TRANSLOG Connect 2025, održan prošle godine u Budimpešti, još jednom je okupio lidere logistike i lanaca snabdevanja iz Centralne i Istočne Evrope kako bi se osvrnuli na ključne izazove koji oblikuju industriju – od digitalne transformacije i optimizacije zasnovane na veštačkoj inteligenciji, do otpornosti, regulatorne kompleksnosti i održivog poslovanja. Kao vodeća međusektorska B2B platforma u regionu, kongres je poznat po formatu unapred zakazanih jedan-na-jedan sastanaka i visoko fokusiranom programu, stvarajući okruženje u kojem se strateški prioriteti susreću sa praktičnom implementacijom.
Među ključnim temama programa bila je sve veća uloga veštačke inteligencije u planiranju transporta i optimizaciji mreža. U tom kontekstu, dr Aleksandra Karacs, novinarka magazina NewTechnology, razgovarala je sa predstavnikom kompanije S2data, tehnološki orijentisanog provajdera specijalizovanog za planiranje lanaca snabdevanja uz podršku AI i matematički zasnovanu optimizaciju transporta.
Tema razgovora bila je kako napredna analitika, 3D planiranje utovara, automatizovani izbor ruta i tarifa, kao i podrška odlučivanju u realnom vremenu, transformišu operativnu logistiku – ne kao apstraktna inovacija, već kao merljiv poslovni efekat. U intervjuu je takođe istaknuto da AI optimizacija donosi najizraženije rezultate u planiranju transporta, simulaciji mreža i sistemima ranog upozoravanja. Posebno za kompanije koje su se ranije oslanjale na manuelno planiranje ili Excel, prelazak na algoritamsko odlučivanje otvara značajan potencijal za unapređenje efikasnosti.
Za početak, možete li ukratko predstaviti kompaniju S2data i objasniti ključnu vrednost koju vaša rešenja donose optimizaciji logistike i transporta?
S2data se specijalizuje za inovativno planiranje i optimizaciju lanaca snabdevanja, nudeći rešenja koja su ne samo efikasna, već i brza i jednostavna za implementaciju i korišćenje. Naše SaaS rešenje značajno smanjuje logističke troškove i emisije, uz poboljšanu vidljivost i efikasnost kroz ceo lanac snabdevanja. Fokus kompanije je na optimizaciji logističkih procesa kroz matematički zasnovano 3D planiranje utovara i automatizovani izbor optimalnih ruta i transportnih tarifa.
Iz vaše perspektive, koji trendovi trenutno najviše utiču na primenu AI u logistici – globalno i u regionu Centralne i Istočne Evrope? Kako se lokalni razvoj upoređuje sa globalnim trendovima?
Primena AI u logistici globalno je oblikovana kroz nekoliko ključnih trendova. Pre svega, sve veći značaj dobija digitalizacija celokupnog lanca snabdevanja, jer AI može ostvariti puni potencijal samo uz dostupnost kvalitetnih podataka i integrisane sisteme. Istovremeno, ubrzano napreduju autonomni i poluautonomni sistemi, posebno u Severnoj Americi i Aziji, naročito u oblastima automatizovanih skladišta, robotizovanog komisioniranja i dugoročno autonomnog transporta.
Paralelno, otpornost lanaca snabdevanja postaje sve važnija, jer kompanije koriste AI za predviđanje i simulacije kako bi rano identifikovale poremećaje i dinamički prilagođavale mreže. Globalni nedostatak radne snage dodatno ubrzava ovaj trend, jer AI i automatizacija smanjuju operativno opterećenje.
U regionu Centralne i Istočne Evrope situacija je raznovrsnija – iako region donekle zaostaje u visoko automatizovanim segmentima poput autonomnih flota, brzo sustiže u primeni analitičkih AI rešenja, posebno u optimizaciji transporta, mreža i skladišta.
