De voordelen van AI in de supply chain

Joseph Tsidulko | Content Strategist | 11 januari 2024

De afgelopen jaren hebben de publieke aandacht gericht op de kwetsbaarheid van wereldwijde supply chains. Deze uitgebreide logistieke netwerken, die essentieel zijn voor fabrikanten in elk land, zijn opgeschrikt door transportvertragingen, onder druk gezet door arbeidsonderbrekingen en geplaagd door toenemende complexiteit en onderlinge verbondenheid die hun langdurige inefficiënties verergeren.

Supply chain-planners die deze geknoopte netwerken willen ontwarren, krijgen een boost van een geavanceerde technologie die enorm, en nog steeds grotendeels onbenut, potentieel biedt. Ze zetten kunstmatige intelligentie in om supply chains efficiënter en veerkrachtiger te maken terwijl we aan de slag gaan met een steeds meer geglobaliseerde toekomst.

Wat is AI in de supply chain?

Bedrijven gebruiken AI om supply chain-activiteiten te beheren en te optimaliseren, zoals het bewaken van de productkwaliteit, het in evenwicht brengen van voorraadniveaus en het identificeren van zuinige leveringsroutes, met meer efficiëntie dan traditionele software.

Kunstmatige intelligentie (AI) is een algemene term voor applicaties die menselijke intelligentie simuleren en complexe taken uitvoeren. De subvelden ervan omvatten machine learning (ML), waarin systemen leren van het consumeren van enorme hoeveelheden data in plaats van dat ze worden geprogrammeerd met stapsgewijze instructies. Dankzij dit leerproces kunnen AI-systemen beter presteren dan traditionele software in functies zoals het ontcijferen van informatie uit videofeeds, het interpreteren van gesproken en geschreven tekst, het voorspellen van toekomstig marktgedrag, het nemen van beslissingen in complexe scenario's en het opduiken van inzichten begraven in grote datasets.

Dit soort mogelijkheden blijkt uiterst nuttig bij het beheren en optimaliseren van workflows in bijna elk deel van de supply chain. Supply chain-systemen op basis van ML-algoritmen kunnen bijvoorbeeld patronen en relaties ontdekken binnen gegevenssets die vaak niet merkbaar zijn voor mensen of niet-AI-systemen, zodat ze de klantvraag nauwkeuriger kunnen voorspellen. Dit leidt tot economisch efficiënter voorraadbeheer. AI kan ook factoren zoals verkeer en weersomstandigheden analyseren om alternatieve verzendroutes aan te bevelen, het risico op ongeplande vertragingen te verminderen en de levertijden te verbeteren. Het kan werkruimten bewaken om slechte kwaliteitscontroleprocedures en schendingen van de gezondheid en veiligheid op te sporen. En er ontstaan voortdurend nieuwe gebruiksscenario's naarmate supply chain-professionals blijven experimenteren met de technologie.

Voornaamste conclusies

  • Organisaties gebruiken AI om verzending en levering te optimaliseren, magazijncapaciteit te beheren, voorraad bij te houden, de vraag naar specifieke onderdelen en componenten te voorspellen, de veiligheid van medewerkers te verbeteren en de integriteit van transactierecords in wereldwijde supply chains te helpen waarborgen.
  • Hoewel AI enorme productiviteitsvoordelen kan opleveren voor de supply chain en tegelijkertijd de operationele kosten kan verlagen, kan het implementeren van de technologie moeilijk en duur zijn, vooral wanneer het gaat om het trainen van op maat gemaakte ML-modellen op eigen data.
  • Fabrikanten en logistieke dienstverleners kunnen stappen ondernemen om hun supply chains voor te bereiden op de integratie van AI-systemen en de manier waarop deze systemen het beheer en de werking van hun logistieke netwerken kunnen transformeren.

AI in de supply chain: uitleg

Bedrijven gebruiken AI-systemen in hun supply chains om distributieroutes te optimaliseren, de productiviteit van het magazijn te verhogen, fabrieksworkflows te stroomlijnen en meer.

