Jak działa automatyzacja w logistyce e-commerce: lekcje z Müller i Picnic

11.02.2026

Niemiecka sieć drogeryjna Müller przeznacza dwucyfrową kwotę w milionach euro na automatyzację logistyki w lokalizacji Ulm-Jungingen. Kluczowym elementem inwestycji jest system AutoStore – zautomatyzowany magazyn typu „goods-to-person”, w którym roboty dostarczają pojemniki z towarem bezpośrednio do stanowisk kompletacyjnych.

Celem jest skrócenie czasu realizacji zamówień internetowych oraz stworzenie infrastruktury pod dalszy wzrost sprzedaży online. W praktyce oznacza to odpowiedź na rosnące oczekiwania klientów w zakresie szybkości dostawy, dostępności towaru i bezbłędnej kompletacji – standardów, które w Niemczech stają się rynkowym minimum.

Nowa instalacja została zaprojektowana specjalnie pod potrzeby sklepu internetowego Müller. Obejmuje około 30 tys. pojemników magazynowych, obsługiwanych przez 120 autonomicznych robotów typu R5pro. System umożliwia bardzo gęste składowanie towaru oraz wydajne przemieszczanie jednostek w obrębie siatki magazynowej.

W pierwszym etapie system osiąga wydajność do 4 tys. prezentacji pojemników na godzinę, z możliwością zwiększenia do 6,5 tys. Instalacja zajmuje 1 700 metrów kwadratowych i stanowi centralny element nowej architektury logistycznej firmy.

Dla polskich sprzedawców działających na rynku niemieckim to wyraźny sygnał: konkurencja inwestuje nie w marketing, lecz w infrastrukturę operacyjną. To właśnie tam budowana jest przewaga.

24/7 i redukcja błędów – operacyjny wymiar inwestycji

System pracuje w trybie ciągłym, 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu. Pozwala to utrzymać stabilną wydajność również w okresach szczytowych, takich jak Black Week czy przedświąteczny wzrost zamówień.

Jednym z kluczowych elementów jest inteligentne sterowanie ruchem towarów. W logistyce magazynowej funkcjonuje pojęcie niepotrzebnych przemieszczeń, określanych potocznie jako „przekopywanie” – czyli sytuacji, w której aby dostać się do jednego pojemnika, trzeba przestawić kilka innych. Nowe rozwiązanie ogranicza takie operacje do minimum, co bezpośrednio skraca czas realizacji zamówienia.

Christian Begerow, odpowiedzialny za logistykę międzynarodową w Müller, wskazuje, że inwestycja jest kluczowym etapem przyspieszenia procesów e-commerce i przygotowania firmy na przyszłość. Priorytetem pozostaje skrócenie czasu dostawy oraz dalsze zwiększenie satysfakcji klientów.

Automatyzacja zmniejsza również udział pracy manualnej. W praktyce oznacza to:

• niższy odsetek błędów kompletacyjnych,
• większą powtarzalność jakości,
• wyższą przewidywalność kosztów operacyjnych,
• mniejszą zależność od sezonowych niedoborów kadrowych.

Przy szerokim asortymencie – a Müller operuje w kategorii drogeryjnej, chemii domowej, artykułów sezonowych i multimediów – precyzja kompletacji jest kluczowa. Każda pomyłka generuje koszty zwrotu, obsługi reklamacji i utraty zaufania klienta.

Co to oznacza w praktyce? Niemiecki klient przyzwyczajony do szybkiej i bezbłędnej dostawy od lokalnego lidera będzie oczekiwał tego samego od sprzedawcy z Polski oferującego sprzedaż transgraniczną. Konkurencja cenowa przestaje wystarczać, jeśli logistyka nie nadąża za standardem rynku.

Picnic: sztuczna inteligencja jako rdzeń logistyki spożywczej

Jeszcze dalej w integracji technologii idzie holenderski operator dostaw spożywczych Picnic. Firma wykorzystuje sztuczną inteligencję i modele uczenia maszynowego do zarządzania całym łańcuchem dostaw – od prognozowania popytu po wyliczanie dokładnego czasu dostawy pod drzwi klienta.

Proces zaczyna się na długo przed kliknięciem przycisku „zamów”. Picnic prognozuje zapotrzebowanie na konkretne produkty, uwzględniając dane historyczne, sezonowość, pogodę czy akcje promocyjne. Zamówienia u dostawców składane są wyłącznie na podstawie przewidywanego, realnego popytu. Model „dokładnie na czas” ogranicza koszty magazynowania i znacząco redukuje marnowanie żywności.

