
OPIS PROJEKTU/Case Study – W. Legutko
18 sierpnia 2025
Case study SM Spomlek: Optymalizacja procesu planowania w branży spożywczej
20 stycznia 2026

OPIS PROJEKTU/Case Study – W. Legutko
18 sierpnia 2025
Case study SM Spomlek: Optymalizacja procesu planowania w branży spożywczej
20 stycznia 20262025 r. zamykamy dwoma nagrodami dla DATURE i już patrzymy w 2026. Gartner ostrzega, że będzie on pełen wyzwań
Firmom nie zostało już zbyt wiele czasu na wdrożenie sztucznej inteligencji w obszarze prognozowania popytu i optymalizacji łańcucha dostaw. Według jednego z najnowszych raportów Gartnera, 70 proc. dużych organizacji wdroży z sukcesem takie rozwiązania maksymalnie do 2030 r. Pozostali muszą się szybko dostosować.
Polskie firmy muszą podążyć za tym trendem, żeby pozostać konkurencyjnymi. Na szczęście nie jest to "mission impossible". Wszystko zależy od tempa i jakości decyzji. Rozwiązania na rynku są, w tym nasz system Dature AI, który systematycznie zdobywa uznanie wśród Klientów, a teraz także specjalistów branży logistycznej. Potwierdzają to zdobyte w ostatnim czasie, prestiżowe nagrody branżowe, w tym:
🏆 Nagroda Logistics Awards Poland – w kategorii “Systemy IT dla logistyki”, przyznana przez wydawcę czasopisma “Logistics Manager”,
🏆 Nagroda główna w konkursie Produkt Innowacyjny – dla Logistyki, Transportu i Produkcji - przyznana przez Eurologistics Media Group - wydawcę magazynu “Logistics - Supply Chain Magazine” oraz serwisu Log24.pl.
Warto podkreślić, że te wyróżnienia, to także dowód uznania Klientów. - Nagrody zostały nam przyznane przez Kapituły obu konkursów, także na bazie analizy opinii naszych Klientów - wyjaśnia Maciej Kowalik, nasz CEO i współtwórca Dature AI. - Przez Klientów oceniany był produkt, jak również jakość współpracy. Bardzo się cieszę i dziękuję naszym wspaniałym Klientom za docenienie naszych starań. Jeśli jesteście wśród czytelników Newslettera, to chciałbym, żebyście wiedzieli, że Nasz sukces nie byłby możliwy bez Waszego wsparcia!“
Ale to już przeszłość, teraz trzeba patrzeć naprzód.

Co czeka łańcuchy dostaw w 2026 r.?
Pozytywna końcówka roku nie powinna nam jednak przesłaniać faktu, że biznes czeka wiele wyzwań w nadchodzących latach. Odpowiedzią na wiele z nich będzie wdrożenie technologii opartej o AI w prognozowanie popytu i optymalizację działania łańcuchów dostaw. Na to twierdzenie są mocne dowody.
Wiele z nich można znaleźć w raporcie Gartnera: The Future-Ready Supply Chain” (4 paths to prepare for what’s next in 2025 and beyond). Dokument ten może służyć za przewodnik strategiczny dla liderów łańcucha dostaw (CSCO), pomagając im przygotować się na wyzwania tzw. łańcucha dostaw przyszłości. Dodajmy, że to wyzwania, którym trzeba sprostać bardzo szybko.
Raport wskazuje, że do 2030 roku liderzy łańcucha dostaw (CSCO) będą musieli zmierzyć się z pięcioma głównymi czynnikami zmian: rozwojem sztucznej inteligencji (AI), zaostrzeniem przepisów ESG, przesunięciami geopolitycznymi, kontrolą danych oraz niedoborami talentów.
Cztery ścieżki rozwoju
Aby pozostać konkurencyjnym i odnieść sukces, organizacje muszą rozwijać pięć kluczowych cech: zwinność, odporność, dopasowanie strategiczne, regionalizację oraz współpracę w ramach ekosystemu. Jak mogą to zrobić?