Fabrikanten van eindproducten vertrouwen vaak op honderden, zo niet duizenden, componenten die van partners over de hele wereld worden verzonden om op een gecoördineerd schema in hun assemblagefaciliteiten aan te komen. AI bewijst dat het patronen en relaties kan vinden die begraven liggen in grote datasets die helpen bij het optimaliseren van deze logistieke netwerken, die vrachtvervoerders, bezorgwagens, magazijnen en distributiecentra omvatten. Voor Supply chain-optimalisatie moet ook fysieke goederen worden gevolgd telkens wanneer ze van eigenaar veranderen. Hier kan AI documentatie automatiseren met de mogelijkheid om op intelligente wijze data in tekstbestanden in te voeren, te extraheren en te classificeren om de integriteit van transacties met meerdere partijen te waarborgen.

Sommige fabrikanten gebruiken AI bij het maken van prognoses om de productiecapaciteit te voorspellen en de magazijncapaciteit te optimaliseren op basis van de vraag van de klant. Sommigen gebruiken AI om mogelijke vertragingen en storingen in apparatuur te signaleren voordat ze productieproblemen veroorzaken. Anderen gebruiken AI om operationele inzichten te verkrijgen uit grote gegevensstromen die afkomstig zijn van toenemende Internet of Things (IoT)-apparaten en -sensoren die in hun opslag- en transportinfrastructuur zijn geïnstalleerd.

Hoewel AI veel potentiële voordelen biedt voor de supply chain, kan het implementeren van de technologie moeilijk en duur zijn. Voor het uitvoeren van intelligente applicaties in productie zijn krachtige computersystemen nodig - on-premises edge-servers of cloudinstances - die doorgaans data moeten ontvangen van geïntegreerde sensoren en apparaten die in de praktijk zijn geïmplementeerd als onderdeel van een Industry 4.0-benadering. Bedrijven realiseren zich meestal de grootste voordelen wanneer ze machine learning-modellen op hun eigen datasets trainen, een nog meer rekenintensief en data-afhankelijk proces.

Volledige transparantie van de supply chain met AI

Moderne supply chains zijn zo ingewikkeld en verstrengeld geraakt dat fabrikanten moeite hebben om end-to-end toezicht te houden op de stroom van materialen en goederen die in hun faciliteiten aankomen. Het unieke vermogen van AI om grote datasets snel te analyseren, kan de werking van zelfs de meest complexe logistieke netwerken belichten.

Bij het opnemen van enorme stromen vastgelegde data en andere logistieke signalen geven intelligente algoritmen die zijn getraind via machine learning vaak waardevolle inzichten, zoals oorzaken van variabiliteit of manieren om de capaciteit voor processen te verbeteren met vaste en variabele tijdelementen die tot knelpunten leiden. En AI-gestuurde tools voor supply chain management (SCM) zijn beter dan traditionele systemen bij het in realtime volgen van enorme hoeveelheden voorraden terwijl ze via tussenliggende productie- en distributiepartners op weg zijn om eindproducten te worden. Deze verbeterde zichtbaarheid en traceerbaarheid kunnen fabrikanten helpen leveranciers te identificeren die mogelijk de kwaliteit of ethische sourcingpraktijken schenden.

Door de transparantie van de supply chain te verbeteren, kan AI-gebruik tijd- en kostenbesparingen opleveren, wat we later meer zullen beschrijven. Het kan fabrikanten ook helpen ervoor te zorgen dat de componenten die ze gebruiken om hun producten te maken, worden ingekocht in overeenstemming met ethische, kwaliteits- en duurzaamheidsnormen, een verantwoordelijkheid die toezichthouders en veel consumenten van hen verwachten te vervullen. Organisaties kunnen het zich gewoon niet veroorloven om te werken met leveranciers, zelfs leveranciers die in het buitenland zijn gevestigd, die inbreuk maken op arbeids-, goed bestuur- of milieuregels, en analysetools die zijn ingebouwd in AI-compatibele supply chain-applicaties kunnen patronen identificeren die frauduleuze of onethische sourcing onthullen.

9 voordelen van AI in de supply chain

Fabrikanten lopen voorop in AI-innovatie en experimenteren met en implementeren verschillende vormen van technologie in de vele productiefaciliteiten, opslag- en distributiecentra en transportvoertuigen in moderne supply chains. Dit kan een aantal voordelen opleveren.

