

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
Truck Care rusza z nową ofertą na ciągniki MAN TGX
2026.06.30Granice wracają do handlu. Dlaczego dziś o sukcesie w eksporcie decyduje nie tylko logistyka
2026.06.30Przestępstwo w zasięgu kamery. Integracja monitoringu coraz ważniejsza dla bezpieczeństwa miast
2026.06.293 euro, które zmieni e-commerce. Tanie paczki z Chin na celowniku UE
2026.06.29Europa nie wygra wyścigu o magazyny energii samą skalą. Musi wygrać jakością integracji z siecią
2026.06.29Ponad co ósmy system ESS z nieprawidłowościami krytycznymi dla bezpieczeństwa. SMA wskazuje, gdzie zaczyna się niezawodność projektu
2026.06.29Alides Polska zajmuje strategiczną pozycję na Żoliborzu pod realizację nowego flagowego projektu
2026.06.29Bogi Gabrovic dołącza do Peakside, aby wspierać realizację akwizycji w Polsce
2026.06.29Olivia Centre wprowadza na rynek nową markę: Olivia Rent
2026.06.29