Gartner definiuje cztery ścieżki rozwoju, które firmy mogą obrać w zależności od ich apetytu na ryzyko i celów biznesowych:
- Ścieżka Projektowania (Design Path): Ta strategia koncentruje się na wprowadzaniu innowacji do modelu biznesowego w celu wyeliminowania zbędnej złożoności. Zamiast usprawniać istniejące, skomplikowane procesy, firmy projektują łańcuchy dostaw od nowa, stawiając na uproszczenie i standaryzację. Kluczowymi inwestycjami są tu technologie wspierające widoczność w czasie rzeczywistym (np. cyfrowe bliźniaki) oraz probabilistyczne planowanie popytu.
- Ścieżka Decyzyjna (Decision Path): Wykorzystanie technologii i talentów do zarządzania złożonością i podejmowania szybkich decyzji. Ta strategia akceptuje istnienie złożoności biznesowej, ale promuje zarządzie nią poprzez zaawansowaną technologię i odpowiednie przygotowanie ludzi. Priorytetem jest tu zdolność do podejmowania szybkich, świadomych decyzji (agile decisions) przy użyciu zaawansowanej analityki. Firmy wdrażające tę strategię inwestują w AI i uczenie maszynowe, aby zautomatyzować lub wspomóc procesy decyzyjne.
- Ścieżka Odroczenia (Deferment Path): To ostrożne podejście polegające na „strategicznych pauzach” w inwestycjach. Celem jest ochrona kosztów i utrzymanie ciągłości operacyjnej przy wykorzystaniu już posiadanych zasobów. Nowe technologie są wdrażane selektywnie i wolniej, dopiero gdy dojrzeją. Kluczowe jest tu planowanie krótko- i średnioterminowe oparte na historycznej wydajności.
- Ścieżka Trwałości (Durability Path): W tym przypadku priorytetem jest zagwarantowanie długoterminowej żywotności biznesu poprzez zrównoważony rozwój i zarządzanie ryzykiem. ESG nie jest traktowane jako obowiązek sprawozdawczy, ale jako strategiczna konieczność. Firmy te wykorzystują zaawansowaną analitykę i AI, aby wspierać wizję zrównoważonego rozwoju i podejmować decyzje etyczne.
Dlaczego to jest ważne?
Z każdą ze ścieżek rozwoju wiążą się szanse i zagrożenia opisywane szerzej przez wspomniany raport. Poniżej kilka wniosków kluczowych z naszego punktu widzenia:
- Rozwiązania oparte o AI i tkwiący w nich potencjał będą kluczowe niezależnie od wyboru ścieżki. Nawet jeśli firma postanowi działań ostrożnie i naśladować rynek, to ten pójdzie w kierunku wiarygodnego i szybkiego prognozowania w wykorzystaniem uczenia maszynowego.
- Realizacja w czasie rzeczywistym: Przejście od samej analizy danych do egzekucji decyzji w czasie rzeczywistym może radykalnie poprawić wydajność. Przewiduje się 5-krotny wzrost inwestycji w tym obszarze do 2028 r.
- Brak gotowości na zmiany: 95% łańcuchów dostaw musi szybko reagować na zmiany, ale obecnie tylko 7% potrafi realizować decyzje w czasie rzeczywistym. Opóźniona reakcja w obliczu geopolitycznej zmienności grozi paraliżem operacyjnym.
Co powinny robić firmy?
W oparciu o wnioski z raportu Gartnera, firmy powinny podjąć następujące działania:
- Wybrać właściwą ścieżkę strategiczną: Zamiast reagować ad hoc, zidentyfikować, która z czterech ścieżek (Design, Decision, Deferment, Durability) pasuje do modelu biznesowego i apetytu na ryzyko, a następnie konsekwentnie w nią inwestować.
- Skupić się na praktycznym zastosowaniu danych: Zainwestować w technologie umożliwiające podejmowanie i wykonywanie decyzji w czasie rzeczywistym. Tu ważnym aspektem jest zdolność firmy do zapewnienia dostępu do danych z całego łańcucha (end-to-end).