1. Verbeterde magazijnefficiëntie

AI kan magazijnen efficiënter maken door hun rekken te organiseren en hun lay-outs te ontwerpen. Door de hoeveelheden materialen te evalueren die via de gangpaden van het magazijn worden vervoerd, kunnen ML-modellen vloerindelingen voorstellen die de toegang tot en de reistijd van de voorraad versnellen - van ontvangst tot rekken tot verpakkings- en verzendstations. Ze kunnen ook optimale routes plannen voor werknemers en robots om voorraad sneller te verplaatsen, waardoor de afhandelingspercentages verder worden verbeterd. En door vraagsignalen van marketing-, productielijn- en verkooppuntsystemen te analyseren, kunnen fabrikanten met AI-compatibele prognosesystemen voorraad in evenwicht brengen met de transportkosten en de magazijncapaciteit verder optimaliseren.

2. Lagere bedrijfskosten

Met AI's vermogen om complex gedrag te leren en onder onvoorspelbare omstandigheden te werken, kunnen terugkerende taken, zoals het tellen, bijhouden en documenteren van voorraad, met grotere nauwkeurigheid en minder arbeid worden voltooid; knelpunten worden geïdentificeerd en beperkt. Door inefficiënties op te sporen en te leren van terugkerende taken kan AI de kosten voor het runnen van een complexe supply chain verlagen.

AI kan fabrikanten en distributiemanagers ook geld besparen door de uitvaltijd van essentiële apparatuur te verminderen. Intelligente systemen, met name systemen die gegevens verwerken van IoT-apparaten in slimme fabrieken, kunnen storingen en storingen in hun vroege stadia identificeren of voorspellen voordat ze plaatsvinden, waardoor verstoringen en de bijbehorende financiële verliezen worden beperkt.

3. Minder fouten en minder afval

AI kan vaak veel eerder abnormaal gedrag van zowel mensen als machines detecteren dan dat mensen kunnen. Fabrikanten, magazijnbeheerders en rederijen trainen daarom algoritmen om fouten in hun workflows, fouten van medewerkers en productdefecten bloot te leggen. Camera's die zijn geïnstalleerd in logistieke hubs, assemblagelijnen en leveringsvoertuigen worden gebruikt in computer vision-systemen die AI gebruiken om werk te inspecteren om terugroepacties, retourzendingen en herstelwerk te verminderen. Het systeem kan fouten van werknemers en machines vangen voordat producten verkeerd worden gemonteerd of naar de verkeerde bestemmingen worden verzonden, wat tijd en materiaalverspilling bespaart. Intelligente systemen kunnen ook een oorzaakanalyse uitvoeren, grote hoeveelheden data beoordelen om correlaties te vinden die fouten verklaren en teams uitrusten om sneller betere oplossingen te vinden.

AI is ook direct geïntegreerd in ERP-systemen die worden gebruikt voor het beheren van financiële transacties terwijl de goederen door de supply chain stromen. Zo kunnen bedrijven kostbare facturerings- en betalingsfouten vermijden.

4. Nauwkeuriger voorraadbeheer

Fabrikanten profiteren van de mogelijkheden van AI om hun voorraadniveaus nauwkeuriger en efficiënter te beheren. AI-gestuurde prognosesystemen kunnen bijvoorbeeld voorraadgegevens van een downstreamklant gebruiken om de vraag van die klant te meten. Als wordt vastgesteld dat de vraag van de klant afneemt, worden de vraagprognoses van de fabrikant dienovereenkomstig aangepast.

Fabrikanten en supply chain-managers implementeren ook steeds vaker computer vision-systemen - camera's installeren op supply chain-infrastructuur, rekken, voertuigen en zelfs drones - om goederen in realtime te tabuleren en opslagcapaciteit van het magazijn te bewaken. AI registreert deze workflows ook in voorraadboeken en automatiseert het proces voor het maken, bijwerken en extraheren van informatie uit voorraaddocumentatie.

5. Geoptimaliseerde bewerkingen door middel van simulaties

Supply chain managers kunnen AI-simulaties uitvoeren om meer inzicht te krijgen in de activiteiten van complexe, wereldwijde logistieke netwerken en manieren te herkennen om deze te verbeteren.

