Hoe AI Logistiek Stilletjes Hertekent: Afval Vermindert en Marges Verbeterd

Terwijl financiën en gezondheidszorg de headlines halen voor het omarmen van AI, zijn enkele van de meest lucratieve use cases op de weg. Logistiek is de ruggengraat van de wereldhandel, en executives krijgen het door—in 2024 zei 90% van de supply chain-leiders dat technologische mogelijkheden de belangrijkste factoren zijn bij het kiezen van freight-partners. De reden? AI verandert een industrie die berucht is om zijn inefficiëntie in een voordeel voor bedrijven ten opzichte van de concurrentie.

Historisch gezien zijn logistieke processen gebaseerd op papier, waardoor het een blinde vlek is voor supply chain-leiders. Dit gebrek aan zichtbaarheid voedt het bullwhip-effect: kleine veranderingen in de retailvraag zwellen aan als ze door de supply chain omhoog gaan, waardoor de grondstofleveranciers bereikt worden. In combinatie met lange levertijden, moet elke fase—detailhandelaren, groothandelaren, distributeurs en fabrikanten—overbestellen, waardoor het probleem verergerd.

Maar laten we ons even voorstellen dat in plaats van het vullen van vrachtwagens en magazijnen met halfgeleiders alleen maar voor PC-vraag afneemt, logistiek echt realtime-tracking en supply chain-zichtbaarheid had. Wat als ze vraagfluctuaties met 99,9% nauwkeurigheid konden voorspellen? En flexibele logistieke oplossingen zoals on-demand-transport konden bieden in reactie?

Met AI en machine learning is dit ideaal misschien niet zo ver weg als bedrijfsleiders denken.

Supply Chain Visibility Explains the Unexplainable

Toen er werd gevraagd ”Welke technologische mogelijkheden van freight-forwarders vindt u het meest waardevol?”, stemden 67% van de respondenten voor realtime-vrachtvolgning.

Internet of Things (IoT)-apparaten revolutioneren de cargotracking, waardoor granulaire zichtbaarheid en realtime-meldingen over de staat van goederen mogelijk zijn—cruciaal voor tijdsgevoelige of temperatuurgecontroleerde zendingen zoals voedsel en farmaceutica die strikte verificatieregels hebben. Niet alleen kunnen supply chain-leiders zien hoeveel voorraad ze hebben en waar deze zich op elk moment bevindt, maar ze kunnen ook leren over de staat ervan. Verzenders kunnen informatie monitoren en delen over of goederen heet, koud, nat of droog zijn, en ze kunnen zien of deuren, dozen of andere containers worden geopend. Deze inzichten verklaren afwijkingen met voedselartikelen die aankomen in een bedorven staat, waardoor toekomstige afval wordt geminimaliseerd.

Overgaand naar de elektronica-industrie, kunnen bedrijven ervoor zorgen dat klanten weten dat producten zoals laptop-moederborden echt zijn wanneer artikelen worden getrackt en getraceerd. Magazijn- en voorraadbeheerders kunnen barcodes en QR-codes scannen om voorraadniveaus te volgen, of radiofrequente identificatie (RFID)-tags gebruiken die aan objecten zijn bevestigd om hoge-waardeactiva te traceren zonder ze te hoeven scannen. Meer geavanceerde RFID-tags bieden realtime-meldingen wanneer omstandigheden (zoals temperatuur) afwijken van vooraf ingestelde drempels.

Item-niveau-zichtbaarheid is een must geworden voor verzenders en hun supply chain-partners. Logistieke dienstverleners moeten snel aanpassen aan verstoringen en veranderingen in de vraag, en deze zichtbaarheid verhoogt de veerkracht. Deze inzichten stellen bedrijven in staat om een holistisch beeld te hebben van de voorraad en om in real-time geïnformeerde beslissingen te nemen, waardoor afval wordt verminderd en het gebruik van resources wordt verbeterd.

Vraagvoorspelling en Betrouwbare Levertijden

De bruikbaarheid van IoT-sensoren gaat veel verder dan alleen het volgen van artikelen en het updaten van klanten in real-time. Ze bieden gegevens die vraagvoorspellingsalgoritmen voeden.

Neem Coca-Cola bijvoorbeeld. De softdrink-reus maakt gebruik van IoT om de voorraadniveaus en consumentenpreferenties van zijn verkoopautomaten en koelkasten te monitoren en te analyseren, waardoor het bedrijf geïnformeerde voorspellingen kan doen over de vraag naar specifieke producttypen en smaken.