- Przebudować podejście do pracownika (EVP): Należy odejść od motywacji wyłącznie finansowej. Zapewnij pracownikom elastyczność, poczucie celu i możliwości rozwoju, aby zatrzymać talenty w erze niedoborów kadrowych.
- Zintegrować klienta z łańcuchem dostaw: Warto zbierać dane o opiniach i zachowaniach klientów końcowych, dzięki czemu możliwe jest tworzenie map podróży rożnych rodzajów klientów i zmniejszanie wysiłku jaki konieczny jest do dokonania przez nich zakupu. Nie wystarczy jedynie skupianie się na wewnętrznych wskaźnikach wydajności jak OTIF (On Time, In Full).
- Traktować zrównoważony rozwój holistycznie: Należy wykorzystać wymogi prawne (ESG) jako impuls do szerszej współpracy między działami i budowania odporności, zamiast traktować je tylko jako zadanie sprawozdawcze.
- Wdrożyć planowanie scenariuszowe: Tylko 19% CSCO w pełni włącza planowanie scenariuszowe do strategii. Należy to zmienić, aby przygotować się na niestabilność gospodarczą i geopolityczną.
Specjaliści Gartnera tłumaczą, że zarządzanie łańcuchem dostaw przyszłości będzie przypominać przejście z papierowej mapy na inteligentną nawigację GPS. Stara metoda (papierowa mapa) pokazuje, gdzie jesteś i gdzie chcesz dotrzeć, ale nie ostrzega o korkach w czasie rzeczywistym, ani nie sugeruje alternatyw, gdy droga zostanie zablokowana.
Firmy muszą zainwestować w system "GPS" – czyli technologie i ludzi, którzy nie tylko widzą trasę, ale potrafią dynamicznie zmieniać kierunek w trakcie jazdy (real-time execution), dobierając styl jazdy (jedną z 4 ścieżek) do warunków panujących na drodze.
Z fascynacją patrzymy na te wyzwania. Nic w tym dziwnego. Oferujemy przecież najelpszy GPS na polskim rynku, co potwierdzają branżowe wyróżnienia.
OSTATNIE WPISY
TAGI
- @spomlek
- #AI
- #bullwhip-effect
- #casestudy
- #covid19
- #łańcuch-dostaw
- #NCBiR
- #optymalizacja-zapasów
- #out-of-stock
- #outllier
- #overstock
- #prognozowanie
- #prognozowanie-popytu
- #Program-Operacyjny-Inteligentny-Rozwój-2014-2020
- #projekcja-zapasów
- #projekcja-zapasów-w-czasie
- #przy_kawie_o_łańcuchu_dostaw
- #service-level-dostawcy
- #sieci-neuronowe
- #supplychain
- #sztuczna-inteligencja-od-A-do-Z
- #zapas-bezpieczeństwa
- #zapas-sezonowy
- #zapas-zabezpieczający
- #zarządzanie-zapasem
- case_study
Powiązane wpisy
Case study SM Spomlek: Optymalizacja procesu planowania w branży spożywczej
PRZECZYTAJ
Dowiedz się, jak SM Spomlek, jeden z liderów polskiego mleczarstwa, przekuł wyzwania wynikające z dynamicznego wzrostu i akwizycji w sukces operacyjny dzięki gruntownej optymalizacji procesów planistycznych wspieranych AI.
Jak sztuczna inteligencja zmienia pracę planistów popytu i produkcji
PRZECZYTAJ
Jeszcze kilkanaście lat temu planowanie popytu i produkcji w firmach opierało się głównie na arkuszach kalkulacyjnych, danych historycznych i intuicji doświadczonych planistów. Dziś do gry wkracza […]
Człowiek i Sztuczna Inteligencja w Demand Planningu – Synergia, a nie rywalizacja
PRZECZYTAJ
W dobie dynamicznie rozwijającej się technologii, coraz więcej firm sięga po sztuczną inteligencję (AI), by wspierać procesy planistyczne, w tym jeden z kluczowych – Demand Planning. […]