AI wordt steeds vaker gebruikt in combinatie met digitale tweelingen: grafische 3D-weergaven van fysieke objecten en processen, zoals samengestelde goederen of fabrieksproductielijnen. Operationele planners kunnen verschillende methoden en benaderingen voor digitale tweelingen simuleren - hoeveel zou de output verhogen als ze capaciteit toevoegden op punt A versus punt B? - en resultaten meten zonder de werkelijke activiteiten te verstoren. Wanneer AI de modellen selecteert en de workflows controleert, worden deze simulaties nauwkeuriger dan de simulaties die worden uitgevoerd met traditionele computingmethoden. Deze toepassing van AI kan ingenieurs en productiemanagers helpen bij het beoordelen van de gevolgen van het opnieuw ontwerpen van producten, het ruilen van onderdelen of het installeren van nieuwe machines op de fabrieksvloer.

Naast 3D digitale tweelingen kunnen AI en ML ook helpen bij het maken van visuele 2D-modellen van externe processen, zodat planners en operations managers de potentiële impact van veranderende leveranciers kunnen evalueren, verzend- en distributieroutes kunnen omleiden of bijvoorbeeld opslag- en distributiehubs kunnen verplaatsen.

6. Verbeterde veiligheid van werknemers en materialen

AI-systemen kunnen werkomgevingen in de hele toeleveringsketen bewaken, zoals assemblagelijnen, opslagfaciliteiten en transportvoertuigen, en vlagomstandigheden die de veiligheid van werknemers en het publiek in gevaar brengen. Dat kan betekenen dat computer vision wordt gebruikt om het gebruik van persoonlijke beschermingsmiddelen (PBM's) af te dwingen of dat werknemers andere veiligheidsprotocollen van het bedrijf en normen van de Occupational Safety and Health Administration volgen. Of het kan betekenen dat gegevens van systemen aan boord van voertuigen zoals vrachtwagens en vorkheftrucks worden verwerkt om te controleren of bestuurders ze veilig en nuchter bedienen. Bij het monitoren van fabrieksapparatuur kan AI helpen storingen en andere potentieel gevaarlijke situaties te voorspellen. En AI-aangedreven draagbare veiligheidsapparaten kunnen de bescherming verbeteren: denk aan sensorgestuurde vesten die verbinding maken met AI-systemen, het analyseren van de bewegingen van magazijnmedewerkers en hen waarschuwen voor het risico op letsel op basis van hun houding, bewegingen of locatie in het magazijn.

AI-systemen die worden geïnformeerd door sensoren in distributiefaciliteiten en voertuigen helpen er ook voor te zorgen dat gevaarlijke materialen op de juiste manier worden behandeld en verwijderd, waardoor degenen die in de buurt wonen en werken, worden beschermd. AI kan gevaarlijke taken automatiseren, waardoor werknemers situaties kunnen vermijden die risico's met zich meebrengen. Slimme robots kunnen bijvoorbeeld AI-algoritmen samen met camera's en sensoren gebruiken om de meest efficiënte route door een magazijn te plannen en vervolgens gevaarlijke materialen te transporteren, terwijl objecten in hun pad worden vermeden en resultaten naar een magazijnbeheersysteem worden doorgestuurd. Als zich ongelukken en fouten voordoen, kan AI oorzaakanalyses uitvoeren om de exacte oorzaken ervan te achterhalen en herhalingen te voorkomen.

7. Tijdigere leveringen

Fabrikanten die producten assembleren via complexe supply chains zijn vooral afhankelijk van tijdige en goed gecoördineerde leveringen; vertraagde aankomst van één component kan een volledig productieschema terugzetten. AI neemt de taak op zich om deze leveringsholdups te verminderen.

Logistieke bedrijven gebruiken machine learning om modellen te trainen die de leveringsroutes optimaliseren en beheren waarmee componenten zich door de supply chain verplaatsen. Met deze modellen kunnen verzendingen worden geprioriteerd op basis van ordervolumes, leveringsbeloften, contractuele deadlines, het belang van klanten of de beschikbaarheid van producten. En ze kunnen alle knooppunten in het distributienetwerk voorzien van nauwkeurigere geschatte aankomsttijden, waarmee verzendingen worden geïdentificeerd die, indien vertraagd, grotere problemen kunnen veroorzaken.

