Logistiikkaa huomaamattani – ja hetki, jolloin ymmärsin sen mittakaavan

Olen pyörinyt logistiikan ympärillä vuosikausia, usein sitä itse edes tajuamatta. Jo nuorempana innostuin peleistä, joissa rakennetaan kokonaisia kaupunkeja, tieverkostoja ja muita kokonaisuuksia. Pidän niistä edelleen – on jotain kiehtovaa siinä, kun saa rakentaa ja optimoida asioiden kulkua.

Myöhemmin päädyin ajamaan 11 vuodeksi taksia. Siinä työssä on paljon logistiikkaa, vaikka sitä ei ehkä sellaisena ensimmäisenä ajattele. Samalla se tarjosi hyvän ikkunan siihen, miten valtavasti liikennettä ja tavaraa suomalaisilla teillä oikeasti liikkuu.

Varusmiespalveluksessa päädyin muutamaksi kuukaudeksi ajonjärjestelijäksi Maanpuolustusopistolle, ja silloin opin ensimmäistä kertaa käytännössä, miten aikataulut, resurssit ja ihmiset pitää sovittaa yhteen, jotta kokonaisuus toimii.

Vasta viime sikoina, työskennellessäni Akkulog-hankkeen parissa, logistiikan maailma on todella avautunut. Olen alkanut ymmärtää, kuinka valtava ja monikerroksinen kokonaisuus logistiikka on – ei vain reittejä ja liikkuvia asioita, vaan kokonainen näkymätön koneisto, jonka varassa yhteiskunta pyörii.

Erityisen silmiä avaava hetki oli helmikuun alun kolmipäiväinen tapahtumakokonaisuus: LSCM-foorumi (Logistics and Supply Chain Management Forum 2026 – LOGY (Suomen Osto- ja Logistiikkayhdistys LOGY ry)) ja Logy-konferenssi (LOGY Conference 2026: Together – People, AI & Resilience – LOGY (Suomen Osto- ja Logistiikkayhdistys LOGY ry)). Se oli kuin olisi astunut kulissien taakse ja nähnyt, miten massiivinen ja monialainen ala logistiikka todella on. Yhtäkkiä aiemmin oppimani palaset alkoivat muodostaa kokonaiskuvaa: satamat, rautatiekuljetukset sekä maa-, meri- ja ilmakuljetukset eivät ole irrallisia saarekkeita, vaan samaan globaaliin verkostoon kietoutuvia solmupisteitä. Konferenssissa tuli selväksi, miten valtava osa logistiikkaa on näkymätöntä työtä — varastointia, purku- ja lastausoperaatioita, pakkausmuotojen optimointia, aikataulutusta, reittisuunnittelua ja loputonta ennakointia. Ja kaiken tämän rinnalla kulkevat poikkeustilanteet, riskit ja muun muassa vaarallisten aineiden käsittely, jotka vaativat rauhallista päätä ja täsmällistä koordinointia. Tuntui kuin olisin saanut kurkistaa valtavaan järjestelmään, joka ei pysähdy hetkeksikään ja jonka monimutkaisuutta en ollut aiemmin tullut ajatelleeksi. Enkä sitä läheskään täysin ymmärrä vieläkään.

Näiden tapahtumien ohjelma teki kokonaisuuden mittakaavan näkyväksi. Puhujat toivat eri näkökulmista esiin, miten geopoliittinen epävarmuus, kriittinen infrastruktuuri, toimitusketjujen turvallisuus ja energia-alan murros kytkeytyvät logistiikkaan ja paineistavat sitä aivan uusilla tavoilla. Tekoälyn ja datan rooli nousi esiin useissa puheenvuoroissa, aina johtamisesta operatiiviseen päätöksentekoon. Samalla kävi selväksi, että logistiikan tulevaisuuden ydinkysymyksiin kuuluu myös vihreä siirtymä: päästövähennykset, energiatehokkuus, vihreät kuljetuskäytävät, uudet käyttövoimat ja toimitusketjujen sähköistyminen ovat asioita, joiden kanssa alan on pakko elää päivittäin. Ohjelman kautta hahmottui valtava kirjo osa-alueita – aina strategisesta turvallisuudesta ja kestävyyttä tukevista ratkaisuista henkilöstön rooliin ja tekoälyn tuomiin mahdollisuuksiin. Ymmärsin konkreettisesti, miten moni asia lopulta vaikuttaa siihen, että tavara ja siihen liittyvä tieto liikkuvat oikeaan aikaan oikeaan paikkaan – ja miten suuri merkitys logistiikalla on koko vihreän siirtymän onnistumisessa.

