Deep Learning × Logistyka

AI w logistyce: Państwa dane wiedzą więcej,
niż Państwa dyspozytorzy podejrzewają

6 modułów. 6 problemów, które zna każdy kierownik floty. 6 rozwiązań opartych na danych, które przekształcają istniejące dane telematyczne, ERP i kadrowe w konkretne kwoty w euro - z wykorzystaniem systemów, które już u Państwa działają.

Łączny potencjał oszczędności rocznie
€0
Dla floty 150 ciężarówek · model poglądowy
Skrótowo

Liczby z logistyki, które mówią same za siebie

Na podstawie typowego średniego przedsiębiorstwa logistycznego: 150 ciężarówek, 43 stałych klientów, transport na terenie UE.

6
Moduły
150
Analizowane ciężarówki
€0,9M
Potencjał oszczędności/rok
Elastyczny
Czas trwania pilota
6 modułów

Każdy moduł rozwiązuje konkretny problem logistyczny

Kliknij wybrany moduł, aby zobaczyć pełny interaktywny notebook z kodem, wizualizacjami i business impactem.

Moduł 01
Predykcja czasu postoju
Model LSTM przewiduje, jak długo ciężarówka będzie czekać przy rampie - i wskazuje klientów systematycznie spowalniających flotę.
€132.300
Oszczędności / rok
LSTMTelematik
Moduł 02
Predykcja zużycia opon
Gradient Boosting analizuje profil trasy, załadunek i telematykę, wskazując które opony wymagają wymiany - zanim zauważy to serwis.
€98.820
Oszczędności / rok
XGBoostPredictive Maint.
Moduł 03
Rotacja kierowców
Random Forest + analiza przeżycia pokazują na poziomie grup, gdzie narasta ryzyko odejść - na podstawie harmonogramów, telematyki i danych o nadgodzinach.
€53.900
Oszczędności / rok
Random ForestHR-Analytics
Moduł 04
Analiza jazd pustych
Klastrowanie DBSCAN wykrywa powtarzające się wzorce jazd pustych w historii tras - i wskazuje, gdzie konsolidacja naprawdę się opłaca.
€243.000
Oszczędności / rok
DBSCANRoutenoptimierung
Moduł 05
Anomalie zużycia diesla
Isolation Forest wykrywa, który pojazd spala niespodziewanie dużo na danej trasie - i wskazuje przyczynę: technikę, trasę lub kierowcę.
€161.688
Oszczędności / rok
Isolation ForestAnomaly Detection
Moduł 06
Prognozowanie wolumenu zamówień
Multi-Target LSTM prognozuje wolumen zamówień na klienta z 4-tygodniowym wyprzedzeniem - dla proaktywnego planowania dyspozyturowego.
€208.800
Oszczędności / rok
LSTMZeitreihen
Potencjał oszczędności według modułu - przegląd całościowy
Nasze podejście

Żadnej teorii - wyniki w tygodniach

Pracujemy z danymi, które Państwo już posiadają. Bez uzależnienia od dostawcy, bez obowiązku chmury, bez ukrytych kosztów.

📊
Państwa dane, Państwa systemy
Telematyka (Fleetboard, TomTom, Trimble), ERP, TMS, karty paliwowe, dział kadr - łączymy to, co już istnieje w Państwa systemach. Żaden nowy system nie jest wymagany.
⚡
Wyniki przed doskonałością
Dostarczamy pilotowy dashboard z rzeczywistymi liczbami z Państwa danych. Żadnych 6-miesięcznych koncepcji - ROI widoczny przed inwestycją.
🔧
Wiedza branżowa + data science
Rozumiemy dyspozycję, zarządzanie flotą i niedobór kierowców. Nasze modele rozwiązują rzeczywiste problemy - nie akademickie ćwiczenia do szuflady.

Gotowi, by dane zaczęły pracować na Państwa korzyść?

Umów warsztat z danymi →
Dowody i źródła

Skąd pochodzą wartości branżowe

Dźwignie modelu obliczeniowego opierają się na opublikowanych badaniach i danych branżowych. Każdy cytowany w tekście zewnętrzny wskaźnik jest tu udokumentowany.

  • Model kosztowy BGL: transport dalekobieżny 130 000 km/rok, zużycie 33-34 l/100km, udział diesla 30% i więcej.
  • Stawki EU FTL 2026: 1,10-2,00 €/km.
  • Eurostat 2024: 21,6% km przewozów drogowych w UE na pusto (Niemcy międzynarodowo 20,2%).
  • Praktyka postojowego: 30-80 €/h, sądy uznają 50-60 €/h za uzasadnione.
  • ATRI Operational Costs: opony 4,7-5,0 centów US za milę.
  • ATA TMC: 20% niedopompowania = -30% żywotności opon.
  • Uber Freight (deklaracja dostawcy): 10-15% mniej pustych przebiegów.
  • Opublikowane programy ekojazdy: 4-15% redukcji zużycia paliwa u kierowców objętych coachingiem.
  • Correll et al. 2024 (Expert Systems with Applications): prognoza odejść kierowców z danych operacyjnych, 60-70% accuracy, 50-60% recall.
  • Wskaźniki rotacji kierowców ATA w USA: LTL ~12%, truckload ponad 90%.
  • UGPTI/FreightWaves: koszt zastąpienia kierowcy ~$6 000-12 000.
  • McKinsey: prognozy AI redukują błędy o 20-50%.

Wskaźniki z innych rynków służą jako kotwice wiarygodności - nie są przenoszone na modelową flotę. Wszystkie kwoty EUR to obliczenia modelowe oparte na założeniach podanych w disclaimerze. Data pobrania źródeł: 2026-08-15.

Uwaga dotycząca kontekstu tego portfolio

Poniższe sześć modułów ilustruje, na przykładzie fikcyjnego średniego przedsiębiorstwa logistycznego (150 ciężarówek, transport na terenie UE, 43 stałych klientów), jak deep learning i AI mogą być wdrożone w całej logice operacyjnej - od predykcji czasu postoju po prognozowanie wolumenu zamówień.

Wszystkie liczby, zestawy danych i wyniki są całkowicie fikcyjne. Służą wyłącznie zilustrowania metodologii i rodzaju osiągalnego wpływu - bez żadnych obietnic.

W rzeczywistym projekcie wiedza dziedzinowa Państwa firmy jest czynnikiem decydującym: jakie dane telematyczne są dostępne? Jak przebiega Państwa dyspozycja? Gdzie są największe generatory kosztów - jazdy puste, czasy postoju czy fluktuacja kierowców? Na tej podstawie opracowujemy modele dopasowane do Państwa realiów.

To portfolio pokazuje, jakie pytania data science może zadać w branży logistycznej - konkretne odpowiedzi powstaną dopiero z Państwa danymi.