8. Verbeterde duurzaamheid van de supply chain

Door de operationele efficiëntie te verhogen, kan AI supply chains duurzamer maken en de schadelijke gevolgen voor het milieu verminderen. ML-getrainde modellen kunnen organisaties bijvoorbeeld helpen het energieverbruik te verminderen door truckladingen en leveringsroutes te optimaliseren, zodat vrachtwagens minder brandstof verbruiken en tegelijkertijd voorraden leveren. AI kan ook helpen de hoeveelheid verspild product in verschillende stadia van de supply chain te verminderen. Overweeg een AI-gestuurde productieplanning die eerdere voorraadniveaus, huidige vraagprognoses en realtime statuswaarden voor machineonderhoud analyseert, zodat een fabrikant niet te veel produceert.

AI wordt ook gebruikt om de levenscyclus van afgewerkte producten te analyseren en inzichten te leveren die bijdragen aan een circulaire economie, waar materialen worden hergebruikt en gerecycled. En supply chain-plannings- en sourcingsystemen met ingebouwde AI kunnen helpen de transparantie van leveranciers te vergroten en hen in staat stellen zich te houden aan zowel ecologische als sociale duurzaamheidsnormen, zoals het eerlijk betalen van werknemers.

9. Vraagprognoses nauwkeuriger maken

AI is de gouden standaard geworden voor het voorspellen van de vraag op basis van zowel interne datasignalen, zoals verkooppijplijnen en marketingleads, als externe signalen, zoals bredere markttrends, economische vooruitzichten en seizoensgebonden verkooptrends. Supply chain-planners kunnen AI die is ingebed in vraagplanningsoftware gebruiken om niet alleen de vraag te schatten, maar ook de potentiële impact van scenario's zoals economische neergang of ernstige weersomstandigheden op aanvraag, evenals op hun eigen kosten, productiemogelijkheden en het vermogen om leveringen te doen.

Uitdagingen van AI in de supply chain

AI in de planning en het beheer van supply chains kan niet van de ene op de andere dag worden ingezet. Hoewel de technologie een enorm potentieel biedt om kosten te verlagen en processen te vereenvoudigen, kan het soms duur en moeilijk te implementeren zijn. Er zijn enkele veelvoorkomende uitdagingen waarmee bedrijven worden geconfronteerd bij het integreren van informatie in hun supply chain-activiteiten.

  • Opleidingskosten. Zoals met elke nieuwe technologie, vereist het implementeren van AI en het integreren ervan in productieomgevingen het trainen van de mensen die zullen communiceren met die nieuwe, soms intimiderende systemen. Het trainen van medewerkers en het overwinnen van hun weerstand tegen verandering vereist meestal het plannen van wat downtime, wat tegen een kostprijs komt. Voorafgaand aan deze downtime moeten partners in de hele supply chain samenwerken met hun AI-leveranciers of integrators om trainingsprogramma's te ontwikkelen die zowel constructief als betaalbaar zijn. Het is echter vermeldenswaard dat elke trainingsbenadering waarschijnlijk financiële kosten met zich meebrengt.
  • Start- en operationele kosten. De kosten van het implementeren van AI gaan doorgaans verder dan het aanschaffen en integreren van de hardware en software waarop deze systemen worden uitgevoerd. Machine learning-algoritmen hoeven niet altijd helemaal opnieuw te worden gebouwd. Er zijn vooraf gebouwde modellen beschikbaar die kunnen worden aangepast aan een groot aantal gebruiksscenario's voor de supply chain. Om de grootste voordelen te realiseren, moeten bedrijven de modellen echter op hun eigen data trainen. Het verzamelen, aggregeren, valideren, transformeren en opschonen van grote hoeveelheden kwaliteitsdata kan een enorme inspanning vergen. Als bedrijven niet goed een hoogwaardige dataset voorbereiden, riskeren ze een herinnering aan de oude stelregel: vuilnis in, vuilnis uit. Het trainen van het ML-model met deze gegevens is een rekenintensieve fase. Hiervoor zijn doorgaans servers nodig die worden aangedreven door grafische verwerkingseenheden (GPU's). Hierdoor kunnen de rekeningen voor cloudservices stijgen en on-premises resources monopoliseren.
    Het op grote schaal bedienen en beheren van AI-systemen binnen een wereldwijd logistiek netwerk is geen eenmalige inspanning. Hoewel het uitvoeren van AI-systemen niet zo rekenintensief is als het trainen ervan, is het een doorlopend proces dat krachtige platforms vereist, of het nu gaat om edge-servers of virtuele machines in de cloud. Deze cloudgebaseerde oplossingen maken AI-technologie echter toegankelijker en betaalbaarder. Sommige leveranciers van cloudinfrastructuur bieden beheerde data science-platforms die het proces van het bouwen van ML-modellen, het automatiseren van hun evolutie en het beheren van AI-workflows vereenvoudigen.
  • Complexe systemen. AI-systemen hebben veel bewegende onderdelen, waaronder apparaten en sensoren die realtime gegevens streamen, GPU-servers die worden gebruikt voor de initiële en evolutionaire training van machine learning-modellen, edge- en cloudservers die die die modellen in productie uitvoeren, en applicaties die reageren op de ontdekte patronen of aanbevelingen. Organisaties moeten deze elementen integreren in de vele knooppunten van een wereldwijde supply chain. Ze moeten deze systemen ook consequent bewaken, hun prestaties afstemmen en glitches identificeren en oplossen.

