Jak skutecznie rozmieścić automaty paczkowe? VRP, wyznaczanie izochron i tras 

W Polsce znajduje się już około 63 tysięcy automatów paczkowych (stan na lipiec 2025, dane od sześciu głównych operatorów: Allegro, DHL, DPD, InPost, Orlen Paczka oraz Pocztex). Tak dynamiczny rozwój tej infrastruktury pokazuje, jak bardzo zmieniły się oczekiwania konsumentów i standardy obsługi w branży e-commerce. Dziś wygoda odbioru przesyłek, dostępność urządzeń i efektywność sieci logistycznej są kluczowe zarówno dla klientów, jak i dla firm kurierskich. 

W artykule pokazujemy, jak zaawansowane analizy przestrzenne oparte o dane adresowe i przestrzenne oraz narzędzia data science pozwalają nie tylko ocenić realny zasięg automatów paczkowych, ale także wskazać miejsca o największym potencjale biznesowym dla powstania nowego urządzenia.

Podstawa analizy: baza adresowa + APIs (VRP, wyznaczanie tras i izochron)

Podstawą do przeprowadzenia analiz był moduł Location Intelligence od Algolytics, który obejmuje: 

• Baza danych adresowych – kompleksowy, referencyjny zbiór informacji o adresach w Polsce, obejmujący miejscowości, ulice, kody pocztowe oraz numery budynków i mieszkań, 

• Baza danych przestrzennych - obejmująca m.in. dane demograficzne, dane o otoczeniu budynków, dane o lokalizacjach automatów paczkowych pozyskane ze stron internetowych sześciu głównych operatorów: Allegro, DHL, DPD, InPost, Orlen Paczka oraz Pocztex, 

• [API] Wyznaczanie tras – obliczanie najkrótszych ścieżek i czasów przejścia oraz generowanie wskazówek nawigacyjnych, 

• [API] Wyznaczanie izochron – generowanie stref dostępności w zadanym czasie (np. 15 minut pieszo od określonego punktu), 

• [API] VRP (Vehicle Routing Problem) – optymalizacja tras kurierskich, 

• [API] Standaryzacja i geokodowanie – poprawa jakości danych adresowych i przypisywanie współrzędnych geograficznych, 
• Automatic Business Modeler - platforma AutoML do zautomatyzowanej budowy wielu zaawansowanych i wydajnych modeli Machine Learning. 

Na poniższym diagramie przedstawiamy sposób, w jakim przeprowadziliśmy naszą analizę.

Optymalizacja tras kurierskich (VRP) - jak to działa?  

Optymalizacja tras kurierskich (VRP) to zaawansowany algorytm, który umożliwia wyznaczenie najbardziej efektywnych tras dla zadanej liczby pojazdów i punktów dostaw. Zastosowanie VRP pozwala na: redukcję kosztów operacyjnych, skrócenie czasu doręczeń, przeprowadzanie symulacji różnych scenariuszy rozbudowy zsieci logistycznej. 

W API opracowanym przez Algolytics dostępne są funkcje wykraczające poza klasyczne podejście do VRP. Umożliwiają one uwzględnienie takich czynników jak: 

• okna czasowe dostaw, 

• przerwy kurierów, 

• ograniczenia ładowności pojazdów, 

• specyficzne wymagania logistyczne, np. konieczność użycia chłodni lub wózka widłowego. 

Dzięki temu możliwe jest modelowanie realistycznych scenariuszy operacyjnych, dostosowanych do złożonych warunków działania firm kurierskich i e-commerce.  

Ponadto zarówno API VRP, jak i API do wyznaczania tras są zintegrowane ze standaryzacją i geokodowaniem, dzięki czemu adresy można wprowadzać w oryginalnej formie z systemu klienta – bez potrzeby korzystania z oddzielnych usług do zamiany adresów na współrzędne geograficzne. 

