AI in de supply chain: belangrijkste toepassingen en voordelen voor bedrijven

Introductie tot AI in de supply chain

AI ontwikkelt zich in hoog tempo, waardoor de toepassingen en het potentieel ervan steeds groter worden, zeker de impact op de supplychainsector. Hieronder bekijken we dit verder.

Wat is AI in de supply chain?

AI is een tak van de informatica die verwijst naar de ontwikkeling van algoritmen en modellen waarmee machines mensachtige intelligentie kunnen vertonen. In supplychainmanagement wordt AI gebruikt om operaties te analyseren, te voorspellen en te optimaliseren voor maximale efficiëntie.

Dankzij het vermogen om grote hoeveelheden data razendsnel te verwerken, is AI een onmisbaar hulpmiddel geworden bij het beheren van complexe supply chains.

Het belang van AI in modern supplychainmanagement

Supply chains liggen de laatste jaren onder een vergrootglas, met name in de VS. In 2021 werd een Presidential Executive Order over de Amerikaanse supply chains ondertekend. Dit besluit had tot doel de veerkracht van de Amerikaanse supply chain in kritieke sectoren zoals ICT en halfgeleiders te waarborgen, zodat AI-technologieën veilig ontwikkeld, ingezet en concurrerend kunnen blijven, terwijl risico’s door geopolitieke, cyber- en milieudreigingen worden beperkt. 

Vervolgens werd in 2023 een voortgangsrapport van het Witte Huis over het opbouwen van veerkrachtige supply chains gepubliceerd en een Executive Order over veilige, zekere en betrouwbare kunstmatige intelligentie uitgebracht. 

Uit het rapport bleek dat de CHIPS and Science Act 52,7 miljard dollar heeft toegewezen om de binnenlandse productie van halfgeleiders te versterken, essentieel voor AI-ontwikkeling, terwijl investeringen in opleiding en onderzoek innovatie in AI-gerelateerde domeinen moeten ondersteunen. 

Internationale partnerschappen, zoals het Indo-Pacific Economic Framework, hebben veilige en veerkrachtige supply chains voor digitale en ICT-producten bevorderd, zodat de VS concurrerend blijft in het mondiale AI-landschap. Deze inspanningen pakken kwetsbaarheden in kritieke materialen aan, stimuleren AI-gedreven innovatie en beveiligen de technologieën die de AI-economie aandrijven.

Een recente McKinsey-enquête liet ook zien dat een meerderheid van de respondenten rapporteerde dat AI heeft geleid tot een betekenisvolle omzetstijging van meer dan 5% in supply chain- en voorraadbeheer.

Waarom AI gebruiken in supply chains?

AI biedt bedrijven een unieke kans om hun operaties te stroomlijnen en een concurrentievoordeel te behalen in de supply chain. Bedrijven kunnen de vraag nauwkeurig voorspellen, potentiële risico’s en verstoringen identificeren en datagedreven beslissingen nemen die leiden tot meer efficiëntie en kostenbesparingen.

Daarnaast kan AI taken automatiseren zoals voorraadbeheer, route-optimalisatie en leverancierselectie, waardoor menskracht vrijkomt voor meer strategische activiteiten.

Zonder AI zou het, gezien het hoge tempo van supply chains, nagenoeg onmogelijk zijn om zulke hoge niveaus van efficiëntie en nauwkeurigheid te behalen.

Wat is AI in logistiek?

AI heeft een bijzonder grote impact op logistiek, het proces van het plannen, uitvoeren en beheersen van de goederenstroom. Het stelt logistieke bedrijven in staat hun transportroutes, magazijnoperaties en bezorgschema’s te optimaliseren op basis van realtime data en voorspellende analyses.

AI in de logistiek helpt bedrijven snellere levertijden te realiseren, kosten te verlagen en de klanttevredenheid te verhogen.