Voorbeelden van AI in de toeleveringsketen

Laten we eens kijken naar een hypothetische Amerikaanse autofabrikant die drie populaire modellen assembleert in zijn fabriek in Michigan. De tienduizenden onderdelen en componenten, zoals staal, banden, bougies en naalden voor meters, zijn voornamelijk afkomstig van fabrieken en productiecentra in een dozijn Amerikaanse staten, evenals Canada, China, Duitsland, Japan en Mexico. Sommige componenten worden geproduceerd in faciliteiten die het bedrijf bezit en exploiteert, en andere zijn afkomstig van externe distributeurs.

Ons hypothetische autobedrijf ontvangt vaak massale leveringen, sommige uit het buitenland op vrachtvrachters en anderen uit de staat of over Noord-Amerikaanse grenzen getransporteerd. Deze voorraden moeten uiteindelijk samenvoegen in de fabriek in Michigan voor eindmontage in een SUV, vrachtwagen of sedan. Maar eerst moeten ze worden besteld, betaald, gevolgd, ontvangen en opgeslagen in grote magazijnen met beperkte capaciteit die het bedrijf in de buurt van de fabriek onderhoudt.

Alsof het runnen van een supply chain zo groot en complex niet uitdagend genoeg was, moet het autobedrijf worstelen met inflatie waardoor voorraden duurder worden om energiekosten in hun winstmarges te halen en te verhogen. Het verhogen van de prijzen van afgewerkte voertuigen kan helpen, maar hun verkoopleiders geloven dat de vraag van de klant zou tanken. En in de nasleep van de pandemie moet het bedrijf voldoen aan nieuwe voorschriften voor fabriekswerkomgevingen, waaronder handhaving van het gebruik van PBM.

Betrokken leidinggevenden vragen technologieconsultants of ze kunnen profiteren van AI en waar in de supply chain. Het antwoord is ja en bijna overal.

Om te beginnen kan AI beter presteren dan de basissoftware van het bedrijf bij het voorspellen van de verkoop voor elk type voertuig op basis van trends. Het kan ook nauwkeuriger modelleren hoe de verkoop kan worden beïnvloed door scenario's zoals gasprijsstijgingen of onverwachte marktpenetratie van elektrische voertuigen. Die intelligente prognoses zijn een uitkomst voor supply chain-planners. Ze helpen hen de juiste hoeveelheid voorraden aan te schaffen om aan de vraag te voldoen zonder extra bestelkosten te maken, hun magazijnen te bevoorraden of overtollige voorraad aan te houden. De prognoses geven planners ook het vertrouwen om te investeren in het openen, of geld te besparen door verschillende productielijnen te sluiten en ervoor te zorgen dat die lijnen op de juiste manier worden bemand.

Camera's die zijn aangesloten op AI-gestuurde visuele modellen kunnen de productielijnen van het autobedrijf en de distributiefaciliteiten bewaken om ervoor te zorgen dat werknemers veiligheids- en milieuprotocollen volgen. Andere door machine learning getrainde modellen kunnen logistieke data analyseren om verzendroutes, ladingen en magazijnactiviteiten te optimaliseren en tijdige leveringen te stimuleren. Ten slotte kunnen AI- en besluitvormingsmodellen repetitieve processen automatiseren die niet alleen betrekking hebben op de verwerking van fysieke voorraden, maar ook op het bijhouden van de voorraad- en transactierecords die nodig zijn om ervoor te zorgen dat alle partijen in de supply chain eerlijk en op tijd worden betaald.