W porównaniu z innymi rozwiązaniami dostępnymi na rynku, APIs Algolytics wyróżniają się również: 

• szerokimi możliwościami customizacji, 

• brakiem ograniczeń licencyjnych, 

• łatwą integracją z pozostałymi komponentami modułu Location Intelligence. 
   

Analiza zasięgu automatów paczkowych

Pierwszym krokiem jest identyfikacja punktów adresowych znajdujących się w zasięgu istniejących automatów. Do tego zadania można podejść na dwa sposoby: 

a)  dla każdego punktu adresowego obliczamy czas dojścia (założenie: średnia prędkość pieszego na chodnikach wynosi 5 km/h, z uwzględnieniem schodów i innych przeszkód) i odległość do najbliższego automatu  

b) wyznaczamy izochrony (strefy oddziaływania) wokół automatów i przypisujemy punkty adresowe do odpowiadającej im strefy – przykładowo 5, 10 albo 15 minut. 

Oba podejścia mają swoje zalety i ograniczenia, dlatego wybór metody zależy od priorytetów analizy. Jeśli kluczowe jest precyzyjne wyznaczenie czasu dojścia do automatów, warto zastosować metodę a), choć wiąże się ona z większym nakładem obliczeniowym i czasowym. Z kolei metoda b) pozwala na szybkie, zgrubne oszacowanie dostępności, co sprawdza się w analizach wymagających dużej skali lub szybkiego przetwarzania danych. 

Obie metody można wdrożyć z wykorzystaniem API Algolytics (developer.algolytics.pl). 

Analiza białych plam

Kiedy mamy już zidentyfikowane budynki spełniające kryterium dostępności — czyli znajdujące się w zasięgu 15 minut pieszo od najbliższego automatu paczkowego — możemy przejść do kolejnego etapu: analizy białych plam oraz wytypowania najlepszych lokalizacji dla nowych urządzeń. 

Bazą do tej analizy jest mapa przedstawiająca odsetek mieszkańców w poszczególnych obwodach spisowych, którzy mają łatwy dostęp do automatu. Dzięki niej możemy szybko zidentyfikować obszary o niskim poziomie obsługi, gdzie wdrożenie nowego automatu może znacząco poprawić dostępność i pokrycie usługą. 

Rozkład populacji mającej łatwy dostęp do automatów jest wyraźnie zróżnicowany przestrzennie. Najwyższy poziom dostępności obserwujemy w miastach - szczególnie w dużych aglomeracjach oraz w miejscowościach podmiejskich, gdzie infrastruktura jest gęstsza. Największe zagęszczenie obszarów z dobrym dostępem występuje na Śląsku. 

Z kolei obszary wykluczone - czyli tzw. „białe plamy” - koncentrują się głównie w północno-wschodniej Polsce, a zdecydowana większość z nich znajduje się na terenach gmin wiejskich. To właśnie tam dostęp do automatów paczkowych jest najbardziej ograniczony, co wskazuje na potencjał do rozbudowy sieci i poprawy dostępności usług. 

Ranking lokalizacji według określonych kryteriów

Szukając odpowiedzi na pytania: „które obszary są najbardziej wykluczone?” oraz „gdzie najlepiej byłoby postawić nowy automat?”, konieczne jest pogrupowanie i uszeregowanie lokalizacji według jasno zdefiniowanych kryteriów. 

Wykorzystując dane przestrzenne dostępne na poziomie punktu adresowego, zagregowane do większych jednostek terytorialnych - w tym przypadku obwodów spisowych GUS - możliwe jest przygotowanie rankingu lokalizacji według wybranych kryteriów. W naszej analizie przyjęliśmy następujące założenia: 

1. Jak największa liczba osób w wieku 25–55 lat — to grupa, która najczęściej korzysta z zakupów online, a tym samym najintensywniej używa automatów paczkowych. Potwierdzają to m.in. wyniki badań zawarte w raporcie E-commerce w Polsce 2024. Kluczowe trendy i wnioski dla kupujących online. 