Szczególnym wyzwaniem jest tzw. problem startu nowego produktu – czyli brak danych sprzedażowych dla nowo wprowadzonego artykułu. W takich przypadkach algorytmy analizują opisy produktów, ich podobieństwo do innych pozycji oraz czynniki sezonowe.

Modele wykorzystywane przez Picnic ewoluowały. Początkowo stosowano rozwiązania oparte na drzewach decyzyjnych, dziś firma wykorzystuje zaawansowane sieci neuronowe, takie jak Temporal Fusion Transformer – model pozwalający analizować dane czasowe i wychwytywać złożone zależności, np. wpływ pogody na sprzedaż określonych kategorii.

Nowe modele są testowane w rzeczywistych warunkach przed wdrożeniem na szeroką skalę. Błąd prognozy może bowiem przełożyć się na miliony zamówień i bezpośrednie straty finansowe.

Od prognozy do dostawy – optymalizacja zasobów i ostatniej mili

Po złożeniu zamówienia rozpoczyna się etap planowania zasobów. Oddzielny model prognozuje dzienną liczbę zamówień, co pozwala planować grafiki kierowców, pracowników magazynu i obsługi klienta. Uwzględniane są dni świąteczne, warunki pogodowe oraz działania marketingowe.

Kluczowe jest rozróżnienie między rzeczywistym popytem a popytem ograniczonym dostępnością zasobów. Jeżeli firma ma za mało kierowców, nie zobaczy pełnego potencjału sprzedaży. Dlatego Picnic stosuje modele szacujące „nieograniczony popyt”, czyli taki, który wystąpiłby przy braku barier operacyjnych.

W magazynie w Utrechcie wykorzystywane są systemy wizyjne z kamerami wysokiej rozdzielczości nad taśmami transportowymi. Sztuczna inteligencja analizuje zawartość skrzynek i liczy produkty. Wykorzystywane są modele multimodalne, które potrafią interpretować obraz i tekst jednocześnie, nawet przy częściowym nakładaniu się produktów.

Ostatni etap to dostawa. Sieć neuronowa oblicza dokładny czas przyjazdu, biorąc pod uwagę wielkość zamówienia, typ budynku, historię klienta czy dodatkowy czas potrzebny przy nowych odbiorcach. Dzięki temu Picnic utrzymuje 20-minutowe okna czasowe dostawy.

Dla rynku niemieckiego i holenderskiego takie standardy przestają być innowacją – stają się normą.

Co to oznacza dla sprzedawców z Polski?

Po pierwsze, automatyzacja i sztuczna inteligencja przestają być domeną największych platform. Stają się narzędziem obrony marży i jakości obsługi.

Sprzedawca z Polski planujący ekspansję do Niemiec, Holandii czy Austrii powinien przeanalizować trzy obszary:

1. Wydajność magazynu – czy obecny model pozwala skalować sprzedaż bez gwałtownego wzrostu kosztów jednostkowych?
2. Prognozowanie popytu – czy decyzje zakupowe oparte są na danych, czy intuicji?
3. Czas dostawy i jakość kompletacji – czy poziom błędów i opóźnień mieści się w standardach rynku docelowego?

W praktyce oznacza to konieczność inwestycji nie zawsze w pełną robotyzację, ale w:

• system zarządzania magazynem z integracją sprzedaży wielokanałowej,
• analitykę popytu opartą na danych historycznych,
• automatyzację kluczowych, powtarzalnych procesów,
• monitoring wskaźników jakości (czas realizacji, błędy, zwroty).

Brak dostosowania do rosnących standardów może skutkować spadkiem ocen na platformach sprzedażowych, ograniczeniem widoczności ofert, a w skrajnych przypadkach blokadą konta przy powtarzających się naruszeniach jakościowych.

Jednocześnie inwestycje w technologię zwiększają odporność na wzrost kosztów pracy oraz niedobory kadrowe – problem, który dotyka zarówno Polskę, jak i Niemcy.

Strategia Müller pokazuje, że rozwój e-commerce nie kończy się na uruchomieniu sklepu internetowego. To długofalowa budowa infrastruktury. Z kolei przykład Picnic dowodzi, że sztuczna inteligencja nie jest dodatkiem marketingowym, lecz operacyjnym fundamentem.

Dla firm z Polski wchodzących na rynki Europy Zachodniej kluczowe pytanie brzmi już nie „czy inwestować w automatyzację”, lecz „w którym miejscu łańcucha wartości przyniesie ona największy efekt konkurencyjny”.