Artificiell intelligens i logistikkedjor – möjligheter och utmaningar

Artificiell intelligens, AI, är inte längre bara ett modeord utan en kraftfull teknologi som i snabb takt håller på att omforma grunderna för hur vi hanterar logistik och försörjningskedjor. Jag ser med spänning hur AI erbjuder enastående möjligheter att effektivisera, optimera och förnya. Samtidigt är det viktigt att vi är medvetna om de utmaningar som följer med denna transformation. Denna artikel utforskar både de ljusa framtidsutsikterna och de hinder vi måste navigera för att fullt ut kunna dra nytta av AI:s potential i logistikkedjan.

Den nya eran av intelligenta logistikflöden

Kärnan i AI:s styrka ligger i dess förmåga att bearbeta och analysera enorma datamängder på ett sätt som tidigare var otänkbart. Detta öppnar dörren för en ny nivå av intelligens i våra logistikflöden. Vi ser redan hur AI-driven logistik hjälper aktörer inom transport- och försörjningskedjor att arbeta både snabbare och smartare, vilket bland annat diskuterades vid Northern LEAD Day under 2025. AI-driven mobilitet ses som en nyckel för att lösa samhällsutmaningar och stärka företags konkurrenskraft. Även om detta innebär stora framsteg, medför det också att vissa traditionella arbetsuppgifter kan komma att förändras eller till och med försvinna. Generativ AI, en gren av AI som kan skapa nytt innehåll, har också börjat visa sin potential, exempelvis genom att effektivisera produktutveckling med AI-baserade chatbots, vilket DB Systemtechnik använder, och kundinteraktioner, något som bland annat lyfts fram inom järnvägsindustrin där företag som HARTING använder AI för att hjälpa kunder.

I praktiken innebär detta en rad konkreta förbättringar. AI-algoritmer kan optimera allt från ruttplanering för lastbilar och fartyg till lagerhållning och efterfrågeprognoser med en precision som minskar kostnader och spill. Inom järnvägssektorn används AI för att optimera tågkapacitet, biljettbokning och till och med för inspektion av tåg och övervakning av vegetation längs spåren, vilket bidrar till säkrare och effektivare drift. Företag som Maersk betonar hur AI kan leda till betydande effektivitetsvinster, i vissa fall upp till tio gånger snabbare processer. Historiskt har många beslut inom logistik baserats på intuition och erfarenhet, men som en artikel i Harvard Business Review från januari 2025 belyser, leder övergången till datadrivna metoder med AI och maskininlärning till effektivitetsvinster, kostnadsminskningar och förbättrad kundservice när det gäller hanteringen av försörjningskedjor. Denna utveckling är central för att underlätta ditt logistikarbete och skapa verkligt värde.

Den lysande ‘A’-symbolen, som syns i bilden, omgiven av kretsmönster, illustrerar den abstrakta men kraftfulla naturen hos artificiell intelligens som nu omformar logistikbranschen.

En av de mest påtagliga fördelarna med AI är den ökade synligheten och transparensen genom hela logistikkedjan. Genom att samla in och analysera realtidsdata från olika källor kan AI ge en aktuell och heltäckande bild av var gods befinner sig, identifiera potentiella störningar och förutse förändringar i efterfrågan. Detta möjliggör snabbare och mer proaktiva beslut. Accenture belyser hur en intelligent logistikkedja, driven av data och AI, kan ge insikter i realtid och därmed snabbare problemlösning. Digitala tvillingar, virtuella kopior av logistikkedjan eller dess delar, som hamnar, blir allt vanligare och tillåter företag att simulera olika scenarier, stresstesta system och optimera processer utan att påverka den verkliga verksamheten. Detta är en del av den bredare trenden mot automatisering inom lagerhantering där AI spelar en nyckelroll.

Motståndskraft, eller resiliens, har blivit ett nyckelord i dagens globala och ofta instabila logistikmiljö. Här spelar AI en avgörande roll. Genom prediktiv analys kan AI hjälpa företag att identifiera och mildra effekterna av störningar, från leverantörsförseningar till geopolitiska händelser. Erfarenheterna från Covid-19-pandemin visade tydligt på behovet av mer robusta och anpassningsbara logistikkedjor, och en studie publicerad av Emerald Insight understryker hur AI kan stärka logistikkedjors motståndskraft genom förbättrad synlighet, riskhantering och distribution. Forskning inom artificiell intelligens och Big Data Analytics för logistikkedjors resiliens visar också hur dessa teknologier är fundamentala för att hantera risker och bygga dynamiska förmågor, bland annat genom att analysera risker och den så kallade “ripple effect” i kedjan.

