Według danych zawartych w raporcie „E-commerce w Polsce. Gemius dla e-Commerce Polska” przygotowanym wraz z Izbą Gospodarki Elektronicznej już 73% internautów robi zakupy online, co stanowi wzrost o 11% względem roku ubiegłego. Szybki, determinowany przez pandemię wzrost branży e-commerce stanowi wyzwanie dla operatorów logistycznych. Odpowiedzią na potrzeby TSL stają się coraz bardziej nowe technologie[i], pozwalające przedsiębiorcom nie tylko optymalizować zyski ale dostarczając narzędzi, które stają się kluczowe na dynamicznie zmieniającym się rynku przewozowym. Jedną z nich są systemy ETA, umożliwiające coraz dokładniej wyliczyć, kiedy ciężarówka dostarczy towar do danej lokalizacji. W dobie zakupów online oraz dążeniom do coraz szybszej dostawy towaru „pod dom”, takie informacje stają się dosłownie na wagę złota. Jak więc „estimated time of arrival” ukształtuje branżę TSL?
Skrót ETA w transporcie odnosi się do szacowanego czasu przybycia przewozu do miejsca docelowego. Wskaźnik używany początkowo w przewozach powietrznych, morskich oraz kolejowych wszedł do stałego słownika branży transportowej. Choć przewoźnicy wzorem operatorów lotniczych mówią czasem, o szacowanym terminie rozpoczęcia zadania, czyli ETD (estimated time of departure), to nadal czas dostarczenia towaru z punktu widzenia spedytora niesie za sobą największą wartość. Z ETA, choć nie zdają sobie z tego sprawy, mają do czynienia także kierowcy indywidualni, którzy korzystają z ogólnodostępnych aplikacji nawigacyjnych. Szacunkowy czas dojazdu jest w nich generowany na postawie ruchu drogowego. Profesjonalne narzędzia wyliczając ETA analizują również inne informacje: zasięg pojazdu na podstawie pozostałego paliwa w baku, czas pracy kierowcy i planowane przerwy, a nawet to, czy w danym kraju obowiązują dodatkowe dni świąteczne. Analiza tak dużej ilości danych jest możliwa dzięki narzędziom telematycznym i systemom TMS, których mechanizmy ETA stosowane w transporcie są zazwyczaj integralną funkcjonalnością.
– W związku z rozwojem cyfryzacji i poszukiwaniem optymalizacji, zainteresowanie takimi narzędziami, jak ETA nieustannie rośnie. Wynika to z coraz większej konkurencji przewoźników na rynku. Żeby utrzymać się w czołówce, trzeba świadczyć usługi odpowiedniej jakości, jednocześnie optymalnie wykorzystując flotę. Dla operatorów logistycznych ETA to standard. Zarządzanie łańcuchem dostaw wymaga analizy konkretnych informacji, najlepiej pobieranych automatycznie. Dopiero dobra jakość danych gwarantuje sprawne działanie tego „systemu naczyń połączonych”, który pozwala reagować na opóźnienia w czasie rzeczywistym – komentuje Tomasz Czyż, ekspert GBOX, Grupa INELO i dodaje, że od transportowych mechanizmów ETA wymaga się coraz większej dokładności wskazań oraz analizy rosnącej ilości danych oraz parametrów. – Samo pokazywanie dystansu do celu, czy czasu dojazdu to zbyt mało, żeby uznać system za przydatny. Trendy wskazują, że od ETA oczekuje się uwzględnienia dostępnego czasu pracy kierowcy, utrudnień na drodze czy objazdów – podsumowuje.
Od ETA w transporcie wymaga się również, żeby mechanizm sam oceniał, czy realizacja przewozu jest zagrożona. Narzędzie może to robić na zasadzie zestawienia czasu dojazdu z planowaną data realizacji zadania. To daje podstawę do szybkiej reakcji, zmiany awizacji, a nawet podstawienia pojazdu zastępczego. Takie działania są niezbędne z punktu widzenia przedsiębiorcy, który chce uniknąć kar wynikających z niewywiązania się w określonym terminie z umowy. Trzeba jednak pamiętać, że ETA to nadal symulacja – mniej lub bardziej precyzyjna. Na jej udoskonalenie wpływa większa liczba dostępnych danych – im więcej zmiennych, tym większa szansa na dokładniejsze oszacowanie terminu.
Jaki model ETA w firmie?
Żeby czerpać z korzyści, jakie daje w transporcie ETA, operatorzy logistyczni stawiają na posiadanie własnej platformy chmurowej zbierającej pozycje pojazdów podwykonawców. Aby przewoźnicy mogli zintegrować się z taką platformą, niezbędne jest posiadanie mechanizmu telematycznego z interfejsem API. Udostępnianie przez przewoźnika pozycji pojazdu, to jeden z warunków podpisania umowy z operatorem. Taki model daje korzyści obu stronom: logistyk nie musi wyposażać przewoźników we własne rozwiązania telematyczne, a przedsiębiorca transportowy korzysta z najbardziej odpowiadającego mu narzędzia. Warunkiem jest możliwość udostępnienia interfejsu API. Co więcej, zebrane w chmurze dane są dodatkową wskazówką do szacowania terminów rozładunków i załadunków.
Co dalej z ETA?
Badania pokazują, że cyfryzacja to de facto jedyna droga rozwoju logistyki. Ilość danych, które generuje branża i które należy przeanalizować do usprawnienia jej działania, dawno przekroczyła możliwości szybkiego przeliczenia przez człowieka. Digitalizacja w TSL jest widoczna już dzisiaj i objawia się w dynamicznym rozwoju nowych technologii i wdrażaniu kolejnych innowacji.
– Automatyzacja analizy danych to zarówno teraźniejszość, jak i przyszłość transportu. Ten trend sprawia, że jedna osoba już w tej chwili może zarządzać jednocześnie setkami różnych operacji. Dzięki technologii i niezawodności systemów rośnie też wydajność człowieka. Postęp technologiczny pozwala nam obserwować ciągłe ulepszenia łańcuchów dostaw, łatwo nam też poprawić mechanizmy, które są nieefektywne. Przyszłość przyniesie zapewne więcej rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji, jak np. zalgortymizowanie systemu pomagającemu jeździć ekonomicznie i oszczędzać paliwo, nad którym właśnie pracujemy. Ale cyfryzacja to nie tylko wielkie firmy i operatorzy logistyczni – korzystają z niej również mniejsi przewoźnicy. Widzimy, że wzrasta świadomość potrzeby inwestycji w takie narzędzia, jak zaawansowana telematyka czy integracja z systemem TMS. Mechanizmy kryjące się min. za skrótem ETA powoli stają się standardem nie tylko po stronie logistyka, ale także przedsiębiorcy transportowego – konkluduje Tomasz Czyż.
Projekt dotyczący AI jest współfinansowany przez Unię Europejską ze środków Europejskiego Funduszu Rozwoju Regionalnego w ramach Programu Inteligentny Rozwój. Projekt realizowany w ramach konkursu Narodowego Centrum Badań i Rozwoju: Szybka Ścieżka
