AI in overzicht van supplychainmanagement

Bedrijven gebruiken AI steeds vaker om de goederenstroom te optimaliseren, van de inkoop van grondstoffen tot productie en levering, zodat ze efficiënter kunnen werken. Supply chains zijn complex en vereisen aanzienlijke tijd en moeite van verschillende teams binnen een bedrijf, waaronder inkoop, kwaliteitsbeheer en productie. Maar met de toenemende beschikbaarheid van AI-gebaseerde oplossingen voor supply chain management hebben bedrijven van elke omvang nu toegang tot transformatieve tools om hun processen te verbeteren en meer inzicht te krijgen in hun supplychaindata.

Use cases voor AI in supply chain management

Bedrijven gebruiken AI op verschillende manieren in supply chain management. Hier volgen enkele voorbeelden:

• Het automatiseren en bewaken van de vele individuele taken en communicatie die nodig zijn om resources tussen de verschillende schakels van de toeleveringsketen te verplaatsen. Digitale assistenten of AI-copilots kunnen bijvoorbeeld routinematige communicatie vergemakkelijken door automatisch te reageren op vragen van leveranciers, orders te bevestigen en leveringsstatussen bij te werken om de communicatie effectief te stroomlijnen en procesvertragingen te verminderen.
• Met behulp van machine learning-algoritmen kunt u enorme hoeveelheden data uit verschillende bronnen in realtime analyseren, waarbij patronen en anomalieën worden geïdentificeerd die kunnen wijzen op mogelijke vertragingen of knelpunten.
• Stroomlijn supplychainprocessen door de aanmaak en het beheer van inkooporders te automatiseren, de voortgang van zendingen te bewaken, betrokken partijen op de hoogte te stellen als zich potentiële problemen voordoen en de voorraadniveaus dynamisch aan te passen.

Hoe werkt AI in supplychainmanagement?

Een breed scala aan AI-technologieën wordt gebruikt in supplychainmanagement, waaronder procesautomatisering, optimalisatiealgoritmen, datagedreven modellen voor machine learning en generatieve AI. Sommige AI-applicaties worden getraind in uitgebreide datasets uit verschillende fasen van de supply chain, andere gebruiken vooraf gedefinieerde regels of wiskundige modellen. Eenmaal geïmplementeerd kunnen deze systemen patronen analyseren, processen optimaliseren en inzichten bieden om de besluitvorming te verbeteren.

Voordat we ingaan op de specifieke mechanismen en voorbeelden van AI in supplychainmanagement, nemen we een moment de tijd om enkele van de verschillende soorten data te begrijpen waarmee AI-systemen voor supplychainmanagement vaak werken:

• Voorraadgegevens: realtime voorraadniveaus, bestelpunten en magazijnlocaties
• Prestatiegegevens van leveranciers: betrouwbaarheidsrecords, levertijden en kwaliteitsproblemen van leveranciers
• Logistieke en transportgegevens: verzendroutes, brandstofverbruik, levertijden en transportkosten
• Gegevens over klantvraag: klantorders, retouren, voorkeuren en seizoenstrends
• Weer- en verkeersgegevens: externe gegevens zoals weersomstandigheden en verkeerspatronen
• Productie- en machinedata: uptime, onderhoudsschema's en prestaties van apparatuur
• Leverancierskostengegevens: kosten voor grondstoffen, verzending en arbeid
• IoT-sensordata: temperatuur, vochtigheid of apparatuurstatus van IoT-apparaten (Internet of Things) in magazijnen, vrachtwagens en fabrieken
• Markt- en economische gegevens: macro-economische indicatoren zoals grondstoffenprijzen en markttrends
• Gegevens over regelgeving en compliance: gegevens met betrekking tot handelsvoorschriften, naleving van milieuvoorschriften en veiligheidsnormen

De diversiteit en het volume van deze data kunnen enorm zijn, maar veel bedrijven gebruiken gespecialiseerde AI-oplossingen om ze te helpen deze effectiever te analyseren. Dit biedt een groter, holistisch beeld van wat er in de supply chain van een bedrijf gebeurt dan mogelijk (of betaalbaar) met alleen niet-AI-systemen.

