Hoe AI gemeenschappelijke supply chain-bottlenecks elimineert

Supply chain-bottlenecks 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?

Wijzen waarop supply chain-bottlenecks kunnen verschijnen

Een supply chain-bottleneck — een punt waar de stroom van goederen wordt geblokkeerd — kan om verschillende redenen gebeuren.

1. Onverwachte vraagpieken

Verschuivingen in consumentenvraag kunnen wijdverbreide verstoringen in de supply chain veroorzaken. Fabrikanten, leveranciers en distributeurs zijn meestal niet voorbereid om een plotselinge, massale toename van bestellingen aan te pakken, wat kan leiden tot langdurige vertragingen.

2. Arbeidsgebrek

Bedrijven kunnen alleen goederen verplaatsen als ze iemand hebben om ze te distribueren. Wijdverbreide arbeidsgebrek heeft invloed op elk aspect van de supply chain-sector, waardoor het moeilijk is voor logistieke bedrijven om dingen soepel te laten verlopen.

3. Sluiting van faciliteiten of fabrieken

Zelfs één sluiting kan een golf-effect hebben op een hele supply chain, omdat het de stroom van goederen onderbreekt. Bedrijven zonder noodplannen worden achtergelaten om de kloof te vullen. Ondertussen verzamelen hun producten stof.

4. Valse producten

Logistieke fraude is een enorm wereldwijd probleem. Volgens enkele van de laatste openbare gegevens werden meer dan $509 miljard aan valse producten internationaal verhandeld in 2016. Wanneer ze illegaal de supply chain binnenkomen, kunnen ze de stroom van goederen verwarren en verstoren.

5. Geopolitieke conflicten

Wanneer landen vechten, worden hun import en export niet langer een prioriteit — en nabijgelegen handelsroutes worden vaak gevaarlijk. Geopolitieke conflicten kunnen de standaardroutines van logistieke organisaties verstoren, waardoor langdurige supply chain-bottlenecks ontstaan.

6. Extreme weersomstandigheden

Geen enkele plek op aarde is veilig voor extreme weersomstandigheden. Overstromingen, sneeuwstormen, aardbevingen en tornado’s kunnen voorkomen dat boten, vliegtuigen en bezorgingswagens ergens naartoe gaan. Aangezien de gevolgen dagen of weken kunnen duren, zijn langdurige verstoringen van de supply chain bijna onvermijdelijk.

Het belang van het elimineren van supply chain-bottlenecks

Supply chain-bottlenecks kunnen de omzet negatief beïnvloeden. Immers, merken kunnen geen geld verdienen met producten die in een magazijn vastzitten. De daaropvolgende schade aan de reputatie van het merk — consumenten zijn niet dol op vertragingen in de verzending — kan leiden tot langetermijnschade.

Soms krijgen ondernemingen niet de kans om hun goederen te verplaatsen zodra het supply chain-probleem is opgelost. Bederfelijke producten — bloemen, cosmetica, melk, planten, groenten en vlees — kunnen snel beschadigd of vernietigd worden.

Zelfs mensen die niet bij het logistieke proces zijn betrokken, ondervinden negatieve financiële gevolgen. In feite toonde onderzoek aan dat supply chain-bottlenecks een groot deel van de inflatie veroorzaakten 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 bottlenecks stroomlijnt

Bedrijven die AI in de supply chain gebruiken, kunnen hun logistieke processen versnellen, gegevensgestuurde inzichten verkrijgen en potentiële verstoringen identificeren voordat ze een probleem worden.

1. Predictive analytics

Machine learning-modellen kunnen historische en actuele gegevens gebruiken om toekomstige resultaten te voorspellen. Met predictieve analytics kunnen logistieke bedrijven voorspellen wanneer en hoe supply chain-bottlenecks zullen optreden, zodat ze ze beter kunnen vermijden.

2. Vraagprognose

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 het gemakkelijker hebben om bestellingen op tijd te leveren als ze weten wanneer ze moeten opschalen of vertragen.

3. Kwaliteitscontrole

AI kan echte en valse producten onderscheiden, waardoor supply chain-verstoringen worden voorkomen. Een onderzoeksteam ontwikkelde een algoritme dat 98% van de tijd gemiddeld in staat was om ze uit elkaar te houden. Verbeterde kwaliteitscontrole kan logistieke processen soepel laten verlopen.

4. Verbeterde coördinatie

AI-technologie kan de zichtbaarheid van de supply chain vergroten en gegevensgestuurde inzichten bieden, waardoor leveranciers, distributeurs en fabrikanten beter kunnen coördineren. Bovendien kunnen natuurlijke taalverwerkingmodellen helpen om te communiceren ongeacht hun taal- of culturele barrières.

