Het toepassen van kunstmatige intelligentie (AI) in supply chains biedt een revolutie in de manier waarop planning, productie, beheer en optimalisatie worden uitgevoerd. Door enorme hoeveelheden data te verwerken, trends te voorspellen en complexe taken in realtime af te handelen, versterkt AI de besluitvorming en verhoogt het de operationele efficiëntie van supply chains.
Jan Fransoo waarschuwt voor teveel optimisme: “De toekomst van AI in de logistiek en de supply chain is veelbelovend, maar de weg naar het realiseren van dit potentieel is bezaaid met uitdagingen. Het zal nog heel veel technologische doorbraken vergen voordat er echt opgeschaald kan worden”.
Een kort overzicht…
AI in supply chain management
De opkomst van geavanceerde technologieën, zoals generatieve AI en tools zoals chatbots biedt kansen voor AI in supply chain management. Tegelijkertijd heeft de COVID-19-pandemie duidelijk gemaakt hoe kwetsbaar de wereldwijde supply chain is en waarom geavanceerde planningtools cruciaal zijn geworden. Bij Generatieve AI (GenAI), zijn er al veel toepassingen voor routinematige procesondersteuning. GenAI kan mensen vervangen die meestal niet over schaarse vaardigheden beschikken, maar is nog niet geschikt voor daadwerkelijke optimalisatie van complexe beslissingen, zegt Jan Fransoo.
Een belangrijk onderdeel van AI is machine learning (ML). Dit stelt systemen in staat om te leren van datasets in plaats van te vertrouwen op vooraf geprogrammeerde instructies. ML gaat verder dan traditionele software: het kan klantvraag voorspellen, patronen identificeren, markten analyseren, tekst en spraak interpreteren en tal van factoren analyseren om workflows in supply chains te optimaliseren. Het aantal toepassingen blijft groeien.
Visualfabriq biedt oplossingen voor FMCG- en retaildata om consumenteninzicht te verschaffen. Hun Trade Promotion Master-applicatie helpt bij het plannen, volgen, optimaliseren en evalueren van het gehele promotieproces. Daarnaast biedt hun Retail and Shopper Insights-product inzichten in het koopgedrag van shoppers, waaronder winkelmandanalyse en prijsinzichten.
Voordelen
Hoewel het belangrijk is om AI te omarmen, is het essentieel om de voordelen én uitdagingen goed te begrijpen voordat een nieuw systeem wordt geïmplementeerd. Producenten, handels bedrijven en logistieke dienstverleners moeten hun supply chains voorbereiden op AI-technologie, met het besef dat een dergelijke optimalisatie tijd en middelen vereist.
AI-gestuurde supply chain-systemen helpen bedrijven bij het ontwerpen van producten, optimaliseren van routes, het stroomlijnen van workflows, het verbeteren van inkoopprocessen, het verminderen van tekorten en het volledig automatiseren van taken.
Siemens gebruikt bij het productontwerp generatieve AI en simulatie. AI-algoritmen kunnen eerdere ontwerpen en simulatiegegevens analyseren om sneller optimale ontwerpen te vinden. In de auto-industrie kunnen AI-gestuurde ontwerptools bijvoorbeeld verschillende prestatiekenmerken van voertuigen simuleren om factoren zoals brandstofefficiëntie, veiligheid en esthetiek te optimaliseren. Deze tools kunnen ook feedback uit het gebruik in de praktijk verwerken om ontwerpen iteratief te verfijnen.
Supply chains zijn vaak complex, vooral voor producenten die afhankelijk zijn van externe partners om goederen op tijd en georganiseerd te leveren. AI kan de balans binnen de hele supply chain bewaken door patronen en relaties te identificeren die traditionele systemen niet kunnen zien. Deze inzichten helpen bij het optimaliseren van logistieke netwerken, van magazijnen tot vrachtschepen en distributiecentra.
In 2019 introduceerde Amazon PDE: Packaging Decision Engine. De Packaging Decision Engine is een AI-model dat is ontworpen om dagelijks miljoenen pakketten te optimaliseren. Samen met andere innovatieve verpakkingsoplossingen heeft de PDE Amazon geholpen om sinds 2015 wereldwijd meer dan twee miljoen ton aan verpakkingsmateriaal te elimineren.
Verstoringen opvangen
De omvang van moderne supply chains vraagt om zorgvuldige controle om verstoringen te voorkomen. AI biedt ondersteuning bij voorspellingen, zoals vraagplanning en het voorspellen van productie- en magazijncapaciteit op basis van klantvraag. Sommige bedrijven benutten AI om inzichten te verkrijgen uit uitgebreide datasets die worden verzameld via Internet of Things (IoT)-apparaten in de supply chain.
AI wordt ook ingezet voor voorraadbeheer en het volgen van markttrends. In dit proces kan AI de zichtbaarheid van de supply chain verbeteren, documentatie automatiseren en gegevens slim invoeren wanneer goederen van eigenaar veranderen.
