AI stimuleert een verbeterde duurzaamheid van de toeleveringsketen

Kunstmatige intelligentie (AI) biedt meerdere mogelijkheden om de duurzaamheid van de toeleveringsketen te verbeteren. Het integreren van AI in het supply chain management kan resulteren in geoptimaliseerde activiteiten, minder verspilling, betere vraagvoorspelling en milieuvriendelijkere praktijken.

Hier ziet u hoe AI de duurzaamheid van de toeleveringsketen stimuleert.

1. Vraagvoorspelling

Traditionele voorspellingsmethoden kunnen leiden tot overproductie of onderproductie, wat op de lange termijn onhoudbaar is. AI kan de vraag echter nauwkeurig voorspellen door grote datasets uit diverse bronnen te analyseren. Dit garandeert bedrijven alleen de noodzakelijke hoeveelheden produceren, waardoor verspilling en overtolligheid worden geminimaliseerd.

2. Toezicht op en routering van leveranciers

AI helpt duurzame leveranciers te selecteren door hun gegevens op het gebied van milieu en sociaal bestuur te analyseren. Bedrijven kunnen duurzaamheid in de hele toeleveringsketen handhaven door de juiste leveranciers te kiezen.

Naast selectie houdt AI leveranciers ook actief in realtime in de gaten. Dit zorgt ervoor dat zij zich consequent houden aan de gestelde duurzaamheidsnormen.

3. Beheer van middelen

Intelligente systemen sporen inefficiënties en verspillingen in de toeleveringsketen op. Door deze inefficiënties aan te pakken, kunnen organisaties de verspilling in de productie-, opslag- en distributiefasen aanzienlijk verminderen. AI evalueert het gebruik van hulpbronnen in productieprocessen en beveelt duurzamere alternatieven of manieren aan om minder hulpbronnen te gebruiken.

In plaats van alleen maar te reageren op apparatuurproblemen, voorspelt AI potentiële machine- of voertuigstoringen door prestatiegegevens te analyseren. Deze proactieve aanpak zorgt ervoor dat onderhoud of vervanging plaatsvindt voordat er storingen optreden, waardoor onnodige noodreparaties worden vermeden.

4. Milieuvoordelen

Het systeem kan de efficiëntie en materialen van verpakkingen beoordelen, ontwerpwijzigingen voorstellen om het materiaalgebruik te minimaliseren of biologisch afbreekbare of recycleerbare alternatieven promoten. AI vergemakkelijkt het beheer van productretouren, reparaties, recycling en hergebruik van materialen, en draagt ​​bij aan een duurzamere circulaire economie.

AI speelt een cruciale rol in opslag en productie door het monitoren van energieverbruikspatronen. Hierdoor levert het waardevolle inzichten op voor een efficiënter energiegebruik of zelfs de transitie naar hernieuwbare bronnen. Door het gebruik van sensoren zorgt AI voor realtime monitoring van verschillende supply chain-processen. Dit helpt bedrijven om gebieden met verspilling van hulpbronnen of hoge emissies snel aan te pakken.

Bedrijven optimaliseren de route door AI-systemen de route te laten bepalen meest efficiënte transportroutes, het minimaliseren van het brandstofverbruik, het verlagen van de kosten, het verminderen van schadelijke emissies en het bevorderen van een schoner milieu.

5. Consumentensentiment

AI analyseert de gevoelens van consumenten over duurzaamheid. Met deze inzichten kunnen bedrijven de overstap maken naar duurzamere productlijnen en milieuvriendelijke praktijken toepassen.

AI simuleert potentiële supply chain-scenario's om de ecologische en sociale resultaten ervan te evalueren, en helpt bedrijven bij het nemen van duurzame beslissingen. Onderzoek heeft uitgewezen de omzet kan tot 20% stijgen vanwege maatschappelijk verantwoord ondernemen.

De uitdagingen van het gebruik van AI voor duurzaamheid van de toeleveringsketen

AI zal ongetwijfeld een integraal onderdeel zijn van de zoektocht naar duurzaamheid. Met de huidige technologieën waar de industrie over beschikt, zijn er echter enkele nadelen waar organisaties rekening mee moeten houden voordat ze intelligente systemen implementeren. Door deze uitdagingen te begrijpen, kunnen ze de voordelen van AI maximaliseren.

1. Gegevenskwaliteit en -beschikbaarheid

AI-modellen zijn sterk afhankelijk van data om effectief te kunnen functioneren. Als bedrijven geen schone, gestructureerde en uitgebreide gegevens verstrekken, kunnen deze modellen onnauwkeurige resultaten opleveren, waardoor het systeem foutieve voorspellingen kan doen.

2. Integratieproblemen

Veel bedrijven maken nog steeds gebruik van verouderde supply chain-systemen. Deze oudere systemen vormen vaak uitdagingen wanneer bedrijven moderne AI-oplossingen proberen te integreren, waardoor het proces complex en arbeidsintensief wordt. Bovendien gaat het opzetten van AI voor supply chain-operaties niet alleen over de technologie. Het gaat om het aanpassen van strategieën, het herdefiniëren van rollen en ervoor zorgen dat de hele organisatie op één lijn ligt met de nieuwe aanpak.

Kosten zijn een andere belangrijke overweging, omdat het implementeren van AI-oplossingen in de supply chain budgetten onder druk kan zetten. Bedrijven worden geconfronteerd met uitgaven in verband met de aanschaf van technologie, systeemintegratie, opleiding van medewerkers en doorlopend systeemonderhoud.