Echte autobedrijven verbeteren de efficiëntie, verminderen fouten, vergroten de boekhoudnauwkeurigheid en implementeren medewerkers om de bedrijfsbehoeften beter te ondersteunen - waardoor ze geld besparen in bijna elk gebied van hun supply chain-activiteiten. Denk aan Mazda Motor Logistics, dat gebruikmaakt van Oracle Transportation Management om de optimale vervoerder, route en serviceniveau te identificeren bij het distribueren van auto's en auto-onderdelen in heel Europa, waardoor tijdige leveringen toenemen.

Hoe u uw supply chain voorbereidt op AI

Bedrijven vinden het vaak uitdagend en duur om AI volledig te laten draaien in productieomgevingen. Ze kunnen deze stappen nemen - zelfs voordat ze een specifiek project identificeren, in sommige gevallen - om een verouderd plannings- en beheersysteem voor de supply chain voor te bereiden op een boost van intelligentie.

1. Controlewaarde maken

Voordat fabrikanten beslissen over een specifiek knooppunt in hun supply chain om AI uit te breiden, kunnen ze het nuttig vinden om hun volledige logistieke netwerk te controleren om knelpunten, productiviteitsdrains en foutgevoelige processen te identificeren. Met deze audits kunnen bedrijfsplanners identificeren waar investeringen in AI en andere technologie de meeste waarde kunnen opleveren.

2. Een strategie en roadmap opstellen

Een moderniseringsinitiatief voor de supply chain omvat meestal meerdere problemen om op te lossen, te behalen voordelen en tevreden leidinggevenden. Maar de meeste fabrikanten kunnen zich niet veroorloven de kosten en downtime van het upgraden van alles tegelijk. Voordat u specifieke projecten schetst, moet u beslissen over prioriteiten. Vervolgens bedenk je een strategie voor een verreikende transformatie die de meest urgente zorgen in de vroege stadia aanpakt. Maak een stappenplan dat ervoor zorgt dat elk project onderweg het volgende mogelijk maakt en voldoende financiering heeft.

3. Ontwerp een oplossing

Nadat het specifieke facet van supply chain-activiteiten is geïdentificeerd dat het meest zal profiteren van een AI-infusie, begint het ontwerp van de oplossing. Denk aan de typen systemen die nodig zijn, zoals cloudapplicaties, edge-servers, data science-platforms en met internet verbonden apparaten en sensoren, en hoe deze moeten worden geïntegreerd met elkaar en bestaande IT-bronnen. Dit is het punt waarop de meeste bedrijven, als ze dat nog niet hebben gedaan, ervoor kiezen om een systeemintegrator of een ander type consultancy in te schakelen met branche-expertise.

4. Leverancier selecteren

Veel technologieleveranciers leveren supply chain-oplossingen en de meeste beweren dat er een vorm van AI in hun producten is ingebouwd. Maar omdat AI een brede term is die verschillende mogelijkheden beschrijft, zijn er grote verschillen tussen het aanbod. Het selecteren van een technologieleverancier is als het aangaan van een langdurige relatie - een die hopelijk veel verder gaat dan het huidige project. Fabrikanten, geadviseerd door hun systeemintegrators, moeten zorgvuldig de technologische mogelijkheden, prijzen en ondersteuningsmodellen van elke bieder, evenals hun bedrijfscultuur, beoordelen om een geschikte kandidaat te vinden.

5. Implementatie en integratie

Zodra een bedrijf een technologieleverancier heeft geselecteerd, begint het proces van implementatie en integratie. Doorgaans werkt een systeemintegrator nauw samen met interne IT-teams en de leverancier om systemen te installeren, deze te integreren met bestaande systemen en tests uit te voeren voordat ze in productie worden genomen. De implementatiefase vereist meestal enige downtime en een periode van training van werknemers zodra deze is voltooid. Als u echter voorzichtig plant en effectief uitvoert, kan de overstap van fasering naar productie worden uitgevoerd met minimale verstoring.