Utöver effektivitet och resiliens kan AI även bidra till mer hållbara logistiklösningar. Genom att optimera rutter, konsolidera sändningar och förbättra energianvändningen i lager och transporter kan AI hjälpa till att minska koldioxidavtrycket och resursförbrukningen. Detta är inte bara bra för miljön utan blir också en allt viktigare konkurrensfaktor. Digitalisering och AI kan bidra till en mer hållbar järnväg genom att optimera energianvändning och förbättra underhållsprocesser. Dessutom möjliggör AI utvecklingen av helt nya affärsmodeller och tjänster. Initiativ som AI-driven mobilitet, som samlar aktörer för att lösa samhällsutmaningar och stärka svenska företags konkurrenskraft, visar på potentialen att använda AI för att skapa innovativa lösningar inom både person- och godstransporter. Detta inkluderar även att hantera komplexa frågor som returlogistik för e-handlare på ett smartare sätt.

Utmaningar med AI i logistikkedjan

Trots de enorma möjligheterna är vägen mot en fullskalig implementering av AI i logistikkedjor kantad av utmaningar. Här följer några av de mest framträdande.

Datarelaterade utmaningar

En av de största utmaningarna är kopplad till data, vilket är AI:s själva livsblod. Många företag kämpar med fragmenterad data som är inlåst i silos, bristfällig datakvalitet och oklarheter kring ägarskap. För att AI ska kunna leverera verkligt värde krävs tillgång till stora mängder högkvalitativ och relevant data. Dessutom är datasäkerhet och integritetsfrågor ständigt närvarande, särskilt när det handlar om att dela känslig information mellan olika parter i kedjan. En förstudie som bland annat involverar Region Örebro län och CLOSER (den svenska samverkansplattformen för transporteffektivitet) syftar just till att identifiera vilken data som finns, hur den kan delas och tillämpas för effektivare logistikflöden.

Regelverk och juridik

Ett annat betydande hinder är att regelverk och juridiska ramar ofta släpar efter den snabba teknikutvecklingen. Det finns ett stort behov av tydliga riktlinjer och standarder för hur AI får användas på ett säkert och ansvarsfullt sätt, inte minst inom kritiska infrastrukturer som järnvägen. Som framkommit vid branschevenemang som InnoTrans, efterfrågar många företag en stabil juridisk grund för att våga investera fullt ut i AI-lösningar. Diskussionen om detta förs bland annat på plattformar som Jarnvagsnyheter.se, där behovet av sektorsövergripande samarbete för att utveckla dessa regler betonas.

Kompetensbrist och personaloro

Kompetensgapet är ytterligare en utmaning som måste adresseras. För att kunna utveckla, implementera och använda AI-system effektivt krävs ny kunskap och nya färdigheter hos personalen. Detta handlar inte bara om tekniska experter som data scientists, utan även om att höja den generella AI-förståelsen i organisationerna. Parallellt med detta finns en oro bland anställda för att AI ska leda till jobbförluster. En studie från Quinyx, refererad av TransportochLogistik.se, visade att närmare en fjärdedel (23 procent) av personalen inom lager och logistik känner oro för att AI ska ta deras jobb. Här har arbetsledare en viktig roll i att kommunicera hur AI kan användas som ett verktyg för att förbättra arbetet, snarare än att ersätta människor.

Tekniska implementeringshinder

Slutligen finns det tekniska och implementeringsmässiga hinder. Att bygga och underhålla komplexa AI-modeller kan vara både tidskrävande och kostsamt. Att välja rätt lösningar bland ett stort utbud av leverantörer och teknologier kan vara svårt, och att integrera nya AI-system med befintliga IT-infrastrukturer är sällan problemfritt. Dessutom finns ett växande behov av så kallad förklarbar AI (Explainable AI), det vill säga AI-system vars beslut och rekommendationer kan förstås och granskas av människor. Detta är avgörande för att bygga förtroende och säkerställa ansvarsfull användning, vilket betonas i projekt som syftar till förklarbar och inlärningsbar produktion och logistik.

Bilden av en humanoid robot som studerar komplexa ekvationer symboliserar AI:s avancerade beräkningskapacitet och det pågående lärandet. Detta är avgörande för att utveckla smartare logistiklösningar, men det belyser också behovet av mänsklig expertis för att tolka och tillämpa resultaten.

Människan och maskinen ett symbiotiskt partnerskap

Trots AI:s imponerande kapacitet är det viktigt att komma ihåg att tekniken i de flesta fall är ett verktyg som förstärker mänskliga förmågor, inte ett fullständigt substitut. Människor är fortfarande överlägsna när det gäller att hantera helt nya eller oförutsedda situationer, fatta komplexa etiska beslut och tillämpa sunt förnuft. AI kämpar med sällsynta händelser där det saknas tillräckligt med historisk data för algoritmerna att lära sig av, exempelvis data från pandemier. Framgångsrik AI-implementering kräver därför ofta mänsklig tillsyn och förmågan att kunna tolka och agera på AI-genererade insikter.