Nike maakt gebruik van geavanceerde platforms voor vraagvoorspelling en voorraadoptimalisatie, die de regionale faciliteiten ondersteunen. Door deze innovaties heeft Nike de capaciteit voor digitale orders in Noord-Amerika, Europa, het Midden-Oosten en Afrika verdrievoudigd. In de distributiecentra heeft Nike meer dan 1.000 cobots (samenwerkende robots) geïntroduceerd. “De uitdagingen en beperkingen van de pandemie hebben onze teams gestimuleerd om te vernieuwen in de manier waarop we consumenten bedienen, door nieuwe technologieplatforms, automatisering en procesverbetering te implementeren,” zegt Chief operating officer Andrew Campion. Het regionale distributienetwerk van Nike wordt aangedreven door geavanceerde technologieën die helpen de consumentenbehoeften één-op-één te voorspellen, plannen en invullen.
AI verhoogt de transparantie voor producenten en biedt waardevolle inzichten aan alle belanghebbenden in de supply chain. De verbeterde transparantie door AI resulteert in aanzienlijke tijd- en kostenbesparingen. Bovendien helpt het bedrijven te voldoen aan ethische en duurzaamheidsnormen, die voorheen vaak tijdrovend en kostbaar waren.
Unilever zet AI-tools in om snel alternatieve leveranciers te vinden en mee in contact te komen tijdens onverwachte verstoringen. Door AI te gebruiken voor het ontdekken en vooraf kwalificeren van leveranciers, vergroot Unilever de veerkracht van zijn toeleveringsketen en ondersteunt het de toewijding om wereldwijd in te kopen bij diverse bedrijven.
Risico’s en uitdagingen van AI
De implementatie van AI kan ingewikkeld zijn, en bedrijven moeten de uitdagingen en risico’s van het invoeren van deze nieuwe technologie begrijpen. Jan Fransoo ziet volop kansen. Door de lange implementatieduur is het echter zeer uitdagend om het volledige potentieel te bereiken. Dit komt vooral doordat nieuwe technologieën zich tegelijkertijd ontwikkelen.
De ‘human factor’
Bij de introductie van een nieuwe technologie is training van medewerkers essentieel. Dit kost tijd. Het is daarom verstandig om dit goed voor te bereiden en in te plannen om verstoringen te minimaliseren. Alle professionals binnen de supply chain moeten zich bewust zijn van mogelijke downtime en transparant communiceren met partners over de impact hiervan.
Investeringen
Het implementeren van AI brengt diverse investeringen met zich mee. Naast de softwarekosten moeten ook de kosten van machine learning-modellen worden overwogen. Deze modellen kunnen vooraf worden gebouwd of vanaf nul worden ontwikkeld, afhankelijk van de voorkeur van het bedrijf. In beide gevallen is het belangrijk om het model te trainen met eigen, schone historische gegevens voordat AI-algoritmen worden geïmplementeerd.
Complexe systemen
De werkzaamheden stoppen niet zodra AI is geïmplementeerd. Een AI-systeem op wereldwijde schaal is complex en vereist dat supply chain-planners voortdurend monitoren hoe de tools presteren en indien nodig bijsturen.
AI-risico’s
Bij het integreren van AI in supply chains zijn drie veelvoorkomende risico’s:
Onnauwkeurigheid van data
AI wordt gebouwd en gegenereerd op basis van grote hoeveelheden data uit verschillende bronnen. Vanwege de aard van deze data kunnen er onnauwkeurigheden en vooroordelen in voorkomen, wat kan leiden tot de verspreiding van verkeerde informatie. Daarom is menselijke controle nodig om ervoor te zorgen dat de data eerlijk, onpartijdig en verklaarbaar is.
Grote afhankelijkheid van AI
Menselijke interactie moet de superieure oplossing blijven en de sleutelrol spelen in het beheer en de aanpak van supply chain-risico’s. AI is een hulpmiddel en kan geen relaties opbouwen. Er bestaat een misvatting dat AI menselijke intelligentie kan vervangen, maar in werkelijkheid zou AI deze moeten aanvullen. Bovendien, als de technologie faalt, moeten menselijke experts de supply chain operationeel houden.
Beveiligings- en privacyrisico’s
Het toegenomen verzamelen en gebruiken van klantgegevens voor AI-modellen vergroot de risico’s op toezicht, hacking en cyberaanvallen. Bedrijven moeten de privacy en gegevensrechten van consumenten prioriteren en beschermen, met expliciete garanties over hoe gegevens worden gebruikt en beveiligd.
Meer weten?
Voor een goed boek over AI. Lees De AI Revolutie van Maarten Sukel. In het fascinerende De AI-revolutie beschrijft deskundige Maarten Sukel van binnenuit hoe de nieuwe technologie de samenleving verandert. AI doet de grenzen tussen werkelijkheid en fictie vervagen, kan stereotypes versterken en voor meer ongelijkheid zorgen. Maar AI kan ook bijdragen aan de oplossing voor grootschalige problemen als klimaatverandering, vergrijzing en voedseltekorten.
Lees ook: ALICE presents white paper about artificial intelligence in logistics
Walther Ploos van Amstel.