2. Jak największa średnia odległość do najbliższego automatu paczkowego lub punktu partnerskiego — automaty nie są jedyną formą odbioru przesyłek. W wielu lokalizacjach działają również punkty współpracujące z firmami kurierskimi (np. sklepy, kioski, stacje benzynowe), które umożliwiają odbiór i nadanie paczek. Im większa średnia odległość do najbliższego punktu tego typu, tym wyższy poziom wykluczenia logistycznego mieszkańców danego obszaru. Jednocześnie taki parametr pozwala ograniczyć ryzyko kanibalizacji własnej sieci oraz wpływ konkurencji. 

Oczywiście istnieje wiele innych zmiennych, które można uwzględnić w bardziej rozbudowanej analizie, np.: 

3. Jak największa liczba mieszkań w analizowanym obszarze - większa liczba mieszkań przekłada się na większą liczbę gospodarstw domowych, które mogą realnie korzystać z usług nowego automatu paczkowego. 

 4. Jak najwyższy szacowany dochód mieszkańców danego obszaru - wyższy średni lub medianowy dochód może wskazywać na większą skłonność do zakupów online, a tym samym na wyższy potencjał liczby przesyłek obsługiwanych przez automat. 

5. Jak największa liczba budynków mieszkalnych w okolicy - większe zagęszczenie zabudowy może skrócić trasę kuriera. Jeśli mieszkańcy zdecydują się na odbiór paczek z automatu zamiast dostawy do domu, kurier nie będzie musiał objeżdżać pojedynczych punktów adresowych, co zwiększa efektywność operacyjną. 

6. Odpowiednia infrastruktura drogowa w analizowanym obszarze — choć trudna do jednoznacznego ujęcia liczbowego, dobra dostępność komunikacyjna może znacząco wpłynąć na funkcjonalność i opłacalność lokalizacji nowego automatu. 

Dla uproszczenia, w tej analizie uwzględniliśmy jedynie dwie pierwsze zmienne oraz dodatkowe kryterium: analizujemy wyłącznie te obwody spisowe, w których mniej niż 1% mieszkańców ma dostęp do automatu paczkowego. Ograniczenie to pozwala skupić się na lokalizacjach najbardziej wykluczonych pod względem dostępności usług. Zdecydowana większość takich obszarów to tereny wiejskie - spośród 41 756 analizowanych obwodów, jedynie 1 473 (czyli 3,5%) znajdują się na terenie gmin miejskich lub miast w gminach miejsko-wiejskich. 

 Wartości dwóch wybranych zmiennych - liczby osób w wieku 25–55 lat oraz średniej odległości do najbliższego punktu odbioru przesyłek - zostały znormalizowane przy użyciu rankingu percentylowego. Metoda ta przekształca dane do skali od 0 do 1, porządkując je rosnąco i przypisując każdej lokalizacji odpowiednią rangę. Przykładowo, wartość 0.8 oznacza, że dana lokalizacja wypada lepiej niż 80% pozostałych obszarów w analizie. 

Rozkład znormalizowanych wartości wybranych zmiennych  

Rozkład znormalizowanych wartości obu zmiennych został przedstawiony na poniższych mapach, co pozwala łatwo zidentyfikować obszary o największym potencjale pod względem liczby aktywnych użytkowników oraz poziomu wykluczenia. 

Obliczenie syntetycznego wskaźnika potencjału 

Następnym krokiem analizy jest połączenie obu zmiennych w jeden syntetyczny wskaźnik potencjału, obliczony jako ważona średnia. Ponieważ zależy nam przede wszystkim na dotarciu do jak największej liczby potencjalnych użytkowników w obszarach wykluczonych, większą wagę przypisaliśmy zmiennej dotyczącej populacji w wieku 25–55 lat (80%), a mniejszą - średniej odległości do najbliższego punktu odbioru przesyłek (20%).   