Belangrijke toepassingen van AI in de supply chain

AI verandert het supplychainmanagement al door verschillende belangrijke toepassingen. Dit zijn enkele veelvoorkomende gebruiken:

1. Vraagvoorspelling

AI-gedreven vraagvoorspelling stelt bedrijven in staat de toekomstige vraag naar producten zeer nauwkeurig te voorspellen door een breed scala aan databronnen te analyseren, waaronder historische verkoopcijfers, markttrends, economische factoren en klantgedrag.

In tegenstelling tot traditionele voorspellingsmethoden kunnen AI-modellen zich aanpassen aan nieuwe patronen en reageren op realtime data, waardoor voorspellingen dynamischer en betrouwbaarder worden.

• Voorspellende modellen: Machinelearning-algoritmen, zoals tijdreeksanalyse en neurale netwerken, herkennen complexe vraagpatronen en genereren nauwkeurigere voorspellingen.
• Realtime bijsturing: AI maakt het mogelijk om voorspellingen direct bij te sturen op basis van veranderingen in vraagbepalers, zoals nieuwe promoties, marktverschuivingen of externe gebeurtenissen (bijv. weersomstandigheden of feestdagen).
• Minder out-of-stocks en overvoorraden: Nauwkeurige vraagvoorspellingen zorgen ervoor dat bedrijven de juiste producten op het juiste moment beschikbaar hebben, wat de klanttevredenheid verhoogt en kosten door overtollige voorraad of gemiste verkopen verlaagt.

Modellen zoals de volgende kunnen worden gebruikt:

• Seasonal ARIMA: Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA)-modellen worden gebruikt voor tijdreeksvoorspellingen, het voorspellen van toekomstige waarden op basis van historische data. Deze modellen houden rekening met zowel trend- als seizoenscomponenten.
• Random forests: Random forests zijn een type machinelearning-algoritme dat meerdere beslisbomen gebruikt om voorspellingen te genereren. Ze kunnen grote datasets met veel variabelen aan en bieden hoge voorspellingsnauwkeurigheid.

Een goed voorbeeld van AI in deze toepassing is Amazons inzet van AI voor het voorspellen van de dagelijkse vraag bij de verzending van meer dan 400 miljoen producten tijdens het vakantieseizoen van 2023.

2. Voorraadbeheer

AI optimaliseert ook het voorraadbeheer. Dit gebeurt door verkoopdata, supplychaindynamiek en externe variabelen te analyseren om ideale voorraadniveaus te behouden. Dit helpt bedrijven de delicate balans te vinden tussen genoeg voorraad om aan de vraag te voldoen en het vermijden van overtollige voorraad die opslagkosten met zich meebrengt.

Hier zijn enkele veelvoorkomende manieren waarop voorraad met AI beheerd kan worden.

• Geautomatiseerde aanvulling: AI-systemen kunnen automatisch producten nabestellen wanneer voorraden vooraf ingestelde drempels bereiken, zodat de voorraad consequent wordt aangevuld zonder handmatige tussenkomst.
• Vraaggestuurde voorraad: Door de vraag nauwkeuriger te voorspellen helpt AI bedrijven populaire producten op voorraad te houden en minder populaire items te minimaliseren, wat leidt tot optimaal gebruik van opslagruimte en lagere opslagkosten.
• Magazijnefficiëntie: AI-gestuurde systemen optimaliseren de magazijnindeling en pickroutes, verbeteren de doorvoersnelheid en verkorten de tijd en middelen die aan orderverwerking worden besteed.

Voorraadbeheer is ook een veelvoorkomende toepassing voor het gebruik van AI in de gezondheidszorg, waar veel wegwerpmaterialen snel worden verbruikt.

3. Supplychainoptimalisatie

AI verbetert en vereenvoudigt het totale proces van supplychainoptimalisatie.

