Hoe AI veelvoorkomende knelpunten in de toeleveringsketen elimineert

Knelpunten in de toeleveringsketen kunnen financieel verwoestend zijn voor fabrikanten, leveranciers en distributeurs. Kunstmatige intelligentie is een van de meest veelbelovende opkomende oplossingen. Kan het gebruik van AI in supply chain management verstoringen en vertragingen elimineren?

Manieren waarop knelpunten in de supply chain kunnen optreden

Een knelpunt in de toeleveringsketen – een punt waar de goederenstroom wordt belemmerd – kan om verschillende redenen gebeuren.

1. Onverwachte vraagstijgingen

Verschuivingen in de consumentenvraag kunnen wijdverbreide verstoringen van de toeleveringsketen veroorzaken. Fabrikanten, leveranciers en distributeurs zijn doorgaans niet voorbereid op een plotselinge, enorme toename van het aantal bestellingen, wat tot langdurige vertragingen kan leiden.

2. Arbeidstekorten

Bedrijven kunnen alleen goederen verplaatsen als ze iemand hebben om deze te distribueren. Wijdverbreide tekorten aan arbeidskrachten hebben gevolgen voor elk aspect van de supply chain-sector, waardoor het voor logistieke bedrijven een uitdaging wordt om alles soepel te laten verlopen.

3. Sluitingen van faciliteiten of fabrieken

Zelfs een enkele sluiting kan een domino-effect hebben op de hele toeleveringsketen, omdat de goederenstroom hierdoor wordt afgesloten. Bedrijven zonder noodplannen moeten de leemte opvullen. Intussen liggen hun producten stof te verzamelen.

4. Namaakproducten

Logistieke fraude is een groot mondiaal probleem. Volgens enkele van de laatste openbare gegevens is dat voorbij $509 miljard aan namaakproducten werden in 2016 internationaal verhandeld. Wanneer ze illegaal de toeleveringsketen binnenkomen, kunnen ze de goederenstroom verwarren en verstoren.

5. Geopolitieke conflicten

Wanneer landen vechten, zijn hun import en export niet langer een prioriteit – en nabijgelegen handelsroutes worden vaak gevaarlijk. Geopolitieke conflicten kunnen de standaardroutines van logistieke organisaties verstoren, waardoor op de lange termijn knelpunten in de toeleveringsketen ontstaan.

6. Extreme weersomstandigheden

Geen enkele plek op aarde is veilig voor extreme weersomstandigheden. Overstromingen, sneeuwstormen, aardbevingen en tornado's kunnen ervoor zorgen dat boten, vliegtuigen en bestelwagens nergens heen kunnen. Omdat de gevolgen dagen of weken kunnen aanhouden, zijn langdurige verstoringen van de toeleveringsketen vrijwel onvermijdelijk.

Het belang van het elimineren van knelpunten in de toeleveringsketen

Knelpunten in de toeleveringsketen kunnen een negatieve invloed hebben op de omzet. Merken kunnen immers geen geld verdienen aan producten die in een magazijn vastzitten. De daaruit voortvloeiende schade aan de merkreputatie (consumenten zijn niet dol op vertragingen bij de verzending) kan tot financiële verliezen op de lange termijn leiden.

Soms krijgen bedrijven niet de kans om hun goederen te verplaatsen zodra het probleem met de toeleveringsketen is opgelost. Bederfelijke producten – bloemen, cosmetica, zuivel, planten, producten en vlees – kunnen snel beschadigd of vernietigd worden.

Zelfs mensen die niet betrokken zijn bij het logistieke proces ervaren negatieve financiële gevolgen. Onderzoek toont zelfs knelpunten in de toeleveringsketen aan veroorzaakte een groot deel van de inflatie in de Verenigde Staten van 2021 tot 2022. Met andere woorden: iedereen betaalt de prijs voor deze vertragingen.

Hoe het gebruik van AI in de supply chain knelpunten stroomlijnt

Bedrijven die AI in de toeleveringsketen inzetten, kunnen hun logistieke processen versnellen, datagestuurde inzichten verkrijgen en potentiële disruptors identificeren voordat deze een probleem worden.

1. Voorspellende analyses

Machine learning-modellen kunnen historische en actuele gegevens gebruiken om toekomstige resultaten te voorspellen. Met voorspellende analyses kunnen logistieke bedrijven vertellen wanneer en hoe knelpunten in de toeleveringsketen zullen optreden, zodat ze beter kunnen worden vermeden.

2. Vraagvoorspelling

Een machine learning-model kan consumentengedrag, markttrends en geopolitiek volgen om te voorspellen wanneer de vraag zal stijgen of dalen. Fabrikanten, leveranciers en distributeurs zullen gemakkelijker bestellingen op tijd kunnen uitvoeren als ze weten wanneer ze moeten opvoeren of vertragen.

3. Kwaliteitscontrole

AI kan onderscheid maken tussen echte en nagemaakte goederen, waardoor verstoring van de toeleveringsketen wordt voorkomen. Eén onderzoeksteam ontwikkelde een algoritme dat ze uit elkaar kon houden 98% van de tijd gemiddeld. Verbeterde kwaliteitscontrole kan ervoor zorgen dat logistieke processen soepel verlopen.

4. Verbeterde coördinatie

AI-technologie kan de zichtbaarheid van de supply chain vergroten en datagestuurde inzichten bieden, waardoor leveranciers, distributeurs en fabrikanten kunnen coördineren. Bovendien kunnen modellen voor natuurlijke taalverwerking hen helpen communiceren, ongeacht hun taal- of culturele barrières.

