Jak AI podłączone do fireTMS i SPEDIMO odpowiada na pytania o zlecenia, dokumenty i marżę w spedycji?

Tak, AI da się wpinać bezpośrednio w fireTMS i SPEDIMO przez ich API i pobierać dane o zleceniach, dokumentach i rozliczeniach w czasie rzeczywistym. Dyspozytor albo właściciel może zapytać: "Które zlecenia z tego tygodnia nie mają jeszcze CMR?" albo "Jaka jest marża na kierunku Niemcy za ostatni miesiąc?" i dostać konkretną odpowiedź bez otwierania systemu. Nie zastępuje to TMS-a, ale sprawia, że dane z niego przestają być dostępne tylko dla tych, którzy wiedzą gdzie kliknąć.

Co konkretnie wyciągamy z fireTMS i SPEDIMO

Oba systemy mają REST API, które pozwala pobierać dane w ustrukturyzowanej formie. W fireTMS interesują nas przede wszystkim:

• Zlecenia transportowe i spedycyjne: numer zlecenia, status (nowe, w realizacji, zrealizowane, anulowane), daty załadunku i rozładunku, miejscowości, przypisany przewoźnik
• Dokumenty do zlecenia: lista przypiętych plików z typami: CMR, WZ, POD, faktura, protokół szkody
• Rozliczenia: stawka zakupu od przewoźnika, stawka sprzedaży do klienta, marża na zleceniu, status faktury zakupu i faktury sprzedaży
• Karty przewoźników i kontrahentów: dane firmy, historia zleceń, ocena przewoźnika w systemie

W SPEDIMO struktura danych jest podobna. Pracujemy na zleceniach przewozowych, kartach przewoźnika, dokumentach do rozliczenia i statusach faktur. Różnica jest w nazewnictwie pól i w tym, jak system grupuje dokumenty do zlecenia. Z punktu widzenia integracji to kwestia mapowania przy konfiguracji, nie problem blokujący.

Czego nie wyciągamy automatycznie: treści skanów dokumentów (do tego trzeba OCR), komentarzy wpisanych ręcznie w polu "uwagi" w starszych wersjach systemów, ani danych z zewnętrznych giełd transportowych, jeśli nie są zsynchronizowane z TMS-em bezpośrednio.

Jak AI odpowiada na pytania o status zlecenia i brakujące dokumenty

To najbardziej codzienny przypadek. Dyspozytor obsługuje kilkadziesiąt zleceń jednocześnie, telefony dzwonią, klient pyta o dostawę. Zamiast przeklikiwać filtry w TMS-ie, pisze do AI: "Gdzie jest zlecenie 2024/11/4821?" i dostaje: przypisany przewoźnik, ostatni status w systemie, planowana data rozładunku, czy dokumenty są kompletne.

Jeszcze bardziej przydatne jest to, gdy AI samo zgłasza odchylenia. Ustawiamy regułę: jeśli zlecenie ma status "zrealizowane" od ponad 48 godzin, a w systemie nie ma przypiętego CMR ani POD, generujemy alert. Dyspozytor dostaje listę takich zleceń rano. Jeden z naszych klientów miał zwyczaj tygodniowego "łapania braków" w piątek po południu, co zajmowało mu dwie, czasem trzy godziny. Po wdrożeniu alert przychodzi codziennie o 8 rano, a lista jest zwykle kilkukrotnie krótsza, bo problemy są wychwytywane na bieżąco, nie z tygodniowym opóźnieniem.

AI odpowiada też na pytania przekrojowe: "Pokaż wszystkie zlecenia dla klienta X zrealizowane w październiku" albo "Które zlecenia Kowalski Transport ma otwarte w tej chwili?" Bez wchodzenia do systemu, bez filtrowania ręcznego.

Faktury od przewoźników bez CMR: jak AI pilnuje tego problemu

To konkretny ból w spedycji. Przewoźnik wystawia fakturę za usługę, ale nie przesłał CMR albo przesłał tylko nieczytelne zdjęcie telefonem. Firma musi zapłacić, żeby utrzymać relację, ale nie ma pełnej dokumentacji. W pewnych sytuacjach urząd skarbowy może zakwestionować koszt przy braku dokumentu potwierdzającego wykonanie usługi.

AI podpięte do fireTMS lub SPEDIMO porównuje dwie listy: faktury zakupu z przypisanymi zleceniami (pole "faktura przewoźnika" w sekcji rozliczenia zlecenia) oraz dokumenty fizycznie przypisane do tych samych zleceń. Jeśli faktura jest zaksięgowana, a CMR brak w systemie, zlecenie trafia na listę "do wyjaśnienia". AI może od razu wskazać, do którego przewoźnika się odezwać i podać numer zlecenia w treści wiadomości.