6. Wijzigingsbeheer onthouden

Verandering kan verontrustend zijn voor werknemers die hun werk al lange tijd op dezelfde manier hebben gedaan, zelfs als het arbeidsintensief en inefficiënt was. Voordat u een nieuwe AI-oplossing implementeert, moet u een strategie opstellen om de organisatie voor te bereiden om deze te omarmen. Het plan moet gaan over het communiceren met werknemers over de problemen of doelen die de invoering van AI hebben gemotiveerd, de productiviteitsvoordelen die de organisatie hoopt te bereiken en de benchmarks die leiders zullen gebruiken om het succes van het project te evalueren.

7. Bewaken en aanpassen

In sommige opzichten is een AI-project nooit volledig voltooid. AI is een dynamische technologie die voortdurend verbetert door middel van een feedbacklus van monitoring en aanpassing. En zelfs als AI-systemen goed lijken te werken, moeten teams experimenteren met wijzigingen en gegevens verzamelen die de resultaten volgen om verdere prestatieverbeteringen te informeren.

Investeer in AI in uw supply chain met Oracle

De supply chain van een fabrikant omvat geografisch verspreide en operationeel geïsoleerde faciliteiten, vaak beheerd door meerdere onafhankelijke partners, en de distributieroutes die deze met elkaar verbinden. Elke fase van de reis van grondstof of subcomponent naar eindproduct vereist verschillende technologische oplossingen. Deze oplossingen verwerken functies zoals inkoop, planning, transport, voorraad, onderhoud en analyse. Ze kunnen allemaal profiteren van AI.

Hoewel deze veelzijdige systemen heel verschillende taken uitvoeren, kunnen ze niet in silo's worden geplaatst; gegevens moeten samen met voorraden door het hele logistieke netwerk worden vervoerd. Oracle Fusion Cloud Supply Chain & Manufacturing (SCM) is een uitgebreide suite met applicaties die elke afzonderlijke fase van de toeleveringsketen afhandelt en naadloos verbindt. Deze SCM-applicaties maken gebruik van ingebouwde machine learning om automatisering, prognoses en inzichten te verbeteren. De cloudgebaseerde software stimuleert ook samenwerking binnen een onderneming, maar ook met externe onderaannemers en partners.

Veelgestelde vragen over AI in de supply chain

Wordt AI met de tijd beter?
AI is een unieke technologie in die zin dat het met gebruik kan verbeteren. Hoe meer data bijvoorbeeld door een machine learning-model worden uitgevoerd, hoe beter dat model in staat is supply chain-planners nuttige functionaliteit en inzichten te bieden.

Hoe bespaart kunstmatige intelligentie tijd en moeite bij de productie?
Fabrikanten gebruiken AI vaak om inzichten te verkrijgen uit grote hoeveelheden data die hen helpen hun assemblageprocessen, logistieke netwerken en workflows efficiënter te maken. De technologie kan ook helpen bij het automatiseren van repetitieve taken, waardoor de behoefte aan handmatige arbeid wordt verminderd.

Is AI de toekomst van supply chain?
AI is opmerkelijk bedreven in het verbeteren van supply chain-planning, -beheer en -activiteiten. De technologie is al ingebed in bijna elk facet van supply chain-activiteiten en er blijven nieuwe gebruiksscenario's ontstaan. AI zal zeker een integraal onderdeel zijn van alle supply chain management systemen in de toekomst.

Waarom is AI belangrijk voor supply chain management?
Supply chains zijn de afgelopen jaren steeds complexer, onderling verbonden en expansief geworden, waardoor het voor fabrikanten moeilijk werd om ze te beheren. AI kan helpen door de toenemende hoeveelheid data die door moderne supply chains wordt gegenereerd te analyseren en die data te gebruiken om opmerkelijk nauwkeurige prognoses te ontwikkelen, operationele inzichten te onthullen en de efficiëntie van opslag- en transportprocessen in enorme logistieke netwerken te verbeteren, waarbij meerdere onafhankelijke partners betrokken zijn.

Hoe AI kan worden gebruikt in de supply chain
AI kan helpen bij bijna elke functie van een moderne supply chain, waaronder planning, voorraad- en magazijnbeheer, transactieverwerking, transport, bewaking en inspectie. En er worden nog steeds nieuwe use cases voor de veelzijdige technologie ontwikkeld.

Learn about Oracle’s supply chain management solutions, some of which put AI in the hands of supply chain planners to help them manage strained and increasingly complex logistics networks.

Oracle Chatbot
Disconnected