Kaiken oppimani myötä olen alkanut nähdä selvästi myös oman osaamiseni paikan logistiikan kokonaisuudessa. Taulukoiden lukutaito, eri lähteistä tulevan datan yhdistäminen ja suurten tietomassojen käsittely ovat taitoja, joiden avulla logistiikan valtavaa tietovirtaa voidaan hyödyntää tehokkaammin. Ala tuottaa jatkuvasti tietoa ajoneuvoista, varastoista, kuormista, reiteistä ja päästöistä – ja juuri tästä datasta syntyvät tehokkaammat, turvallisemmat ja vähäpäästöisemmät ratkaisut. Kun tiedon pystyy analysoimaan ja muuttamaan selkeiksi visualisoinneiksi ja käyttöliittymiksi, koko ketjun pullonkaulat ja optimointimahdollisuudet tulevat näkyviin.

Samalla myös tekoälyn rooli kasvaa. Tekoäly toimii vain niin hyvin kuin sen käyttämä data on: mitä tarkempaa, luotettavampaa ja todellisuutta kuvaavampaa tieto on, sitä parempia ennusteita ja päätöksiä tekoäly voi tehdä. Totuudenmukainen data ei siis ole vain raaka-aine, vaan edellytys sille, että tekoäly pystyy havaitsemaan trendejä, ennakoimaan kysyntää ja tukemaan päätöksiä, joilla logistiikkaa voidaan kehittää oikeaan suuntaan.

Olen myös opetellut tekemään alkeellisia visuaalisia simulaatioita AnyLogic-ohjelmalla, ja se on avannut uuden tavan hahmottaa logistiikan monimutkaisia prosesseja. Kun dataa voi muuttaa liikkuviksi malleiksi – ajoneuvoiksi, varastovirroiksi, reiteiksi ja resurssien liikkeiksi – kokonaisuudesta tulee konkreettinen ja helposti ymmärrettävä. Simulaatiot auttavat näkemään, miten pienetkin muutokset vaikuttavat koko ketjuun: missä syntyy ruuhkaa, miten kuormat liikkuvat, miten poikkeukset leviävät ja millaisia päästövaikutuksia eri ratkaisuilla on. Tällainen visuaalinen mallintaminen yhdistyy luontevasti muuhun datatyöhön ja tukee myös tekoälyn käyttöä, sillä mitä tarkemmin prosessit on kuvattu, sitä helpompaa on rakentaa älykkäämpiä ja kestävämpiä ratkaisuja niiden ympärille.

Kun katson taaksepäin, huomaan kulkeneeni pitkän matkan peleistä, taksivuosista ja varusmiespalveluksen ajonjärjestelytehtävistä kohti logistiikan suurta kuvaa – kohti ymmärrystä, joka avautui lopullisesti LSCM-foorumin ja Logy-konferenssin myötä. Logistiikka on valtava ja elintärkeä järjestelmä, joka kietoutuu  moniulotteisesti yhteen datan, teknologian, ihmisten ja vihreän siirtymän kanssa.

Jopa alkeelliset visuaaliset-simulaatiot tukevat tätä kokonaiskuvaa: kun prosessit ja tietovirrat näkee liikkeessä, abstraktista tulee konkreettista. Kaiken oppimani jälkeen yksi asia on kristallinkirkas: logistiikka on paljon enemmän kuin tavaran liikettä, ja juuri siksi sen kehittäminen on tulevaisuuden kannalta yksi tärkeimmistä tehtävistä.