Konceptet ‘människa i loopen’ (human-in-the-loop) blir allt viktigare. Det innebär att människor aktivt deltar i AI-processen, till exempel genom att verifiera data, justera algoritmer eller fatta det slutgiltiga beslutet baserat på AI:s rekommendationer. Detta bygger inte bara förtroende för tekniken utan säkerställer också att AI används på ett ansvarsfullt och effektivt sätt. Intressant nog visar Quinyx-studien även att nästan hälften (46 procent) av de tillfrågade serviceanställda tror att ny teknik som AI kan förbättra kvaliteten på deras arbete, vilket pekar på en potential för AI att avlasta monotona uppgifter och frigöra tid för mer värdeskapande och engagerande arbetsmoment.

Vägen framåt strategier för att realisera AI:s fulla potential

För att företag ska kunna dra full nytta av AI i sina logistikkedjor krävs mer än bara teknikinvesteringar. En tydlig och väl förankrad AI-strategi är avgörande. Denna strategi bör utgå från verksamhetens övergripande mål och identifiera de områden där AI kan skapa störst värde. Det handlar om att prioritera användningsfall och ofta börja med pilotprojekt för att samla erfarenheter och visa på konkreta resultat innan man skalar upp. För företag som vill effektivisera sin frakthantering och hitta kostnadseffektiva transportlösningar, är det en stor fördel att de värdefulla verktyg https://www.sendify.se/ erbjuder kan användas för att jämföra och boka frakttjänster, vilket kompletterar de större AI-drivna strategierna och bidrar till smartare logistik.

En robust och flexibel datainfrastruktur är en annan grundpelare. Molnbaserade plattformar spelar här en nyckelroll genom att erbjuda skalbarhet och möjligheten att samla, lagra och analysera stora och diversifierade datamängder från hela logistikkedjan. Att skapa en ‘single source of truth’ (en central, tillförlitlig datakälla) för data är fundamentalt för att kunna bygga tillförlitliga AI-modeller. Detta är en utmaning som bland annat järnvägsindustrin brottas med i sin strävan att använda AI för att optimera hela system, såsom det marockanska höghastighetsnätet.

AI-logotypen i ett datacenter med serverrack, likt den i bilden, illustrerar den omfattande beräkningskraft och datainfrastruktur som krävs för att driva storskaliga AI-system inom logistik. Detta möjliggör analys av stora datamängder i realtid, vilket är en förutsättning för intelligent optimering.

Investeringar i talang och kompetensutveckling är oundvikliga. Företag behöver antingen vidareutbilda befintlig personal eller rekrytera nya medarbetare med kunskap inom AI, dataanalys och relaterade områden. Endast 38% av logistikchefer anser att deras personal är redo att fullt ut utnyttja tillgänglig teknik. Samarbete med universitet, forskningsinstitut och andra företag kan också vara ett sätt att få tillgång till spetskompetens och driva innovation. Initiativ som samlar akademi, industri och forskningsinstitut är viktiga för att omsätta teoretisk kunskap till praktiska lösningar.

Slutligen är samarbete och standardisering nyckelfaktorer, särskilt i komplexa och globala logistikkedjor. För att AI-system ska kunna kommunicera effektivt över företags- och landsgränser krävs gemensamma standarder för dataformat och protokoll. Ett nära samarbete mellan olika länder och aktörer, samt en gemensam strategi för datadelning, är nödvändigt för att skapa en smidig infrastruktur för AI-driven logistik och förverkliga visionen om en uppkopplad och intelligent kedja.

Bortom horisonten AI som logistikens osynliga ryggrad

När jag blickar framåt ser jag en framtid där AI blir en alltmer integrerad och nästintill osynlig ryggrad i våra logistikkedjor. Visionen om ‘självkörande’ logistiknätverk, där system automatiskt kan identifiera och lösa avvikelser i realtid, är kanske inte så avlägsen som vi tror. AI kommer att fortsätta driva på innovation och effektivitet, vilket i sin tur kan ha djupgående effekter på global handel, hållbarhet och hur företag skapar värde. Tekniker som AI, maskininlärning och optimering utgör grunden för de datadrivna metoder som möjliggör dessa positiva effekter.

Resan mot en fullt AI-driven logistikframtid är både spännande och krävande. Den kräver strategiskt tänkande, investeringar, mod att testa nytt och en vilja att ständigt lära och anpassa sig. Men potentialen för att skapa mer intelligenta, resilienta och hållbara logistikkedjor är enorm. För oss som brinner för logistik är detta en av de mest dynamiska och transformativa perioderna i branschens historia, och jag är övertygad om att de företag som proaktivt omfamnar AI:s möjligheter kommer att vara morgondagens vinnare.

2025-05-18