Snažna industrijska struktura, visoka koncentracija proizvodnih klastera i ključna pozicija u evropskim transportnim tokovima pružaju veliki potencijal za unapređenje efikasnosti. Ipak, heterogeni IT sistemi i određena opreznost u investiranju uslovljena regulativom u nekim slučajevima usporavaju implementaciju. Uprkos tome, region se dinamično razvija i očekuje se njegov značajan rast u oblasti AI planiranja i optimizacije.
Koje su ključne prednosti koje AI optimizacija danas donosi i u kojim oblastima vidite najveće merljive koristi za logističke operatere?
AI optimizacija dokazano donosi značajne dobitke u efikasnosti, posebno u pogledu troškova, nivoa usluge i održivosti. U planiranju transporta omogućava sistematsko smanjenje praznih kilometara, bolju iskorišćenost kapaciteta i znatno preciznije poštovanje vremenskih okvira i ograničenja vožnje. Time se smanjuju operativni troškovi i istovremeno povećava kvalitet usluge.
Velika vrednost postoji i u planiranju mreža, gde kompanije mogu brže i preciznije simulirati i prilagođavati strukturu lokacija, rute i operativne parametre. AI sistemi ranog upozoravanja dodatno povećavaju otpornost kroz rano prepoznavanje promena u potražnji, kapacitetima i poremećajima.
Optimizacija CO₂ emisija postaje sve značajnija, jer AI omogućava balans između ekonomskih i ekoloških ciljeva. Najveći efekti vide se kod kompanija koje su ranije koristile manuelno ili Excel planiranje, gde postoji veliki prostor za automatizaciju.
Svaka tehnološka promena donosi i izazove. Koji su ključni rizici i prepreke pri implementaciji AI u planiranju transporta i donošenju odluka u lancu snabdevanja?
Pored velikog potencijala, implementacija AI nosi i određene izazove. Najvažniji je kvalitet podataka – nepotpuni ili neusklađeni podaci mogu značajno smanjiti efikasnost modela i prihvaćenost u operativnom radu.
Organizacioni aspekt je takođe ključan, jer korisnici moraju razumeti logiku AI odluka kako bi razvili poverenje. Zato je važan pristup u kojem AI deluje kao podrška odlučivanju, a ne kao „crna kutija“.
Dodatni izazovi uključuju integraciju sa postojećim ERP, TMS i WMS sistemima, kao i usklađivanje sa sve zahtevnijom regulativom, posebno kroz EU AI Act. Neophodno je i kontinuirano praćenje i unapređenje modela kako bi se obezbedila stabilnost i pouzdanost sistema.
U kojoj meri regulatorni okvir, posebno u EU, utiče na primenu AI u logistici?
Regulatorni okvir EU, naročito AI Act, ima značajan uticaj na uvođenje AI u logistiku. Iako donosi dodatne zahteve u pogledu transparentnosti, dokumentacije i kontrole, dugoročno doprinosi većem poverenju u AI sisteme i jasnijim pravilima njihove primene.
Kompanije koje rano investiraju u transparentna i usklađena rešenja ostvaruju konkurentsku prednost i smanjuju rizike. U celini, regulativa usmerava razvoj AI ka većoj bezbednosti i pouzdanosti, što je posebno važno za logistiku kao ključni deo infrastrukture.
Kakav razvoj očekujete u narednih tri do pet godina?
U narednom periodu očekuje se dalja profesionalizacija logistike kroz AI, pre svega kroz prelazak sa statičkog planiranja na kontinuirano optimizovane procese u realnom vremenu.
Planiranje će se sve više integrisati između proizvodnje, skladištenja i transporta, dok će AI asistenti postajati standard u operativnom radu. CO₂ optimizacija postaće standard, a digitalni blizanci ključni alat za strateško planiranje.
U regionu Centralne i Istočne Evrope očekuje se značajan napredak kroz prelazak sa manuelnih na AI sisteme.