AI kan end-to-end zichtbaarheid bieden en complexe processen automatiseren, van productieplanning tot logistiek. De AI-algoritmen kunnen data analyseren over verschillende touchpoints, waardoor optimale beslissingen kunnen worden genomen over productieschema’s, transportroutes en toewijzing van middelen.

Meer specifiek kan AI op de volgende manieren worden ingezet:

• Route- en logistieke optimalisatie: AI-gedreven systemen kunnen transportroutes optimaliseren, zendingen bundelen en realtime verkeers- en weerdata meenemen, wat leidt tot kortere levertijden en lagere brandstofkosten.
• Productieplanning: AI-algoritmen balanceren productiecapaciteit met vraag en passen schema’s en middelen aan om knelpunten te voorkomen en deadlines efficiënter te halen.
• End-to-end zichtbaarheid: Met AI krijgen bedrijven realtime zicht op de hele supply chain, waardoor orders, zendingen en voorraadsniveaus beter kunnen worden gevolgd en potentiële verstoringen vroegtijdig kunnen worden gesignaleerd en beperkt.

4. Leveranciersrelatiebeheer

AI kan ook helpen om supplier relationship management (SRM) te versterken.

Een AI-model kan inzichten bieden in de prestaties van leveranciers, risicofactoren en samenwerkingskansen. Deze inzichten kunnen worden gegenereerd door grote hoeveelheden bedrijfsdata te analyseren.

Met name de volgende aspecten kunnen worden verbeterd:

• Monitoring van leveranciersprestaties: AI volgt kritieke prestatie-indicatoren (KPI’s) zoals doorlooptijden, defectpercentages en nalevingsrecords en biedt zo een volledig beeld van de betrouwbaarheid en kwaliteit van elke leverancier.
• Risicobeoordeling: AI identificeert en beoordeelt risico’s binnen het leveranciersbestand door externe factoren te analyseren (bijv. geopolitieke veranderingen, financiële gezondheid) die de stabiliteit van leveranciers kunnen beïnvloeden, zodat proactief risicobeheer mogelijk wordt.
• Collaboratieve planning: AI kan de samenwerking verbeteren door vraagvoorspellingen en productieplannen te delen met leveranciers, waardoor de coördinatie verbetert en leveranciers de vraag efficiënter kunnen opvangen.

Dit is vooral nuttig voor supply chains in e-commerce, waar meerdere leverancierspartners betrokken zijn.

De voordelen van AI in supplychainmanagement

Het gebruik van AI in de supply chain biedt grote voordelen, waaronder betere besluitvorming, kostenreductie, operationele efficiëntie en meer duurzaamheid.

Elk van deze voordelen helpt bedrijven om complexe supplychainuitdagingen het hoofd te bieden en concurrerend te blijven in dynamische markten.

1. Betere besluitvorming

AI verandert besluitvorming in supply chains door realtime, datagedreven inzichten te leveren, waardoor bedrijven proactieve in plaats van reactieve beslissingen kunnen nemen.

AI-systemen kunnen grote hoeveelheden data uit meerdere bronnen analyseren—waaronder historische data, markttrends en externe factoren zoals weer en economische verschuivingen—om voorspellende inzichten te genereren en acties aan te bevelen.

• Predictive analytics: AI-gedreven voorspellende modellen voorspellen de vraag, waardoor bedrijven hun voorraad kunnen aanpassen, productieschema’s optimaliseren en de kans op out-of-stocks of overvoorraad verkleinen.
• Scenarioanalyse: Door verschillende scenario’s te simuleren (bijv. veranderingen in vraag, verstoringen in aanbod) kunnen bedrijven met AI de potentiële impact van keuzes evalueren en zich beter voorbereiden op onzekerheden.
• Snellere reactie op veranderingen: AI-ondersteunde beslissingshulpen kunnen issues of trends in realtime detecteren, zoals een plotselinge vraagtoename of een logistieke bottleneck, waardoor snel kan worden bijgestuurd om de operatie soepel te houden. AI kan bovendien grotere datasets sneller analyseren dan handmatige analyse.

