

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
Debiut obligacji Matexi Polska na rynku Catalyst
2026.09.03W Zielonej Górze rozpoczęła się budowa mieszkań w ramach programu Absolwent
2026.09.03Fortnite, VR i simracing – G City Targówek zaprasza na wielkie święto gamingu. We wrześniu odbędzie się kolejna edycja GAME ZONE
2026.09.03Dane w produkcji, które pozwoliły ograniczyć koszty odpadu o 2,5 mln zł
2026.09.02Hellmann Worldwide Logistics Polska wybiera MLP Poznań. MLP Group umacnia pozycję partnera pierwszego wyboru dla liderów logistyki
2026.09.02Dane mogą obniżyć koszty dostaw cross-border nawet o 30 proc.
2026.09.02Lena Lighting i illu Partnerami XVI Weekendu Architektury w Gdyni
2026.09.01Bank NORD/LB finalizuje refinansowanie portfela farm wiatrowych Eurowind Energy i Windbud w Polsce o wartości 85 mln euro i łącznej mocy 56 MW
2026.09.01Jeden operator, cały łańcuch - ATC Cargo otwiera nowe fulfillment centre w Barniewicach
2026.09.01