3. Verandermanagement

Wanneer bedrijven AI in hun toeleveringsketen introduceren, passen ze vaak al lang bestaande processen en workflows aan. Werknemers die gewend zijn aan traditionele methoden kunnen zich tegen deze veranderingen verzetten, wat de transitie lastig maakt.

AI kampt met een merkbare vaardigheidskloof omdat het een relatief nieuw vakgebied is. Bedrijven vinden het vaak moeilijk om mensen met de nodige kennis aan te nemen of te behouden om AI in supply chain-operaties te beheren. Bovendien dragen AI-experts en coaches bij aan de investeringskosten voor het integreren van AI in de bedrijfsprocessen.

4. Overmatige afhankelijkheid van technologie

Intelligente systemen kunnen organisaties een vals gevoel van veiligheid geven. Hoewel AI zeer betrouwbaar en nauwkeurig is, kan een systeemfout of -fout aanzienlijke verstoringen in de toeleveringsketen veroorzaken zonder goed menselijk toezicht. Dit geldt vooral voor situaties waar genuanceerd menselijk oordeel noodzakelijk.

5. Vooringenomenheid en veiligheidskwesties

AI-modellen kunnen soms vooroordelen weerspiegelen die aanwezig zijn in hun trainingsgegevens. Wanneer dit gebeurt, kan het systeem beslissingen nemen die niet in overeenstemming zijn met de ethische normen of maatschappelijke normen van een bedrijf. AI die is getraind op efficiëntie en prioriteit geeft aan lage kosten kan bijvoorbeeld niet-biologisch afbreekbare of recycleerbare verpakkingen bestellen – problematisch voor een bedrijf dat zichzelf positioneert als een milieuvriendelijk merk.

Sommige AI-algoritmen werken als ‘zwarte dozen’, waardoor hun besluitvormingsprocessen ondoorzichtig worden. Dit gebrek aan duidelijkheid kan ertoe leiden dat belanghebbenden en gebruikers de technologie wantrouwen. Het integreren van AI in toeleveringsketens vergroot ook het risico op cyberaanvallen. Kwaadwillende entiteiten kunnen zich op deze AI-systemen richten om activiteiten te verstoren of toegang te krijgen tot vertrouwelijke gegevens.

6. Schaalbaarheid en zorgen over regelgeving

Naarmate een onderneming groeit, moet de AI-oplossing meegroeien. Sommige platforms schalen echter niet efficiënt, wat leidt tot operationele knelpunten. Het evoluerende landschap van intelligente systemen brengt ook veranderende regelgeving met zich mee. Bedrijven moeten op de hoogte blijven van deze veranderingen om aan de regelgeving te blijven voldoen, wat veeleisend kan zijn.

Casestudies uit de praktijk van AI in de duurzaamheid van de toeleveringsketen

Verschillende organisaties hebben zich al met AI beziggehouden en het gebruik ervan in de toeleveringsketen geoptimaliseerd, meestal met gunstige resultaten. Sommige bedrijven melden zelfs dat AI snellere uitvoeringstijden oplevert van maximaal 6.7 dagen vergeleken met hun conventionele methoden.

Stella McCartney en Google

Verschillende spelers uit de mode-industrie hebben met Google samengewerkt, waaronder Stella McCartney. Samen hebben ze een tool ontwikkeld die data-analyse en machine learning combineert. Deze tool geeft een duidelijk beeld van een de impact op het milieu van de toeleveringsketen, dat modemerken helpt bij het selecteren van duurzame grondstoffen en productietechnieken.

Starbucks

Starbucks heeft laten zien dat het zich inzet voor de inkoop van duurzaam geproduceerde koffie. Het adopteerde AI en blockchain om consumenten een traceerbaarheidsfunctie van boon tot kopje te geven. Nu kunnen consumenten de herkomst van hun koffie traceren, zorgen voor duurzaam geproduceerde bonen en eerlijke compensatie voor boeren.

Unilever

Gezien het uitgebreide gebruik van palmolie in producten, maakt Unilever gebruik van satellietmonitoring, AI en geolocatiegegevens om de toeleveringsketen van palmolie te monitoren. Het doel is om de ontbossing die verband houdt met de palmolieproductie tegen te gaan. Deze technologie biedt realtime waarschuwingen over ontbossingsrisico'sen begeleidt het bedrijf naar duurzame beslissingen.

Walmart

Walmart heeft een AI en blockchain-gebaseerd systeem om de herkomst van voedingsproducten in haar winkels te traceren. Dit systeem garandeert niet alleen de voedselveiligheid, maar stelt Walmart ook in staat duurzame leveranciers te identificeren en prioriteiten te stellen voor hun activiteiten.

AI-gedreven duurzaamheid van de toeleveringsketen

AI heeft het potentieel om de supply chain-activiteiten radicaal te veranderen, maar een scherp bewustzijn en een zorgvuldige afweging van de uitdagingen ervan zijn van cruciaal belang. Effectieve planning, voortdurende training en periodieke evaluaties kunnen deze uitdagingen helpen verminderen en ervoor zorgen dat de integratie van AI de investering waard is.

Elk van deze voorbeelden uit de praktijk benadrukt de rol van AI bij het verbeteren van de transparantie, traceerbaarheid en realtime monitoring van de toeleveringsketen. Met een duidelijker beeld van hun toeleveringsketens kunnen bedrijven weloverwogen beslissingen nemen die prioriteit geven aan duurzaamheid, de impact op het milieu minimaliseren en ethische inkoop bevorderen.