TSLPolska · 2020
LPP - magazyn e-commerce
−30%długości ścieżek kompletacji
Algorytmy uczenia maszynowego w systemie magazynowym generują listy kompletacyjne i wyznaczają najkrótsze ścieżki w magazynie.
W pierwszych testach ścieżki kompletacji −30%, wydajność kompletacji +12,3%.
Źródło: trans.info, 6.07.2020 ↗TSLPolska / Włochy
InPost - rynek włoski
53%czatów bez konsultanta
Agent AI obsługuje czat z klientami InPost we Włoszech.
W pierwszym miesiącu 53% czatów rozwiązanych bez konsultanta; liczba połączeń telefonicznych spadła o 30%.
Źródło: Zowie - case study dostawcy ↗TSLUSA · 2020
UPS - system ORION
100 mlnmil mniej rocznie
Optymalizacja tras doręczeń dla kierowców na podstawie danych o przesyłkach i ruchu.
Według UPS ok. 100 mln mil i 10 mln galonów paliwa mniej rocznie.
Źródło: UPS - komunikat prasowy, 29.01.2020 ↗TSLUSA · 2025
C.H. Robinson
+30%produktywności
Agenci generatywnej AI obsługują e-maile: wyceny, przyjmowanie zleceń, awizacje, publikacja wolnych ciężarówek.
Ponad 3 mln zadań wykonanych przez AI; akceptacja ładunku poniżej 90 sekund zamiast do 4 godzin w kolejce; +30% produktywności w latach 2023–2024.
Źródło: C.H. Robinson - komunikat prasowy, 16.04.2025 ↗TSLUSA · 2024
Walmart - transport
30 mlnzbędnych mil mniej
Optymalizacja tras i załadunku ciężarówek narzędziem opartym na AI.
30 mln zbędnych mil i 110 tys. nieefektywnych tras mniej; 94 mln funtów CO₂ uniknięte.
Źródło: Walmart - komunikat, 14.03.2024 ↗TSLNiemcy · 2025
Hapag-Lloyd
−12%błędu prognoz ETA
Modele uczenia maszynowego prognozują czas przybycia (ETA) i harmonogramy statków.
Błąd prognoz ETA mniejszy o ok. 12%; armator awansował średnio o dwie pozycje w rankingu niezawodności rozkładów.
Źródło: AWS Machine Learning Blog, 1.10.2025 ↗