Voorbeelden van AI in supplychainmanagement

Mijnbouwactiviteiten efficiënter maken

AI wordt gebruikt om de vroege stadia van de supply chain van de mijnbouwindustrie te transformeren door zowel efficiëntie als betrouwbaarheid te verbeteren. Door sensorgegevens van kritieke apparatuur zoals vrachtwagens en boormachines te analyseren, kan AI leren van historische data om potentiële apparatuurstoringen te voorspellen, zodat onderhoudsteams kunnen ingrijpen voordat uitval optreedt. En AI optimaliseert de routes van autonome transportsystemen (AHS) in realtime, zodat vrachtwagens de meest efficiënte paden volgen en brandstof besparen.

Magazijnbeheer optimaliseren

Bedrijven verbeteren het magazijnvoorraadbeheer aanzienlijk met behulp van AI. Door enorme hoeveelheden gegevens over klantorders, voorraadniveaus en productbewegingen te analyseren, voorspellen AI-systemen de vraag nauwkeurig en zorgen ze voor optimale voorraadniveaus. Daarnaast helpen AI-gestuurde inzichten bedrijven magazijnlay-outs te reorganiseren om de efficiëntie van de ruimte te maximaliseren en de ophaaltijden te verkorten, waardoor de orderafhandeling uiteindelijk wordt versneld en de algehele operationele efficiëntie wordt verbeterd.

Logistiek optimaliseren

Logistieke bedrijven gebruiken AI-systemen om leveringsroutes te optimaliseren. Deze systemen analyseren gegevens zoals pakketinformatie, leveringslocaties, verkeerspatronen en weersomstandigheden om de meest efficiënte routes in realtime te identificeren. Deze technologie bespaart jaarlijks miljoenen kilometers rijden, vermindert het brandstofverbruik en de operationele kosten en verbetert de betrouwbaarheid en voorspelbaarheid van de levertijden.

10 voordelen van AI in supplychainmanagement

De implementatie van AI-technologieën in supplychainmanagement biedt verschillende voordelen die de efficiëntie verbeteren, kosten verlagen en de algehele effectiviteit verbeteren. Maar er zijn ook voordelen voor risicobeheer, compliance en andere minder voor de hand liggende aspecten van de supply chain die grote gevolgen kunnen hebben voor de bedrijfsresultaten en het vermogen om concurrerend te zijn.

Voordelen van de implementatie van AI-technologieën in supplychainbeheer zijn:

1. Verbeterde efficiëntie: het automatiseren van routinematige, repetitieve taken vermindert de tijd en moeite die nodig zijn om supplychainprocessen te beheren, waardoor human resources zich kunnen richten op meer strategische activiteiten
2. Verbeterde betrouwbaarheid van apparatuur: oplossingen voor voorspellend onderhoud waarschuwen teams wanneer machines onderhoud nodig hebben en kunnen zelfs dynamisch productieschema's aanpassen aan de uitvaltijd van apparatuur om de activiteiten soepel te laten verlopen
3. Slimmere besluitvorming: realtime inzichten en predictive analytics stellen bedrijven in staat om snel en effectief onderbouwde beslissingen te nemen in reactie op veranderende marktomstandigheden en wereldwijde gebeurtenissen
4. Betere nauwkeurigheid: het automatiseren van foutgevoelige handmatige gegevensinvoer en het bieden van dieper inzicht in vraagprognoses zijn slechts twee van de vele manieren waarop AI kan worden gebruikt om fouten te elimineren en de menselijke besluitvorming te verbeteren
5. Faciliteiten en efficiëntie van personeel: technologieën zoals digital twins maken het voor bedrijven mogelijk om faciliteitsindelingen te optimaliseren met behulp van virtuele 3D-modellering en generatieve AI in de supply chain, zoals copilots, kunnen werknemers helpen sneller de resources te vinden die ze nodig hebben om hun werk te doen.
6. Leveranciersbeheer: het gebruik van AI om prestatiemetrieken van leveranciers te analyseren, prijsvergelijkingen uit te voeren en aanbevelingen te doen voor het selecteren van leveranciers helpt bedrijven gunstige voorwaarden veilig te stellen en inkoopprocessen te stroomlijnen, waardoor tijd en kosten worden verlaagd
7. Risicobeheer: door potentiële risico's te voorspellen en te identificeren, zoals storingen van leveranciers of marktschommelingen, kunnen bedrijven noodplannen ontwikkelen en de veerkracht van de supply chainversterken
8. Schaalbaarheid: cloudgebaseerde AI-computingservices schalen op of af naarmate bedrijven ze nodig hebben, zodat ze grotere hoeveelheden data en complexere supplychainnetwerken op aanvraag kunnen beheren
9. Duurzaamheidscompliance: het bewaken van de milieu-impact van hun supply chain en het nemen van stappen om de impact te verminderen, helpt bedrijven hun duurzaamheidsdoelen te behalen, te voldoen aan wettelijke vereisten en goede burgers te zijn
10. End-to-end zichtbaarheid: met AI verbeterde tracering en transparantie in de hele supply chain kunnen vertragingen en knelpunten in een vroeg stadium worden opgespoord, waardoor bedrijven snel corrigerende maatregelen kunnen nemen

