Branża · TSL

AI w TSL:
krótsze trasy,
szybsze zlecenia.

Przykłady wdrożeń AI w transporcie, spedycji i logistyce - trasy, magazyn, prognozy ETA, obsługa zleceń i klienta. Z liczbami i źródłami, a obok sytuacje, z którymi przychodzą do nas firmy TSL.

30 minut rozmowy · bez prezentacji narzędzi

Wdrożenia z rynku

Co AI dała firmom z tej branży

Publicznie opisane wdrożenia z liczbami i linkiem do źródła.

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 ↗

Liczby dokładnie tak, jak podały firmy lub źródła. Tam, gdzie efekt dotyczy całej transformacji, a nie samej AI, piszemy to wprost.

Od czego zaczynamy

Z czym przychodzą do nas firmy z tej branży

Zdania, które słyszymy na pierwszym spotkaniu - i co z nimi robimy.

„Zlecenia przepisujemy z maili do systemu”

  • Ile zleceń dziennie i ile minut na każde
  • Odczyt zleceń, CMR i faktur z maila
  • Spedytor zatwierdza, nie przepisuje
Zobacz AI Sprint

„Trasy układa jedna osoba”

  • Jak dziś powstaje plan tras
  • Optymalizacja na Waszych danych i ograniczeniach
  • Pomiar kilometrów i pustych przebiegów
Zobacz AI Sprint

„Klienci dzwonią z pytaniem, gdzie jest towar”

  • Które pytania wracają najczęściej
  • Asystent ze statusem przesyłki
  • Mniej telefonów do biura obsługi
Zobacz AI Sprint

„Nie wiemy, kiedy dojedzie”

  • Skąd biorą się opóźnienia
  • Prognoza ETA na danych historycznych
  • Informacja dla klienta, zanim zapyta
Zobacz AI Sprint

Nie wiesz, do której sytuacji Ci najbliżej?

Opowiedz w trzydzieści minut, co dziś najbardziej uwiera. Powiemy, które z tych zastosowań ma u Was sens i od czego zacząć.

albo zobacz AI Sprint →

Bez prezentacji narzędzi i bez zobowiązań.

© 2026 Mind-X.ai. Wszelkie prawa zastrzeżone.

Webdesign by Trabsky