FM Logistic dzięki Google AlphaEvolve zaoszczędziło 15 tys. km

22 czerwca 2026

FM Logistic Polska jako pierwsza firma w branży logistycznej na świecie wdrożyła Google AlphaEvolve. Efekt? Niewiarygodny. Narzędzie AI pozwoliło poprawić efektywność o 10 proc. i skróciło przejazdy o 15 tys. km rocznie.

Rosnąca złożoność operacji logistycznych oraz presja na zwiększanie efektywności sprawiają, że firmy z obszaru TSL coraz częściej sięgają po rozwiązania AI wspierające procesy operacyjne. Kluczowe znaczenie ma dziś możliwość zwiększania wydajności bez konieczności rozbudowy infrastruktury i zasobów. Właśnie w tym kierunku rozwijany jest projekt FM Logistic realizowany we współpracy z Google.

FM Logistic znalazło się w gronie pierwszych na świecie firm testujących Google AlphaEvolve – rozwiązanie Google DeepMind wykorzystujące AI do autonomicznego tworzenia algorytmów. Firma wdrożyła technologię w operacjach magazynowych, stając się pierwszą organizacją z branży supply chain wykorzystującą to rozwiązanie na taką skalę. Projekt został zaprezentowany podczas Google Cloud Next w Las Vegas jako przykład praktycznego zastosowania AI w logistyce.

Współpraca z FM Logistic pokazuje, że sztuczna inteligencja może dziś wspierać rozwiązywanie bardzo złożonych problemów operacyjnych w środowisku działającym w czasie rzeczywistym. Logistyka jest obszarem o ogromnym potencjale dla praktycznych wdrożeń AI, szczególnie tam, gdzie liczy się skala operacji, szybkość działania i możliwość ciągłej optymalizacji procesów. Projekt realizowany przez FM Logistic jest przykładem wykorzystania AI do tworzenia rozwiązań, które przekładają się na wymierne efekty biznesowe i operacyjne – mówi Anant Nawalgaria, Group AI Product Manager & Engineer w Google.

Optymalizacja w czasie rzeczywistym

Projekt został wdrożony w jednym z magazynów FM Logistic w Polsce działających 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu. Operacja obejmuje ponad 17,7 tysięcy lokalizacji kompletacyjnych.

Kluczowym wyzwaniem było takie grupowanie zamówień i planowanie tras, aby maksymalnie ograniczyć dystans pokonywany przez operatorów i wózki magazynowe. Istotne było przy tym dalsze zwiększenie efektywności procesu, który już wcześniej osiągał bardzo wysoki poziom optymalizacji.

W logistyce coraz większe znaczenie ma dziś zdolność do szybkiego testowania i wdrażania nowych rozwiązań operacyjnych. Dzięki współpracy z Google mogliśmy wykorzystać AI do wygenerowania i oceny tysięcy wariantów algorytmów zarządzania zamówieniami, co pozwoliło nam osiągnąć wymierną poprawę efektywności w złożonym procesie kompletacji zamówień e-commerce – mówi Mateusz Klimowicz, Robotic Process Automation Manager w FM Logistic.

Tysiące wariantów

Google AlphaEvolve generowało i testowało tysiące wariantów algorytmów logistycznych. Rozwiązanie wykorzystywało rzeczywiste dane operacyjne oraz zdefiniowane przez FM Logistic kryteria biznesowe i operacyjne. System oceniał m.in. długość tras, wydajność kompletacji oraz zgodność z wymaganiami procesowymi.
Efektem wdrożenia jest ponad 10-procentowa poprawa efektywności względem wcześniej wysoko zoptymalizowanego rozwiązania. Projekt pozwolił również ograniczyć dystans pokonywany w magazynie o ponad 15 tysięcy kilometrów rocznie. Poprawę osiągnięto bez dodatkowych inwestycji w infrastrukturę lub flotę wózków.

Technologia pomogła nam stworzyć lepszy algorytm wspierający proces planowania tras kompletacyjnych. Efektem końcowym projektu jest w pełni audytowalny algorytm, który możemy dalej rozwijać i skalować. Sztuczna inteligencja nie zarządza magazynem i nie zastępuje istniejących systemów operacyjnych, jedynie pozwala wejść na wyższy poziom efektywności – podkreśla Mateusz Klimowicz.

Polska rozwija rozwiązania AI dla logistyki

Projekt wdrożeniowy został zaprezentowany podczas Google Cloud Next w Las Vegas jako przykład praktycznego wykorzystania AI w logistyce operacyjnej. Rozwiązanie jest obecnie skalowane na kolejne operacje FM Logistic w Europie i Ameryce. Firma rozwija również kolejne zastosowania AI w operacjach magazynowych. Obejmują one m.in. rozwiązania wspierające optymalizację rozmieszczenia produktów w magazynie oraz dalszą optymalizację procesów logistycznych.