Vijf uitdagingen van AI in supplychainmanagement

Het implementeren van AI in supplychainmanagement is niet zonder uitdagingen, maar ze zijn niet onoverkomelijk met onderzoek en planning:

1. Data-uitdagingen: onjuiste of irrelevante data kunnen AI-modellen belemmeren om betrouwbare inzichten en aanbevelingen te bieden, waardoor het moeilijk wordt om zinvolle en bruikbare inzichten af te leiden
2. Capaciteit en toepasbaarheid: het niet volledig begrijpen van AI-mogelijkheden en de toepasbaarheid ervan kan het proces van het identificeren, scopen, prioriteren en beoordelen van de kosten/baten van AI-use cases bemoeilijken
3. Voorschriften: nieuwe en veranderende regelgeving gericht op het aanpakken van ethische implicaties van AI, privacy en beveiliging vereisen dat bedrijven duidelijke richtlijnen implementeren voor het verantwoord gebruik van AI
4. Organisatorische gereedheid: veel organisaties werken nog steeds met oude en on-premise systemen die mogelijk niet direct met generatieve AI-oplossingen integreren, wat interoperabiliteitsproblemen met zich meebrengt en beveiligingsoverwegingen introduceert voor de bescherming van gevoelige gegevens
5. Menselijk element: verzet tegen verandering kan de adoptie van AI vertragen; bedrijven moeten beide teams overtuigen om nieuwe tools te omarmen en er tegelijkertijd voor zorgen dat er een "human in the loop" is om ervoor te zorgen dat AI-systemen altijd menselijk toezicht hebben

AI in supplychainmanagement voor verschillende branches

De specifieke rol die AI-oplossingen spelen en de voordelen die ze bieden, verschillen per branche. Hier volgen enkele branchespecifieke voorbeelden:

Retail: verkooptrends volgen en de vraag voorspellen, overvoorraad of tekorten aan populaire artikelen zoals kleding, elektronica en boodschappen voorkomen. Retailers gebruiken AI ook om inkoop te stroomlijnen door te helpen bij onderhandelingen met leveranciers.

Eten en drinken: helpen bij het beheer van bederfelijke goederen door de opslagomstandigheden te analyseren en leveringsroutes te optimaliseren. Bedrijven gebruiken AI om de vraag naar producten zoals zuivel of producten te voorspellen, zodat ze net op tijd worden aangevuld, waardoor afval wordt verminderd.

E-commerce: orderafhandeling verbeteren door magazijnprocessen te optimaliseren en te automatiseren om snellere leveringen en minder fouten mogelijk te maken. Bedrijven als Amazon vertrouwen op AI om magazijnrobots en leveringsvloten te beheren, wat de efficiëntie verhoogt.

Automotive: stroomlijning van de productie in de automobielindustrie door leveringsorders te automatiseren en wereldwijde leveranciersnetwerken te beheren. Het gebruik van AI stelt fabrieken in staat om de juiste componenten te hebben, zoals banden en motoren, zonder overtollige voorraad vast te houden.

Gezondheidszorg: farmaceutische bedrijven in staat stellen de stroom van geneesmiddelen en medische hulpmiddelen bij te houden en zo de vraag naar kritieke voorraden te voorspellen. Dit helpt ziekenhuizen en apotheken om op voorraad te blijven met levensreddende producten zoals vaccins en chirurgische hulpmiddelen.

