nieustanne podnoszenie jakości usług dla swoich klientów. Wykorzystanie sztucznej inteligencji ma uprościć procesy planowania schematów dystrybucji FVL (logistyki pojazdów gotowych). Celem, jaki stawia sobie CEVA, jest digitalizacja procesów, poprawa przetwarzania zamówień transportowych i konsolidacja rund dystrybucyjnych przez lepsze wykorzystanie floty przewoźników drogowych i zoptymalizowane przydziały.
Cyfryzacja przepływów transportowych umożliwi też przejście od optymalizacji statycznej do dynamicznej i automatyzację różnych części operacji. Dynamiczna optymalizacja opiera się na zasadzie cyfrowych bliźniaków (digital twins) i wcześniejszym ustandaryzowaniu wstępnych procesów.
Narzędzie dopasowane do ekspertów CEVA
CEVA Logistics zapewni osobom odpowiedzialnym za planowanie narzędzie, które uzupełni ich wiedzę, pomagając w standaryzacji i ujednoliceniu procesów pracy między agencjami. Rozwiązanie DCbrain, w połączeniu z systemem zarządzania transportem CEVA (TMS), oferuje globalną wizję przepływu operacyjnego. Umożliwi przeprowadzanie testów, z uwzględnieniem ograniczeń i zapewni zespołom narzędzie wspierające podejmowanie decyzji, przy jednoczesnym skróceniu czasu obliczeń.
Międzynarodowe wsparcie dla efektywnego łańcucha dostaw
Przepływy transportowe są skomplikowane, a ich planowanie opiera się na wielu zmiennych ograniczeniach, co wymaga ciągłego doskonalenia. CEVA, zwiększając efektywność i elastyczność łańcuchów dostaw, wdroży rozwiązanie na swoich platformach we Francji oraz w czterech innych krajach europejskich: w Belgii, Holandii, Polsce i Czechach.
Zespoły lokalne, przekonane o konieczności szybkiej adaptacji, wprowadzą to rozwiązanie, aby zwiększyć szybkość reakcji na nieprzewidziane zdarzenia związane z dostawą zamówień. Współpraca między zespołami planowania i lokalnymi oddziałami pozwoli na stworzenie bardziej wydajnego i dynamicznego rozwiązania w zakresie łańcucha dostaw.
Benjamin de Buttet, dyrektor operacyjny w DCbrain, mówi: „Sztuczna inteligencja umożliwia osobom odpowiedzialnym za planowanie osiąganie coraz lepszych wyników, dlatego też musi być w stanie szybciej integrować ich wiedzę. Współpraca TMS - DCbrain będzie się rozwijać, tak aby zapewnić użytkownikom jeszcze większą elastyczność”.
Thomas Maître, chief project officer FVL, CEVA Logistics, stwierdził: „Przemyślenie procesu planowania tras skłoniło nas do rewizji dotychczasowych metod pracy i optymalizacji planowania, z wykorzystaniem korzyści płynących z zastosowania AI do automatyzacji zadań planistów".
źródło: informacjebranzowe.pl
Najnowsze aktualności
F5 rozszerza platformę AI Security o ochronę korzystania z AI przez pracowników
2026.09.24Tieto i GN rozszerzają współpracę do globalnego partnerstwa w zakresie inżynierii oprogramowania
2026.09.23Nowe zasady ustalania stażu pracy – wyzwania dla HR i IT
2026.09.23Przemysł nowym liderem AI, 76% zwiększa inwestycje. Transport stoi w miejscu, a zdrowie będzie zatrudniać
2026.09.23Rutkowski Group wchodzi na rynek warszawski. Pierwsza inwestycja mieszkaniowa dewelopera powstanie na Białołęce
2026.09.23„Parkujesz – Pomagasz”. FERIO Konin łączy kierowców we wsparciu hospicjum
2026.09.22MSPO 2026: dronów przybywa. Kolejnym wyzwaniem jest to, co dzieje się z ich danymi na stanowisku operatora
2026.09.22Ciężarówki na rozdrożu. Polscy przewoźnicy liderami w UE, ale muszą przygotować się na zmiany [raport EFL]
2026.09.22Lena Lighting i illu partnerami Spotkania Architektów SARP U40 w Poznaniu
2026.09.22





