top of page

3 AI en ML trends in Supply Chain Management | Impact op duurzaamheid en winstgevendheid

Supply chain management is een complexe en steeds evoluerende wetenschap. Verschillende ontwikkelingen veranderden het technologische landschap van supply chain management met een uitgebreid service aanbod. In dit artikel duiken we in hun impact op duurzaamheid en winstgevendheid.


Onnauwkeurige voorspellingen en bedrijven die niet beschikken over data-analytische mogelijkheden voor het maken van voorspellingen lopen vanaf het begin een aantal stappen achter. Handmatige gemaakte voorspellingen zijn verouderd en voldoen vaak niet aan de huidige behoeften van retailers. De digitale transformatie van bedrijven is sinds de pandemie in 2020 in volle gang en vertoont sindsdien geen tekenen van vertraging [1]. Vooral in de retail sector moeten investeringen in technologie verdubbeld worden, anders blijven ze achter [2]. Bovendien zijn er veel nieuwkomers op het gebied van supply chain management, waaronder toonaangevende aanbieders van clouddiensten, wat erop wijst dat supply chain management aan de vooravond staat van een nieuw technologisch tijdperk.


Studies tonen aan dat bedrijven met hoog gewaardeerde milieu en sociale waarden 3,7 keer grotere operationele marges hebben genoten dan bedrijven met laag gewaardeerde milieu en sociale waarden [3]. Voor veel bedrijven is efficiënt beheer van de logistieke keten de sleutel om hun voetafdruk te verkleinen en duurzamer en winstgevender te worden. Deze drie voorbeelden van trends op het gebied van kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning (ML) veranderen de manier waarop bedrijven hun supply chain exploiteren en hun winst en milieu-impact beheren.


1. Technologie voor vraagvoorspelling

Vraagvoorspellingstechnologie is nauwkeuriger en breder toepasbaar geworden dankzij nieuwe technologie die gebruik maakt van AI- en ML-algoritmen. Deze algoritmen helpen nauwkeurige, flexibele en schaalbare voorspellingen te ontwikkelen die onmiddellijk kunnen worden gebruikt door besluitvormers. Het zal niet lang meer duren voordat het gebruik van slimme technologie in vraagvoorspelling de norm is.


Door betere voorspellingen en vraagplanning kunnen bedrijven hun productie en voorraadniveaus optimaliseren. Nauwkeurigere voorspellingen zullen verspilling verminderen en de efficiëntie van de supply chain verbeteren, wat leidt tot meer duurzaamheid en winstgevendheid. Als een bedrijf niet de capaciteit heeft om deze AI- en ML-tools zelf te bouwen, kan het een beroep doen op een technologiepartner. Het vinden van de juiste technologiepartner is de sleutel voor bedrijven om hun voorspellingscapaciteit te optimaliseren. Om het maximale uit een voorspellingsysteem te halen, begrijpt de technologiepartner idealiter de retail sector in het algemeen, het bedrijf in het bijzonder en de noodzakelijke nuances voor het opschonen van data en het ontwerpen, ontwikkelen, testen en implementeren van een AI-model. De algoritmen leren en verbeteren vervolgens in de loop van de tijd, waardoor de voorspellingen steeds nauwkeuriger worden. Dit helpt retailers onder meer om verspilling, een te grote voorraad en de daaruit voortvloeiende steile afprijzingen te verminderen.


2. Technologie voor planning en aanvulling

Nadat een nauwkeurige voorspelling is gemaakt, begint het echte werk. Er moet een plan zijn voor alle stappen in de supply chain en de verschillende verkoopkanalen. Aanvulling in de supply chain is de verplaatsing van goederen van een upstream punt in de supply chain naar een downstream locatie waar de verkoop plaatsvindt. Of het nu gaat om winkels of magazijnen die voorraden aanhouden voor e-commerce. Na de juiste voorspelling van de vraag is het absoluut noodzakelijk dat de producten op het juiste moment op de juiste plaats zijn om te voorkomen dat er niet aan de vraag voldaan kan worden en er omzet verloren gaat. Technologie kan op de volgende drie manieren helpen:

  1. Geïntegreerde planning in alle stappen van de supply chain en voor alle verkoopkanalen

  2. Nauwkeurige verwerking van grote hoeveelheden data

  3. Geavanceerde real-time inzichten in de prestaties van verkoopkanalen en producten

Omnichannel retailing begint de norm te worden en een allesomvattende planning is essentieel om dit proces te optimaliseren. Retailers hebben vaak een lange en complexe toeleveringsketen, die nog complexer wordt door meerdere verkoopkanalen. Momenteel bestaan planning en aanvulling vaak uit eindeloze excel-documenten die van team naar team worden gestuurd totdat een 'definitieve' versie aan de besluitvormers wordt geleverd. Het voordeel van AI-gestuurde planning en aanvullingstechnologie is dat de planning kan worden geïntegreerd in alle stappen in de supply chain (distributiecentrum/winkel) en alle verkoopkanalen kan bestrijken. Dit geeft besluitvormers een bird’s eye overzicht van hun supply chain om de beste beslissingen te nemen.