Mode: stijltrends voorspellen en supply chains optimaliseren om de seizoensgebonden vraag bij te blijven. Bedrijven gebruiken AI om alles te beheren, van het inkopen van stof tot distributie, zodat de nieuwste collecties op tijd in winkels en online platforms terechtkomen.

Hoe AI in supplychainmanagement duurzaamheid kan verbeteren

AI blijkt een nuttig hulpmiddel te zijn om bedrijven te helpen supply chains duurzamer te maken door processen te optimaliseren, verspilling te verminderen en hulpbronnen efficiënter te maken. Het meest bekende voorbeeld is AI-reisplanning om transportroutes te optimaliseren op basis van verkeer, weer en kaartgegevens om het brandstofverbruik te verminderen. En AI-tools voor predictive analytics helpen retailers niet alleen om de juiste goederen op de juiste plaats en op het juiste moment op te slaan, ze dienen ook om overproductie te verminderen, overtollige voorraad te minimaliseren en onnodig afval te voorkomen - alle belangrijke factoren voor de duurzaamheid van de supply chain.

In leveranciersbeheer kunnen AI-tools bedrijven helpen om leveranciers te identificeren die duurzame praktijken volgen, waardoor verantwoorde inkoop van materialen wordt gewaarborgd. Door de milieu-impact van leveranciers te monitoren en afwijkingen van duurzaamheidsdoelen te markeren, kunnen bedrijven ethische, duurzame partnerschappen in hun supply chain behouden.

AI voor oplossingen voor supplychainmanagement: hoe u zich kunt voorbereiden

De implementatie van AI-oplossingen voor supplychainmanagement vergt zorgvuldige planning. De eerste stap is het controleren van huidige processen om te zien waar AI de meeste waarde kan toevoegen. Het is bijvoorbeeld belangrijk om te begrijpen waar al knelpunten of inefficiënties bestaan die relatief eenvoudig te verhelpen zijn met AI. Nadat bedrijven deze gebieden hebben geïdentificeerd, kunnen ze de basis leggen voor uitgebreidere AI-oplossingen, waaronder bepalen of het zinvol is om een eigen oplossing te bouwen of kant-en-klare opties te gebruiken.

Vervolgens moeten bedrijven hun gegevens opschonen. AI vertrouwt op hoogwaardige, nauwkeurige data om goed te functioneren, dus het is essentieel om de juiste data te verzamelen en toegankelijk te maken voor de AI-applicaties die er gebruik van zullen maken. Training van werknemers is ook essentieel omdat werknemers moeten begrijpen hoe AI-tools werken en hoe ze deze kunnen gebruiken om hun productiviteit te verbeteren.

Misschien wel het belangrijkste onderdeel van het voorbereiden van uw supply chain op AI is het hebben van een duidelijke strategie en roadmap. Het is misschien niet praktisch om meerdere AI-oplossingen tegelijk te implementeren, dus het hebben van een plan dat de volgorde van de stappen omschrijft, samen met een realistische tijdlijn, zal zorgen voor een soepelere implementatie.

AI-voorbereidingschecklist

Huidige processen controleren

• Identificeer inefficiënties, knelpunten of repetitieve taken: bekijk belangrijke gebieden in de supply chain (voorraad, logistiek, productie) om vertragingen, fouten of arbeidsintensieve taken te ontdekken. Geef prioriteit aan processen die tijdrovend zijn of gevoelig zijn voor menselijke fouten
• Evalueer welke gebieden het meest kunnen profiteren van AI-oplossingen: focus op gebieden met grote impact zoals vraagprognose, voorraadbeheer en logistieke optimalisatie, waar AI snelheid, nauwkeurigheid en kostenbesparingen verbetert

Gegevensgereedheid evalueren

• Bevestig dat uw data schoon, nauwkeurig en up-to-date is: voer regelmatige audits van uw data uit om duplicatie te verwijderen, fouten te corrigeren en consistentie tussen platforms te waarborgen
• Gegevens organiseren en opslaan in een multimodale database: verschillende vormen van AI gebruiken verschillende soorten data, dus het is handig om gegevens te organiseren en op te slaan in een multimodale database binnen één systeem om aan deze verschillende behoeften te voldoen