5. Autonome bezorging

Laatste-mijl-bezorging verantwoordelijk voor 50% van de logistieke uitgaven, volgens sommige schattingen. Hoge bestelvolumes, inefficiënte bestuurders en routecomplexiteit maken het uiterst gevoelig voor bottlenecks. AI-aangedreven autonome voertuigen zijn een veelbelovende oplossing — ze kunnen artikelen bezorgen op vooraf gedefinieerde locaties, zoals pakketkluizen, om de bezorging te stroomlijnen.

6. Realtime-aanpassingen

Het gebruik van AI in supply chain-management stelt logistieke bedrijven in staat om te reageren op realtime-markt- en vraagveranderingen. Bovendien stelt het hen in staat om proactief te handelen wanneer er tekenen van vertragingen of verstoringen verschijnen.

7. Route-optimalisatie

Sommige van de meest voorkomende oorzaken van supply chain-bottlenecks zijn onvermijdelijk — logistieke bedrijven kunnen het weer of geopolitieke conflicten niet controleren. AI kan echter specifieke noodplannen ontwikkelen, waardoor omleidingen naar verstoringen kunnen worden geboden voordat ze een probleem worden. Het kan alternatieve routes of leveranciers suggereren om dingen soepel te laten verlopen.

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

Gedurende vele jaren hebben veel logistieke organisaties gepland om op de een of andere manier te digitaliseren. In feite wilden 23% van de magazijnbeheerders in 2019 automatiseringstechnologieën adopteren. Hoewel AI nog steeds een opkomende technologie is, komt het precies overeen met wat ze hebben gezocht.

Het is een van de weinige technologieën die het enorme volume aan gegevens dat het logistieke proces genereert, aankan. Het kan gegevens uit honderden bronnen verzamelen, verwerken en analyseren zonder overweldigd te raken.

Snelheid is een ander ding dat AI onderscheidt van soortgelijke technologieën — weinig alternatieven kunnen verwerken, analyseren en uitvoeren op het tempo dat het doet. Het kan miljoenen mogelijkheden in seconden overwegen en in realtime reageren op interacties.

De belangrijkste voordelen van AI ten opzichte van andere technologieën zijn de mogelijkheid om taken te automatiseren en autonoom te handelen. Het kan onafhankelijk werken, 24 uur per dag, en heeft zelden menselijke interventie nodig, wat ideaal is tijdens arbeidsgebrek.

Deze technologie is ook kostenefficiënt. Volgens een studie verdienden 63% van de logistieke bedrijven die AI in supply chain-management gebruikten meer omzet. Bovendien meldden 61% lagere operationele uitgaven.

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

Voorbeelden van AI in de supply chain

AI-gebaseerde bewakingsystemen en barcode-scanners kunnen productdefecten en valse producten voorkomen die door logistieke kanalen gaan. Meestal worden ze geplaatst op of nabij transportbanden om voorraden te volgen.

Logistieke bedrijven kunnen AI integreren met andere supply chain-technologieën. Bijvoorbeeld kunnen ze een machine learning-model gebruiken om IoT-verpakkingsensoren aan te drijven. Op deze manier kunnen ze hun productgegevens analyseren om zendingen te volgen.

Administratieve AI behandelt interne recordkeeping, management, documentverwerking en informatiedelingstaken. Bijvoorbeeld kan het facturen verwerken, bestellingen verzenden, leverancierscontracten vernieuwen, offerteverzoeken verzenden en werknemers plannen.

Een opkomend gebruik van AI in de supply chain heeft betrekking op autonome voertuigen. Zelfrijdende bezorgingswagens en drones kunnen machine learning gebruiken om in realtime op hun omgeving te reageren. Hoewel zelfrijdende auto’s nog een paar jaar ontwikkeling nodig hebben, bestaan er bewijzen van concepten.

De toekomst van AI in supply chain-management

Aangezien AI nog relatief nieuw is, zal de penetratiegraad waarschijnlijk laag blijven voor een paar jaar. Terwijl 73% van de logistieke bedrijven optimistisch zijn over opkomende technologieën, zijn 50% van plan om de implementatie uit te stellen totdat het minder riskant wordt. Het lijkt erop dat veel bedrijven zullen wachten totdat de ideale use cases, potentiële hiaten en best practices duidelijker worden.

Terwijl veel bedrijven in de sector enigszins aarzelen om AI te adopteren, geven indicatoren aan dat ze het snel zullen accepteren. Hoewel slechts 11% van de logistieke executives in 2022 vonden dat AI kritiek was, zal naar schatting 38% van hen tegen 2025 vinden dat het essentieel is. De industrie kan een aanzienlijke verschuiving meemaken naarmate meer bedrijven AI in supply chain-management gebruiken.

AI kan supply chain-bottlenecks permanent elimineren

Naarmate de penetratiegraad van AI in supply chain-management toeneemt, zal het transformatiepotentieel van deze technologie duidelijk worden. Als logistieke bedrijven het strategisch gebruiken, kunnen ze mogelijk de meeste — zo niet alle — van hun standaardbottlenecks elimineren.