Hoe AI Gemeenschappelijke Knelpunten in de Supply Chain Elimineert

Knelpunten in de supply chain 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 storingen en vertragingen elimineren?

Manieren waarop knelpunten in de supply chain kunnen optreden

Een knelpunt in de supply chain — een punt waar de goederenstroom wordt geblokkeerd — kan om verschillende redenen optreden.

1. Onverwachte vraagpieken

Veranderingen in de consumentenvraag kunnen wijdverspreide verstoringen in de supply chain veroorzaken. Fabrikanten, leveranciers en distributeurs zijn meestal niet voorbereid om een plotselinge, massale toename van bestellingen te verwerken, wat kan leiden tot lange vertragingen.

2. Arbeidsgebrek

Bedrijven kunnen alleen goederen verplaatsen als ze iemand hebben om ze te distribueren. Wijdverspreide 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 een enkele sluiting kan een golf-effect hebben op de hele supply chain, omdat het de goederenstroom onderbreekt. Bedrijven zonder noodplannen zijn overrompeld om de leegte op te vullen. Ondertussen verzamelen hun producten stof.

4. Vervalste producten

Logistieke fraude is een enorm wereldwijd probleem. Volgens enkele van de laatste openbare gegevens werden in 2016 509 miljard dollar aan vervalste producten internationaal verhandeld. Wanneer ze illegaal de supply chain binnenkomen, kunnen ze de goederenstroom 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 knelpunten in de supply chain ontstaan.

6. Extreme weersomstandigheden

Geen enkele plek op aarde is veilig voor extreme weersomstandigheden. Overstromingen, blizzards, 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 in de supply chain vrijwel onvermijdelijk.

Het belang van het elimineren van knelpunten in de supply chain

Knelpunten in de supply chain kunnen een negatieve invloed hebben op de omzet. Per slot van rekening kunnen merken 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 langetermijnfinanciële verliezen.

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

Zelfs mensen die niet betrokken zijn bij het logistieke proces ondervinden negatieve financiële gevolgen. In feite toont onderzoek aan dat knelpunten in de supply chain 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 knelpunten oplost

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 huidige gegevens gebruiken om toekomstige resultaten te voorspellen. Met predictieve analytics kunnen logistieke bedrijven voorspellen wanneer en hoe knelpunten in de supply chain zullen optreden, zodat ze ze beter kunnen vermijden.

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

3. Kwaliteitscontrole

AI kan echte en vervalste goederen onderscheiden, waardoor verstoringen in de supply chain worden voorkomen. Een onderzoeksteam ontwikkelde een algoritme dat 98% van de tijd gemiddeld goed en slecht onderscheid kon maken. 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 kunnen coördineren. Bovendien kunnen natuurlijke taalverwerkingmodellen helpen om ongeacht hun taal- of culturele barrières te communiceren.

5. Autonome bezorging

Laatste-milebezorging verantwoordelijk voor 50% van de logistieke uitgaven, volgens sommige schattingen. Hoge bestelvolumes, inefficiënte chauffeurs en routecomplexiteit maken het buitengewoon vatbaar voor knelpunten. AI-gepowered autonome voertuigen zijn een veelbelovende oplossing — ze kunnen artikelen bezorgen op vooraf gedefinieerde locaties zoals pakketkluizen om de bezorging te vereenvoudigen.

6. Aanpassingen in real-time

Het gebruik van AI in supply chain management stelt logistieke bedrijven in staat om te reageren op veranderingen in de markt en vraag in real-time. Bovendien stelt het hen in staat om proactief te handelen wanneer tekenen van vertragingen of verstoringen verschijnen.

7. Route-optimalisatie

Sommige van de meest voorkomende oorzaken van knelpunten in de supply chain zijn onvermijdelijk — logistieke bedrijven kunnen het weer of geopolitieke conflicten niet controleren. AI kan echter casusspecifieke noodplannen ontwikkelen, waardoor omleidingen rond verstoringen kunnen worden gemaakt 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?

Al jarenlang hebben veel logistieke organisaties gepland om op de een of andere manier te digitaliseren. In feite 23% van de magazijnbeheerders wilden 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 van honderden bronnen aggregaat, verwerken en analyseren zonder overweldigd te raken.

Snelheid is nog een 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 real-time 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 de klok rond werken en heeft zelden menselijke interventie nodig, wat ideaal is tijdens arbeidsgebrek.

Deze technologie is ook kostenefficiënt. Volgens een onderzoek 63% van de logistieke bedrijven die AI in supply chain management gebruiken, verdiende 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. Dat is waarom AI zo’n veelbelovende oplossing is voor verstoringen en vertragingen in de supply chain.

Voorbeelden van AI in de supply chain

AI-gepowered surveillance-systemen en barcode-scanners kunnen productdefecten en vervalsingen voorkomen die door logistieke kanalen gaan. Meestal worden ze op of nabij transportbanden geplaatst 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 te laten werken. 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 betreft autonome voertuigen. Zelfrijdende bezorgingswagens en drones kunnen machine learning gebruiken om in real-time te reageren op hun omgeving. 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 zullen wachten totdat de ideale use cases, potentiële hiaten en best practices duidelijker worden.

Hoewel veel 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 essentieel was, zal naar verwachting 38% van hen denken dat het essentieel is tegen 2025. De industrie kan een aanzienlijke verschuiving meemaken naarmate meer bedrijven AI in supply chain management gebruiken.

AI kan knelpunten in de supply chain permanent elimineren

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