Zo stelde de cognitive supply chain-technologie van IBM hen in staat om snel op problemen in de supply chain te reageren voordat er verstoringen optreden.

Hierdoor konden snel maatregelen worden genomen om een tweede toeleveringsbron te zoeken als er één uitviel. Hun cognitieve supplychaintechnologie die AI inzet, resulteerde in een orderafhandelingsgraad van 100%, zelfs tijdens de pandemie van 2020.

2. Kostenreductie en operationele efficiëntie

Met dezelfde AI-gedreven cognitieve supplychaintechnologie verlaagde IBM de supplychainkosten met 160 miljoen USD.

AI verlaagt de kosten aanzienlijk en verhoogt de operationele efficiëntie door kerntaken in de supply chain te automatiseren en te optimaliseren. Van voorraadbeheer tot logistieke planning: AI-gedreven automatisering minimaliseert handmatig werk, verkleint de kans op menselijke fouten en verbetert de procesefficiëntie.

• Voorraadoptimalisatie: AI-systemen kunnen optimale voorraadniveaus aanhouden door factoren als verkoopgeschiedenis, doorlooptijden en seizoensinvloeden te analyseren, wat de kosten van overtollige voorraden en opslag vermindert.
• Geautomatiseerde planning: AI stroomlijnt productie- en logistieke planningen, minimaliseert stilstand en verbetert de inzet van middelen. Zo kunnen AI-algoritmen ladingen, verzendroutes en levertijden optimaliseren, wat leidt tot lagere brandstofkosten en snellere levering.
• Afvalreductie: Met nauwkeurige voorspellingen en efficiënte toewijzing van middelen vermindert AI verspilling in productie en logistiek. Dat verlaagt niet alleen de afvalverwerkingskosten, maar draagt ook bij aan duurzaamheid.

3. Verbeterde duurzaamheid

Zoals we in een apart artikel hebben besproken, kan AI de duurzaamheid verbeteren op verschillende vlakken. In supply chains kan AI efficiënter gebruik van middelen mogelijk maken en afval en emissies verminderen. 

Nu bedrijven hun duurzaamheidsdoelen willen halen, biedt AI tools om duurzame praktijken binnen de supply chain te volgen, te meten en te optimaliseren.

• Lagere CO₂-uitstoot: AI-gestuurde routering en logistieke optimalisatie kunnen het brandstofverbruik verlagen door efficiënte routes te kiezen, zendingen te bundelen en onnodig transport te minimaliseren, wat leidt tot minder broeikasgasemissies.
• Energie-efficiëntie: In de maakindustrie kan AI het gebruik van apparatuur optimaliseren, stilstand beperken en productie inplannen op basis van energieaanbod en -kosten, wat het energieverbruik verlaagt en de operationele duurzaamheid verbetert.
• Minimalisering van afval: Door de vraag nauwkeurig te voorspellen helpt AI overproductie en onnodige voorraden te voorkomen, wat afval vermindert en een circulaire economie ondersteunt waarin middelen worden hergebruikt of een nieuwe bestemming krijgen.

Volgens een VN-rapport is de transport- en supplychainsector goed voor 25% van de wereldwijde broeikasgasemissies. Door minder verspilling en beter voorraadbeheer met AI kunnen mogelijke reducties in uitstoot worden gerealiseerd.

AI opnemen in supplychainbeheer leidt uiteindelijk tot wendbaardere, kostenefficiëntere en milieuvriendelijkere operaties.

Deze verbeteringen helpen bedrijven niet alleen geld te besparen en middelen te optimaliseren, maar sluiten ook aan bij wereldwijde duurzaamheidsinspanningen, wat hun merkimago versterkt en aantrekkelijk is voor milieubewuste klanten.

