13. 10. 2026
Vývojář dopravních systémů PCS Software rozšířil svou platformu Cortex o pokročilé funkce umělé inteligence, které umožňují průběžně a celoplošně optimalizovat dispečerské plánování přeprav, trasy i vytížení řidičů až na 30 dní dopředu.
Dispečink velkého vozového parku obnáší mnohem více než jen nalezení vhodného nákladu pro další dostupné vozidlo. Harmonogramy, limity doby řízení, dostupnost vybavení, závazky ohledně času stráveného doma a potenciální možnosti zpětného vytížení se vzájemně prolínají, což ztěžuje optimalizaci rozhodnutí při posuzování vždy pouze jednoho vozidla či zásilky.
Společnost PCS Software řeší tento problém rozšířením své AI platformy Cortex o optimalizaci dispečinku pro celou flotilu. Systém současně vyhodnocuje dostupné zakázky a řidiče v rámci celého provozu celovozových (FTL) nebo dokládkových (LTL) přeprav, namísto aby k jednotlivým rozhodnutím přistupoval jako k izolovaným úkonům.
Platforma Cortex dokáže plánovat až na 30 dní dopředu a průběžně přepočítávat přidělení zakázek podle měnících se provozních podmínek. Při určování, jak by se měly náklady kombinovat s jednotlivými řidiči a trasami, zohledňuje faktory zahrnující dostupnost řidičů, harmonogramy, vybavení a požadavky na dobu řízení. Systém umí také identifikovat trasy s více zastávkami a příležitosti pro zpětné vytížení (backhaul), což dopravcům potenciálně pomáhá snižovat počet prázdných kilometrů.
Tato celoflotilová perspektiva je obzvláště zajímavá, protože mění samotnou roli AI v logistice. Namísto pouhé automatizace opakujících se administrativních úkolů se systém využívá k současnému vyhodnocování velkého počtu vzájemně propojených rozhodnutí. Dispečer tak může pracovat s širším přehledem o tom, jak přijetí jednoho nákladu ovlivní dostupnost vozidla a řidiče pro několik následných přesunů.
Technologie rovněž staví na funkcích AI, které společnost PCS představila již dříve, včetně nástrojů pro hodnocení přepravních příležitostí, doporučování přidělení řidičů a hledání ziskových zpětných nákladů. Nejnovější vývoj tyto funkce spojuje do plynulejšího a kontinuálního plánovacího procesu.
Pro menší a střední dopravce by taková optimalizace mohla být mimořádně užitečná, protože sofistikované plánování flotily tradičně silně záviselo na zkušených dispečerech, kteří dokážou z vlastních znalostí kombinovat četná provozní omezení.
Tento vývoj odráží širší posun v technologiích pro nákladní dopravu směrem ke kontinuální orchestraci. S tím, jak se AI zdokonaluje ve zpracování provozních dat v reálném čase, mohou dispečerské systémy přejít od pouhé reakce na další dostupný náklad k předvídání toho, jak by bylo možné efektivněji zorganizovat celou posloupnost přesunů.
Výzvou do budoucna bude zajistit, aby automatizovaná doporučení zůstala transparentní a kontrolovatelná, zejména pokud se provozní priority mění rychleji, než dokáže plánovací model předvídat.