Jedno zastrzeżenie: AI sprawdza, czy plik jest przypisany do zlecenia i jaki ma zadeklarowany typ. Nie ocenia, czy CMR jest prawidłowo i kompletnie wypełniony. To wciąż praca człowieka, przynajmniej dopóki nie dołożymy osobnego modułu OCR weryfikującego treść dokumentu.

Zestawienie marży na kliencie i kierunku: co z tego wynika

W fireTMS każde zlecenie ma pole stawki zakupu i stawki sprzedaży. AI zestawia te dane według dowolnego filtra: klient, kierunek, przewoźnik, miesiąc, kwartał. Pytanie "Jaka jest marża na zleceniach dla klienta ABC Logistik w tym kwartale?" przestaje być zadaniem na pół dnia w Excelu.

Bardziej odkrywcze jest zestawienie kierunkowe. U jednego z klientów wyszło, że kierunek Niemcy Zachodnie generuje duży wolumen zleceń, ale niższą marżę niż kierunek Skandynawia. Właściciel wiedział intuicyjnie, że "Niemcy idą dobrze", bo zleceń było dużo. Dopiero zestawienie pokazało, że dobrze idzie ilościowo, nie finansowo. To zmieniło priorytety przy negocjowaniu stawek na kolejny kwartał.

Co AI nie zrobi: nie wyjaśni przyczyn. Może pokazać dane, ale to, czy niska marża na danym kierunku wynika z za słabych stawek sprzedaży, zbyt wysokich kosztów przewoźnika czy dużej liczby pustych przebiegów, leży po stronie dyspozytora lub właściciela. AI dostarcza liczby, interpretacja pozostaje po stronie człowieka.

Raport tygodnia dla właściciela: bez ręcznego zbierania danych

Właściciel małej firmy spedycyjnej rzadko siedzi w TMS-ie na co dzień. Chce wiedzieć: ile zleceń w tym tygodniu, łączna marża, które faktury czekają na wystawienie, czy są jakieś problemy z dokumentami. AI zbiera te dane z systemu, formatuje w czytelny skrót i wysyła mailem albo na czat: Teams, własna aplikacja, cokolwiek, z czego firma już korzysta.

Raport można skonfigurować pod konkretną osobę. Jeden właściciel chce widzieć top 5 przewoźników tygodnia i łączną wartość faktur wystawionych do klientów. Inny potrzebuje tylko listy zleceń, gdzie marża była poniżej zakładanego progu. Nie ma jednego szablonu. Dane są pobierane z systemu, nie przepisywane ręcznie przez pracownika.

Przy raportach ważne jest jedno: AI zestawia to, co jest w systemie. Jeśli dyspozytor nie aktualizuje statusów na bieżąco albo faktury wpisywane są z kilkudniowym opóźnieniem, raport będzie niekompletny. To nie jest problem AI, to jest problem dyscypliny danych w firmie. Wdrożenie AI często ujawnia takie luki, które wcześniej były niewidoczne, bo nikt ich nie zliczał.

Od czego zaczynamy integrację z fireTMS lub SPEDIMO

Pierwsze pytanie: czy używana wersja systemu ma aktywne API. W fireTMS wymaga to włączenia dostępu w konfiguracji i wygenerowania tokena. W SPEDIMO dostęp przez API może wymagać odpowiedniego planu abonamentowego. Warto sprawdzić to na samym początku, bo może wpłynąć na koszty licencji po stronie TMS-a.

Drugi krok: ustalamy, gdzie firma ma największy ból. Zwykle to brakujące dokumenty albo pytania o status przesyłki do klientów. Od tego zaczynamy, nie od budowania wszystkiego naraz.

Trzeci krok: mapujemy pola z TMS-a na strukturę zrozumiałą dla AI. Numer zlecenia w fireTMS ma inny format niż w SPEDIMO, statusy są różnie nazwane, typy dokumentów mogą się różnić między wersjami. To praca wykonywana raz przy wdrożeniu.

Pierwsze działające przypadki użycia, na przykład pytania o status i listę braków CMR, można uruchomić w ciągu kilku dni roboczych. Pełna integracja z alertami, raportami tygodniowymi i zestawieniami marży zajmuje zwykle kilka tygodni, zależnie od liczby procesów. Jeśli chcesz zobaczyć, jak to wygląda u firm, które już to wdrożyły, zajrzyj do naszych realnych wdrożeń. Możemy też umówić się na bezpłatny audyt, gdzie pokażemy konkretnie, co da się wyciągnąć z Twojego systemu i od czego zaczęlibyśmy w Twojej firmie.