Meetbare doelen instellen

• Definieer duidelijke doelstellingen voor AI-implementatie: stel specifieke doelen vast, zoals orderfouten met 20% verminderen of leveringstijden met 15% verkorten - koppel deze doelen aan KPI's van de supply chain
• AI-doelen afstemmen op bredere bedrijfsstrategieën: zorg ervoor dat AI-initiatieven algemene bedrijfsdoelstellingen ondersteunen, zoals het verbeteren van klanttevredenheid of het verminderen van de milieu-impact

Huidige processen controleren

• Identificeer inefficiënties, knelpunten of repetitieve taken: bekijk belangrijke gebieden in de supply chain (voorraad, logistiek, productie) om vertragingen, fouten of arbeidsintensieve taken te ontdekken. Geef prioriteit aan processen die tijdrovend zijn of gevoelig zijn voor menselijke fouten
• Evalueer welke gebieden het meest kunnen profiteren van AI-oplossingen: focus op gebieden met grote impact zoals vraagprognose, voorraadbeheer en logistieke optimalisatie, waar AI snelheid, nauwkeurigheid en kostenbesparingen verbetert

Gegevensgereedheid evalueren

• Bevestig dat uw data schoon, nauwkeurig en up-to-date is: voer regelmatige audits van uw data uit om duplicatie te verwijderen, fouten te corrigeren en consistentie tussen platforms te waarborgen
• Gegevens organiseren en opslaan in een multimodale database: verschillende vormen van AI gebruiken verschillende soorten data, dus het is handig om gegevens te organiseren en op te slaan in een multimodale database binnen één systeem om aan deze verschillende behoeften te voldoen

Meetbare doelen instellen

• Definieer duidelijke doelstellingen voor AI-implementatie: stel specifieke doelen vast, zoals orderfouten met 20% verminderen of leveringstijden met 15% verkorten - koppel deze doelen aan KPI's van de supply chain
• AI-doelen afstemmen op bredere bedrijfsstrategieën: zorg ervoor dat AI-initiatieven algemene bedrijfsdoelstellingen ondersteunen, zoals het verbeteren van klanttevredenheid of het verminderen van de milieu-impact

Bouw een AI-strategie en -roadmap

• AI-projecten prioriteren op basis van impact en haalbaarheid: evalueer potentiële AI-projecten door hun rendement en implementatiegemak te beoordelen en begin met projecten die snelle winst beloven
• Ontwikkel een tijdlijn voor gefaseerde AI-implementatie: breek AI-implementatie over in fasen, waarbij u zich eerst richt op gebieden met het grootste potentieel voor kostenreductie of efficiëntieverbeteringen

Investeer in de juiste tools en technologie

• Bepaal of kant-en-klare of op maat gemaakte oplossingen geschikt zijn voor u: er is een scala aan kant-en-klare AI-oplossingen voor use cases voor de supply chain op de markt, dus controleer of deze aan uw behoeften voldoen voordat u investeert in een oplossing op maat.
• Selecteer AI-platforms of -tools die aansluiten op uw behoeften in de supply chain: overweeg tools zoals predictive analytics voor vraagprognose, machine learning voor routeoptimalisatie en computervisie voor kwaliteitscontrole
• Verifieer dat systemen kunnen schalen naarmate uw AI-behoeften groeien: kies cloudgebaseerde platforms die de toenemende databelasting kunnen verwerken en kunnen uitbreiden naarmate uw supply chain groeit in complexiteit

Train uw personeel

• Bied training over AI-tools en hun integratie in dagelijkse workflows: bied praktische training voor personeel om inzicht te krijgen in AI-interfaces en hun rollen bij het beheren van de systemen
• Stimuleer samenwerking tussen AI-systemen en menselijke expertise: promoot een cultuur waarin werknemers AI-inzichten gebruiken om hun besluitvorming te verbeteren in plaats van hun menselijke oordeel te vervangen

Bewaken en aanpassen

• AI-prestaties continu evalueren en aanpassen: de impact van AI op belangrijke meetwaarden (zoals kostenbesparingen, snelheid) regelmatig volgen en indien nodig algoritmen aanpassen
• Gebruik datagedreven inzichten om AI-strategieën te verfijnen en resultaten te maximaliseren: maak gebruik van realtime analytics om AI-systemen continu te optimaliseren en nieuwe kansen voor verbetering bloot te leggen

Lees verder