Wagi zostały dobrane empirycznie, na podstawie testów kilku wariantów oraz oceny lokalizacji wskazanych jako najbardziej perspektywiczne.  Dla różnych scenariuszy wartość wag powinna być odpowiednio dostosowana — najlepiej w oparciu o rzeczywiste dane historyczne dotyczące odbioru przesyłek. Przeprowadzenie analizy wrażliwości pozwala ocenić, jak zmiana proporcji między zmiennymi wpływa na końcowe wyniki i wskazywane lokalizacje. Takie podejście zwiększa trafność rekomendacji i pozwala lepiej dopasować model do specyfiki danego regionu, strategii biznesowej czy celu operacyjnego. 

Ranking TOP 10 obszarów o najwyższym potencjale biznesowym 

Aby wskazać najbardziej obiecujące lokalizacje pod nowe automaty paczkowe, przygotowaliśmy ranking TOP 10 obszarów o najwyższym potencjale biznesowym. Takie podejście pozwala w prosty i przejrzysty sposób zawęzić dużą liczbę kandydatów do tych, które mają największe szanse na sukces operacyjny i komercyjny. 

Metoda typu „top-k” jest szeroko stosowana w różnych branżach - od retailu (np. lokalizacja sklepów, zobacz nasz wpis o Dino) po marketing (np. targetowanie adresów klientów, zobacz nasze case study). Jej główną zaletą jest możliwość szybkiego priorytetyzowania inwestycji oraz ograniczenia ryzyka nietrafionych decyzji. 

Dodatkowym atutem tego podejścia jest jego elastyczność - wagi użyte w rankingu można łatwo dostosować do zmieniających się celów biznesowych bez konieczności przebudowy całej metodologii. Kluczowe jest jednak oparcie się na danych historycznych firmy, które pozwalają zweryfikować model i dopasować wagi do rzeczywistych wzorców zachowań klientów. Dzięki temu rekomendacje są trafniejsze, a decyzje lepiej osadzone w kontekście operacyjnym. 

Poniżej prezentujemy mapę z lokalizacjami TOP 10 obszarów wybranych w ramach naszej analizy, zestawionymi na tle 10% najwyżej ocenionych obwodów spisowych według syntetycznego wskaźnika potencjału biznesowego.

Zdecydowaną dominację w rankingu obserwujemy w województwie podkarpackim, szczególnie w rejonach przy granicy z Ukrainą. Taki wynik wskazuje na stosunkowo wysokie zaludnienie tych obszarów przy jednoczesnym braku odpowiedniego dostępu do automatów paczkowych. Aż połowa lokalizacji z czołówki rankingu znajduje się właśnie w tym regionie. 

Z kolei najmniej potencjalnych lokalizacji odnotowano w województwie śląskim, co wynika z wysokiego poziomu urbanizacji. Ponieważ większość urządzeń instalowana jest w miastach, na Śląsku pozostało niewiele tzw. „białych plam” - obszarów bez dogodnego dostępu do urządzeń. 

Przyjrzyjmy się bliżej najlepiej ocenianym lokalizacjom. 

TOP 1 - województwo podkarpackie, gmina Lubaczów, powiat lubaczowski 

• 141 adresów (budynków) 

• 146 szacowanych mieszkań (gospodarstw domowych) 

• 676 szacowanych mieszkańców (GUS) / 542 (PESEL) 

• 280 osób w wieku 25-55 lat 

• 6.8 km średnia ważona odległość do najbliższego punktu odbioru 

• 4709.76 zł mediana dochodu w rejonie 

• 6098.19 zł średni dochód w rejonie 

 Jednym z obszarów z najwyższym potencjałem w rankingu jest fragment wsi Krowica Sama, położony w południowej części gminy Lubaczów. Choć na pierwszy rzut oka lokalizacja może wydawać się mniej atrakcyjna - ponad połowę powierzchni zajmują tereny leśne - to zamieszkuje ją relatywnie duża liczba osób w wieku 25–55 lat, czyli naszej kluczowej grupy docelowej. Wartość 280 osób w tej grupie wiekowej to jeden z najwyższych wyników wśród całego zestawienia TOP 10. 