Klaar om AI in jouw organisatie te implementeren? Onze AI Fundamentals-cursus is het perfecte startpunt om alle benodigde AI-vaardigheden te leren.

Generatieve AI in de supply chain

Generatieve AI is een geavanceerde vorm van kunstmatige intelligentie die deep learning gebruikt om nieuwe, unieke output te creëren op basis van trainingsdata. In supplychainbeheer kan generatieve AI processen optimaliseren door meerdere scenario’s te genereren en de meest efficiënte aanpak voor te stellen.

Hier zijn enkele mogelijke use-cases:

• Alternatieve transportroutes genereren om kosten te minimaliseren en de efficiëntie te verbeteren​
• Geoptimaliseerde productieplanningen maken op basis van variërende vraagniveaus​
• Mogelijke oplossingen voor supplychainverstoringen in realtime genereren

Praktijkcases

Generatieve AI verandert supplychainbeheer door bedrijven in staat te stellen operaties te optimaliseren, de efficiëntie te verhogen en besluitvorming te verbeteren. Hier zijn enkele praktijkvoorbeelden van bedrijven die generatieve AI inzetten in hun supply chains:

1. DHL Supply Chain

DHL is een samenwerking aangegaan met Boston Consulting Group om generatieve AI-toepassingen uit te rollen die gericht zijn op het verbeteren van databeheer en -analyse. Een toepassing is een datacleaningtool die gegevens van potentiële klanten verwerkt en analyseert, zodat DHL-ingenieurs efficiënter logistieke oplossingen kunnen ontwerpen. 

Een andere toepassing ondersteunt salesteams met inzichten tijdens het opstellen van voorstellen, waardoor sneller en persoonlijker klantvoorstellen mogelijk worden.

2. Mars Incorporated

Mars werkt samen met Celonis om generatieve AI te gebruiken voor het optimaliseren van vrachtladingen. Door factoren zoals het weer en zendingsdetails te analyseren, adviseert het AI-systeem ladingconsolidaties, waardoor het handmatige werk met 80% afneemt en verzendkosten en emissies dalen.

3. ThredUp

De tweedehands kledingretailer ThredUp zet AI in in zijn distributiecentra om doorvoer en productiviteit te verhogen. AI wordt gebruikt om gedetailleerde artikelbeschrijvingen voor producten te genereren, wat de operatie stroomlijnt en de efficiëntie verbetert.

4. UPS

UPS gebruikt zijn On-Road Integrated Optimization and Navigation (ORION)-systeem, dat AI en geavanceerde algoritmen inzet om bezorgroutes in realtime te optimaliseren. Het systeem houdt rekening met factoren als pakketvolume, tijdvensters, realtime verkeerssituatie en weer om efficiënte routes te genereren, wat jaarlijks meer dan 10 miljoen gallon brandstof bespaart en kosten en CO₂-uitstoot verlaagt.

Deze voorbeelden laten zien hoe generatieve AI in verschillende sectoren wordt toegepast om de efficiëntie van de supply chain te vergroten, kosten te verlagen en de algehele operationele effectiviteit te verbeteren.

Uitdagingen en aandachtspunten bij de implementatie van AI

Ondanks de vele voordelen is het implementeren van AI in supply chains niet zonder uitdagingen. Deze kunnen lastig zijn voor organisaties die niet op deze verandering zijn voorbereid.

Dataprivacy

Dataprivacy en -beveiliging zijn belangrijke aandachtspunten, omdat AI-systemen grote hoeveelheden potentieel gevoelige informatie verwerken. Bedrijven moeten ervoor zorgen dat hun omgang met data voldoet aan internationale regelgeving en standaarden.

Als je organisatie in de EU gevestigd is, is de EU AI Act een belangrijke richtlijn met strenge privacyregels waar je je aan moet houden. Je leest hier meer over in onze EU AI Act-gids voor leiders.