Nauwkeurige verwerking van grote hoeveelheden data is van vitaal belang voor een soepel verlopend beheer van de supply chain. Handmatig plannen en aanvullen is een omslachtig proces dat gevoelig is voor menselijke fouten en kan leiden tot veel last-minute wijzigingen en slapeloze nachten voor het supply chain team van retailers. Een slim aanvullingssysteem verwerkt grote hoeveelheden data snel en nauwkeurig; het kan subtiele veranderingen detecteren die voor het menselijk oog moeilijk te herkennen zijn.


De combinatie van geïntegreerde planning, nauwkeurige verwerking van grote hoeveelheden data en real-time inzichten stelt retailers in staat op feiten gebaseerde beslissingen te nemen. Wat op zijn beurt weer zorgt voor een beter beheer van de supply chain. Retailers kunnen zo het transport en het winkelassortiment kunnen optimaliseren, wat leidt tot een hogere winstgevendheid en duurzaamheid.


3. Magazijnen, distributiecentra en productietechnologie

AI en ML komen ook steeds vaker voor in magazijnen, distributiecentra en op de productievloer. De nieuwe technologie op deze plaatsen heeft gezorgd voor een verdere optimalisatie van de supply chain, waar weinig ruimte is voor menselijke fouten.


AI en ML kunnen ook helpen bij voorspellend onderhoud in de supply chain. Bijvoorbeeld door te berekenen wanneer machines dreigen uit te vallen of onderhoud nodig hebben. Al met al kunnen deze ontwikkelingen bedrijven helpen proactief te handelen en zo verstoringen en stilstand te voorkomen. Dit verhoogt de betrouwbaarheid en beschikbaarheid van apparatuur en producten, wat leidt tot meer duurzaamheid en winstgevendheid.


Order picking is het proces waarbij de juiste artikelen uit een magazijn worden geselecteerd en verpakt voor verzending. Dit is een cruciaal onderdeel van het proces en kan tijdrovend en foutgevoelig zijn als het handmatig wordt gedaan. AI en ML kunnen op verschillende manieren worden gebruikt om het order picking in distributiecentra te automatiseren en te optimaliseren. Zo kunnen AI-gestuurde robots en geautomatiseerde transportsystemen worden gebruikt om artikelen uit de opslagplaats te verzamelen en naar de aangewezen verpakkingszone te transporteren.


Deze systemen kunnen worden getraind met ML-algoritmen om hun nauwkeurigheid en efficiëntie na verloop van tijd te verbeteren. Daarnaast kunnen AI en ML worden gebruikt om het order picking proces te optimaliseren door data te analyseren en patronen en trends te identificeren. Dit kan helpen om de indeling van het magazijn te verbeteren, het aantal stappen dat nodig is om een product te picken te verminderen en het risico op fouten te minimaliseren. Het gebruik van AI en ML kan helpen de efficiëntie en effectiviteit van het order picking proces te vergroten, wat kan zorgen voor snellere en meer betrouwbare levering.


Conclusie

Supply chain technologie is een continu evoluerende wetenschap. Door de onderlinge verbondenheid en wereldwijde volatiliteit, moet er, voor een effectieve end-to-end supply chain, rekening gehouden worden met meer factoren dan ooit tevoren. Gelukkig kunnen besluitvormers zich wenden tot AI en ML voor data-gestuurde begeleiding bij het voorspellen en aanvullen in de logistieke keten, een slimme zet voor zowel winstgevendheid als duurzaamheid.



[1] The Top 5 Technology Challenges In 2023 (forbes.com)

[2] Six key trends impacting global supply chains in 2022 (KPMG Singapore)

[3] Why all businesses should embrace sustainability & how they can do it. Knut Haanaes & Natalia Olynec. May 2022. (imd.org)

[4] Germany's machine vision sector grows beyond €3BN. Business News. (Optics.org)



Comments