5. Autonome levering

Last mile levering goed voor 50% van de logistieke kosten, volgens sommige schattingen. Hoge ordervolumes, inefficiënte chauffeurs en routecomplexiteit maken het ongelooflijk gevoelig voor knelpunten. Door AI aangedreven autonome voertuigen zijn een veelbelovende oplossing: ze kunnen artikelen afleveren op vooraf gedefinieerde locaties, zoals pakketautomaten, om de bezorging te stroomlijnen.

6. Realtime aanpassingen

Door gebruik te maken van AI in supply chain management kunnen logistieke bedrijven reageren op realtime markt- en vraagveranderingen. Bovendien kunnen ze proactief handelen wanneer er tekenen van vertragingen of verstoringen optreden.

7. Route optimalisatie 

Enkele van de meest voorkomende oorzaken van knelpunten in de toeleveringsketen zijn onvermijdelijk: logistieke bedrijven hebben geen controle over het weer of geopolitieke conflicten. AI kan echter gevalspecifieke noodplannen ontwikkelen en oplossingen bieden voor verstoringen voordat deze een probleem worden. Het kan alternatieve routes of leveranciers voorstellen om de zaken soepel te laten verlopen.

Waarom is AI zo belangrijk voor het oplossen van supply chain-problemen?

Veel logistieke organisaties zijn al jaren van plan om op de een of andere manier te digitaliseren. In werkelijkheid, 23% van de magazijnbeheerders Het is de bedoeling om in 2019 automatiseringstechnologieën te adopteren. Hoewel AI nog steeds een opkomende technologie is, sluit het precies aan bij waar ze naar op zoek waren.

Het is een van de weinige technologieën die de enorme hoeveelheid gegevens die het logistieke proces genereert, kan verwerken. Het kan informatie uit honderden bronnen samenvoegen, verwerken en analyseren zonder overweldigd te raken.

Snelheid is iets anders waardoor AI zich onderscheidt van vergelijkbare technologieën: er zijn maar weinig alternatieven die de snelheid waarmee ze dat doen, kunnen verwerken, analyseren en uitvoeren. Het kan binnen enkele seconden miljoenen mogelijkheden overwegen en in realtime op interacties reageren.

Het belangrijkste voordeel van AI ten opzichte van andere technologieën is het vermogen om taken te automatiseren en autonoom te handelen. Het kan 24 uur per dag zelfstandig werken en vereist zelden menselijke tussenkomst, wat ideaal is bij tekorten aan arbeidskrachten.

Deze technologie is ook kosteneffectief. Volgens één onderzoek 63% van de logistieke bedrijven Het gebruik van AI in supply chain management leverde meer inkomsten op. Bovendien gaf 61% aan lagere operationele kosten te hebben. 

Hoewel veel technologieën taken kunnen automatiseren, gegevens snel kunnen verwerken of autonoom kunnen werken, zijn er maar weinig die alles tegelijkertijd kunnen doen. Daarom is AI zo’n veelbelovende oplossing voor verstoringen en vertragingen in de supply chain.

Voorbeelden van AI in de supply chain 

Door AI aangedreven bewakingssystemen en barcodescanners kunnen voorkomen dat productdefecten en vervalsingen via logistieke kanalen terechtkomen. Meestal worden ze op of in de buurt van transportbanden geplaatst om de voorraad bij te houden.

Logistieke bedrijven kunnen AI integreren met andere supply chain-technologieën. Ze kunnen bijvoorbeeld een machine learning-model gebruiken om IoT-verpakkingssensoren (Internet of Things) aan te drijven. Op deze manier kunnen ze hun productgegevens analyseren om zendingen te volgen.

Administratieve AI verzorgt de interne administratie, het beheer, de documentverwerking en het delen van informatie. Het kan bijvoorbeeld facturen verwerken, verzendingen bestellen, leverancierscontracten verlengen, offerteaanvragen versturen en medewerkers inplannen.

Een opkomend gebruik van AI in de toeleveringsketen betreft autonome voertuigen. Zelfrijdende bestelwagens en drones kunnen machine learning gebruiken om in realtime op hun omgeving te reageren. Hoewel zelfrijdende auto’s nog een paar jaar ontwikkeling te gaan hebben, bestaan ​​er proofs of concept.

De toekomst van AI in Supply Chain Management 

Omdat AI nog relatief nieuw is, zal de penetratiegraad ervan de komende jaren waarschijnlijk laag blijven. Terwijl 73% van de logistieke bedrijven optimistisch zijn over opkomende technologieën, is 50% van plan de implementatie uit te stellen totdat deze minder riskant wordt. Het lijkt erop dat velen zullen wachten tot de ideale gebruiksscenario's, potentiële hiaten en best practices duidelijker worden.

Hoewel velen in de sector enigszins huiverig zijn om AI te adopteren, duiden indicatoren erop dat ze het snel zullen gaan accepteren. Hoewel alleen 11% van de logistieke managers vond dat AI in 2022 van cruciaal belang was, maar naar schatting 38% van hen zal in 2025 van mening zijn dat dit essentieel is. De sector kan een substantiële verschuiving ervaren naarmate meer bedrijven AI gebruiken bij het beheer van hun toeleveringsketen.

AI zou knelpunten in de toeleveringsketen permanent kunnen elimineren

Naarmate de penetratiegraad van AI in supply chain management toeneemt, zal het transformerende potentieel van deze technologie duidelijk worden. Als logistieke bedrijven er strategisch gebruik van maken, kunnen ze wellicht de meeste – zo niet alle – standaardknelpunten wegnemen.