In plaats van (semi-)handmatig routes te plannen en leveringen te coördineren, stelt automatische transportplanning bedrijven in staat om real-time data te verwerken en automatisch de beste routes, voertuigen en planningen te bepalen. Met AI-technieken worden systemen zelflerend; het systeem kan continu leren van historische gegevens en prestaties om toekomstige planningen te verfijnen en te verbeteren.
Automatische plansystemen houden rekening met een breed scala aan variabelen, zoals verkeersomstandigheden, weersomstandigheden, rijtijden, laadcapaciteit, specifieke klantbehoeften (venstertijden of noodzakelijk equipment) en de beschikbaarheid van (type) voertuigen en chauffeurs. Dit zorgt voor een dynamisch en flexibel systeem dat kan reageren op onverwachte situaties, zoals vertragingen of wijzigingen in klantbehoeften.
Bovendien kunnen bedrijven met automatische planning hun emissies verlagen door energie-efficiënte routes te kiezen en leeg rijden te minimaliseren. In een wereld waar snelheid, kosten en klanttevredenheid steeds belangrijker worden, biedt automatische transportplanning een competitief voordeel. Tevens speelt het in op het steeds prangender probleem van personeelsschaarste; met inzet van automatische plansystemen kun je met dezelfde mensen en middelen meer werk verzetten.