Zoals je in de afbeelding hierboven ziet, schrijft de EU AI Act goed databeheer voor, wat voor veel kleine bedrijven een uitdaging kan zijn.

Datakwaliteit en complexiteit

AI-algoritmen zijn maar zo goed als de data waarop ze zijn getraind. Bedrijven moeten ervoor zorgen dat hun data accuraat, relevant en continu bijgewerkt is om foutieve voorspellingen te voorkomen.

In alle sectoren is datakwaliteit een belangrijke uitdaging bij de adoptie van AI. Deze problemen met data-accuratesse en integratie spelen zeker in complexe supply chains​.

In een mondiale supply chain moeten bijvoorbeeld gegevens worden verzameld en geanalyseerd van diverse leveranciers, producenten en distributeurs in verschillende landen en tijdzones. Dit levert uitdagingen op voor dataintegratie, standaardisatie en interoperabiliteit.

Hoge implementatiekosten

Bij de invoering van elke nieuwe technologie zijn er aanloopkosten. Bedrijven moeten de return on investment en potentiële voordelen zorgvuldig afwegen voordat ze in AI investeren.

Enkele van deze kosten kunnen voortkomen uit:

• Het aannemen van gespecialiseerde professionals om AI-systemen te ontwikkelen en te onderhouden
• Het upgraden van bestaande infrastructuur om AI-technologie te ondersteunen
• Het in eigen huis beheren van grote AI-modellen

De positieve resultaten van AI wegen echter ruimschoots op tegen de financiële en operationele uitdagingen van het implementeren van AI-oplossingen​.

Training en aanpassing van de workforce

De impact op de workforce is een ander aandachtspunt. Hoewel AI veel taken kan automatiseren, kan het ook leiden tot de noodzaak van reskilling en upskilling voor AI. Bedrijven moeten een balans vinden tussen technologische vooruitgang en het op peil houden van de vaardigheden van hun personeel. 

Organisaties moeten medewerkers in staat stellen om samen te werken met AI en deze nieuwe AI-tools te gebruiken om eventuele vaardigheidskloven te dichten.

Hierbij kan DataCamp for Business helpen. DataCamp for Business biedt een complete oplossing voor bedrijfstrainingen in data science en AI-vaardigheden die sterk in trek zijn binnen dit groeiende gebied van AI in de supply chain. Begin vandaag nog met een demo.

De toekomst van AI in de supply chain

Kijkend naar de toekomst zal de rol van AI in supplychainbeheer waarschijnlijk verder groeien. Opkomende technologieën zullen de AI-capaciteiten verder versterken en nog geavanceerdere oplossingen bieden voor uitdagingen in de supply chain.

Autonome supply chains

Zo zullen supply chains richting autonomie bewegen, waarbij AI-gedreven processen en machines zelfstandig werken. Dit kan leiden tot nagenoeg perfecte nauwkeurigheid en efficiëntie, met minder menselijke tussenkomst.

Voorspellende analyses

Voorspellende analyses blijven zich ontwikkelen, waardoor bedrijven verstoringen nog eerder kunnen voorzien en snel de nodige aanpassingen kunnen doen. Dit helpt om risico’s proactief te beheren en mogelijke tegenslagen te voorkomen.

Generatieve AI-gedreven innovatie

Generatieve AI zal ook een grotere rol spelen in innovatie binnen de supply chain. Generatieve AI kan nuttig zijn om meerdere ontwerpopties voor producten en processen uit te werken. Bedrijven kunnen zo de meest optimale oplossingen vinden die met traditionele methoden mogelijk onbereikbaar waren.

Tot slot

AI heeft al forse stappen gezet in supplychainbeheer en die rol zal blijven groeien. Voor organisaties en individuen is het cruciaal om bij te blijven met deze ontwikkelingen. DataCamp for Business rust jouw teams en medewerkers uit met de AI-vaardigheden die ze nodig hebben om te profiteren van de spannende ontwikkelingen in de sector.