Freight-forwarders gebruiken steeds vaker een soortgelijke methode om de vrachtvolume in specifieke corridors te voorspellen, waardoor ze hun vloot kunnen optimaliseren en servicelevel-overeenkomsten (SLA’s) kunnen nakomen. Goed nieuws voor bedrijven, want ze profiteren van meer betrouwbare levertijden, wat lagere voorraadkosten en minder voorraadtekorten betekent.

Er zijn twee overheersende manieren waarop logistieke bedrijven voorspellingen gebruiken:

1. Lange termijn (strategisch): Voor budgetten en assetplanning (6-maands tot 3-jarige plannen).
2. Korte termijn (operationeel): Meest waardevol voor logistiek, voorspelt het grondtransport tot 14 dagen van tevoren en 1-12 weken voor zeevracht.

Bijvoorbeeld, DPDgroup’s koeriersbedrijf, Speedy, voorspelt de vraag door historische verzendgegevens (pakketgrootte, levertijden, klantgedrag, etc.) te combineren met externe factoren zoals feestdagen, retailpieken (Black Friday), etc. Onder het nieuwe systeem, stelde AI-gebaseerde vraagvoorspelling Speedy in staat om onnodige ritten en lijntransporten snel te identificeren en te annuleren. Dit leidde tot een 25% reductie van de hub-tot-hub-kosten en een 14% toename van de vlootutilisatie. McKinsey vond soortgelijke resultaten in supply chain-management, waarbij voorspellingsgereedschappen fouten met 20 tot 50% vermindert.

Load-to-Capacity Matching: Stop met het Vervoeren van Lucht

Uber Freight rapporteerde in 2023 dat tussen 20% en 35% van de geschatte 175 miljard mijlen die vrachtwagens elk jaar in de VS rijden, waarschijnlijk leeg zijn—brandstof en arbeidskosten verspillend. Nu AI, ML en digitale tweelingtechnologie mainstream zijn, zou een vrachtwagen die net een levering in Dallas heeft gedaan, niet terug moeten rijden naar Chicago. AI-gestuurde load-matching-platforms analyseren de vrachtvraag, de beschikbaarheid van vrachtwagens en route-patronen om ervoor te zorgen dat elke vrachtwagen met maximale efficiëntie rijdt.

Logistieke bedrijven nemen de verzamelde vrachtinformatie die in voorspellingsgereedschappen wordt gebruikt (ladinggrootte, gewicht, afmetingen, type—of het nu bederfelijk, gevaarlijk, etc. is) en cross-analyseren dit met hun capaciteit. AI-gestuurde analytics kunnen de vrachtwagengrootte, kenmerken, locatie en beschikbaarheid, evenals de regels voor de diensttijden van chauffeurs, bekijken om verzenders en vervoerders in real-time te verbinden. Digitale tweelingtechnologie kan dit potentieel nog een stap verder zetten door virtuele scenario’s te simuleren om de optimale match te garanderen.

Stel dat een verzender informatie over de komende lading invoert in een digitaal platform. Het systeem analyseert de beschikbare capaciteit van de vervoerder en matcht de lading met de meest geschikte optie, rekening houdend met de optimalisatiefactoren die eerder zijn genoemd. De transactie wordt verwerkt en de zending wordt gevolgd tijdens de reis.

Door assets te volgen, vraag te voorspellen en ladingen te matchen, besparen logistieke bedrijven enorme bedragen. Ze minimaliseren lege mijlen, maximaliseren het gebruik van voertuigen, elimineren de koolstofvoetafdruk—uiteindelijk verbeteren ze de klantrelaties met meer betrouwbare leveringen.

De voordelen gaan verder dan logistiek. Deze mate van supply chain-zichtbaarheid stelt detailhandelaren en fabrikanten in staat om productieschema’s te optimaliseren en voorraadkosten te verminderen. Ze kunnen zendingen meer efficiënt plannen, vertragingen en opslagkosten minimaliseren, en transportkosten verminderen door ervoor te zorgen dat de vrachtwagenoptimalisatie en minimale verspilling van capaciteit worden gegarandeerd.

Elke industrie die te maken heeft met resource-allocatie—luchtvaartmaatschappijen, fabricage, zelfs cloud computing—kan leren van hoe logistieke AI de operaties stroomlijnt.