Wysoki potencjał tego obszaru wynika z obecności kilku budynków wielorodzinnych oraz stosunkowo gęstej zabudowy jednorodzinnej. Dodatkowym atutem jest bliskość lokalizacji zajmującej 4. miejsce w rankingu. Pomiędzy tymi dwoma obszarami znajdują się kolejne zabudowania wsi Krowica Sama oraz Krowica Hołodowska, które również uzyskały wysoki wynik syntetycznego wskaźnika. Oznacza to, że traktując całą tę okolicę jako potencjalny obszar instalacji nowego automatu, można objąć zasięgiem znaczną liczbę mieszkańców, którzy mogą być zainteresowani nową formą dostawy. 

Warto również zwrócić uwagę na obecność infrastruktury publicznej - w tym szkoły podstawowej, kościoła oraz kilku sklepów - co dodatkowo zwiększa atrakcyjność lokalizacji pod względem dostępności i codziennego ruchu mieszkańców.

TOP 2 - województwo podkarpackie, gmina Wiązownica, powiat jarosławski 

• 126 adresów (budynków) 

• 122 szacowanych mieszkań (gospodarstw domowych) 

• 536 szacowanych mieszkańców (GUS) / 453 (PESEL) 

• 207 osób w wieku 25-55 lat 

• 8.2 km średnia ważona odległość do najbliższego punktu odbioru 

• 4871.35 zł mediana dochodu w rejonie 

• 6763.37 zł średni dochód w rejonie 

 W tym rejonie obserwujemy kolejny przykład lokalizacji, w której sąsiedztwo kilku obszarów o wysokim potencjale wzmacnia atrakcyjność całej okolicy. Miejsce 2. w rankingu zajmuje część wsi Mołodycz — obszar Kopina oraz położony nieco dalej przysiółek Wola Mołodycka. Teren ten charakteryzuje się typową wiejską zabudową jednorodzinną, otoczony jest lasami, a udział pól uprawnych jest stosunkowo niewielki. 

Wysoka pozycja w rankingu wynika z połączenia dwóch kluczowych czynników: dużej liczby osób w wieku 25–55 lat (207 osób) oraz znacznej średniej odległości do najbliższego punktu odbioru przesyłek (8,2 km), co jednoznacznie wskazuje na obecność „białej plamy” w dostępie do usług. Dodatkowym atutem lokalizacji jest bliskość drogi wojewódzkiej, co może ułatwić planowanie tras kurierskich i zwiększyć operacyjną efektywność nowego automatu. 

TOP 3 - województwo lubelskie, gmina Wierzbica, powiat chełmski 

• 32 adresy (budynki) 

• 184 szacowane mieszkania (gospodarstwa domowe) 

• 746 szacowanych mieszkańców (GUS) / 654 (PESEL) 

• 286 osób w wieku 25-55 lat 

• 6.4 km średnia ważona odległość do najbliższego punktu odbioru 

• 4321.02 zł mediana dochodu w rejonie 

• 5553.89 zł średni dochód w rejonie 

 Obszar zajmujący 3. miejsce w rankingu to wieś Wólka Tarnowska w województwie lubelskim — typowy przykład niewielkiej miejscowości z zabudową wielorodzinną. Świadczy o tym m.in. obecność aż 184 mieszkań przy zaledwie 32 adresach. To właśnie tutaj odnotowano najwyższą liczbę osób w wieku 25–55 lat spośród wszystkich lokalizacji w zestawieniu — aż 286 osób, co czyni ten obszar wyjątkowo atrakcyjnym pod względem potencjału klientów. 

Z drugiej strony, w bezpośrednim otoczeniu nie występuje wiele dodatkowych zabudowań, a lokalna infrastruktura drogowa może stanowić wyzwanie dla efektywnego planowania tras kurierskich. W praktyce oznacza to, że mimo dużego popytu, inwestycja w tej lokalizacji może być mniej opłacalna z operacyjnego punktu widzenia.