AI in de toeleveringsketen en logistiek: toepassingsvoorbeelden, voordelen en implementatie

Weten hoeveel voorraad je hebt, is één ding. Weten hoeveel je daadwerkelijk nodig hebt, en waar, is iets heel anders.

Door AI aangestuurde voorraadsystemen analyseren voorraadniveaus, vraagprognoses, levertijden van leveranciers en herbevoorradingspatronen om aanbevelingen te doen voor herbestelpunten, veiligheidsvoorraadniveaus en voorraadoverdrachten.

Stel dat in het ene magazijn 500 stuks van een product stof staan te verzamelen, terwijl het in het andere magazijn bijna op is. In plaats van een nieuwe bestelling te plaatsen, kan AI voorstellen om de bestaande voorraad tussen de locaties te verplaatsen.

Minder geld dat vastzit in overtollige voorraad, minder voorraadtekorten en een beter gebruik van de magazijnruimte. Dat is het idee.

Het vinden van een efficiënte bezorgroute klinkt eenvoudig, totdat je te maken hebt met honderden bestemmingen, verschillende bezorgvensters, wisselende wegomstandigheden, beperkingen in de laadcapaciteit van voertuigen en chauffeurs met specifieke dienstroosters.

Op dat moment wordt routeplanning een serieus wiskundig probleem.

Door AI ondersteunde routebepalingssystemen kunnen reistijden voorspellen op basis van historische verkeerspatronen, weersinformatie en operationele gegevens. Optimalisatiealgoritmen gebruiken deze voorspellingen vervolgens, in combinatie met bezorgbeperkingen, om geschikte routes te berekenen.

Sommige oplossingen kunnen routes ook opnieuw berekenen wanneer de omstandigheden veranderen.

Stel dat een wegafsluiting gevolgen heeft voor verschillende geplande leveringen. In plaats van elke stop handmatig te herschikken, kan het systeem een alternatieve route voorstellen en de gevolgen daarvan voor de levertijden inschatten.

Voor logistieke bedrijven kan AI in de logistiek en de optimalisatie van de toeleveringsketen leiden tot minder afgelegde kilometers, lagere brandstofkosten en betrouwbaardere leveringen.

Het feit dat een zending als "onderweg" wordt aangemerkt, zegt een magazijnbeheerder niet veel over wanneer hij deze kan verwachten.

Door AI aangestuurde volgsystemen gaan nog een stap verder door de verwachte aankomsttijden (ETA’s) te voorspellen en mogelijke vertragingen te signaleren. Ze maken gebruik van GPS-gegevens, updates van vervoerders, historische reistijden, weersomstandigheden en havenactiviteiten.

Neem bijvoorbeeld een zeevrachtzending die vertraging oploopt door opstoppingen in een overslaghaven. Een voorspellend model kan de verwachte aankomsttijd (ETA) bijstellen naarmate er nieuwe informatie binnenkomt, waardoor het ontvangende magazijn de tijd krijgt om de losafspraken en de dienstroosters van het personeel aan te passen.

Het probleem is dat AI alleen kan werken met de trackinggegevens die het ontvangt. Ontbrekende updates van vervoerders of onbetrouwbare sensorgegevens kunnen nog steeds leiden tot hiaten in het overzicht.

Magazijnautomatisering heeft een lange weg afgelegd sinds de tijd van transportbanden en barcodescanners.

Computervisiesystemen helpen tegenwoordig bij het identificeren van producten, het controleren van verpakkingen op schade en het verifiëren van zendingen. Door AI aangestuurde magazijnsoftware kan opslaglocaties aanbevelen op basis van de frequentie waarmee producten worden gepickt en de productkenmerken. Ondertussen vervoeren mobiele robots goederen tussen werkstations, waarbij intelligente coördinatiesystemen hen helpen opstoppingen te vermijden.

Stel je eens een druk e-commerce-distributiecentrum voor tijdens het hoogseizoen. In plaats van dat medewerkers heen en weer lopen door het magazijn om producten te halen, kunnen robots de opslagunits rechtstreeks naar de orderverzamelplaatsen brengen.

Natuurlijk is AI niet voor elk magazijnproces nodig. Soms volstaat een conventioneel automatiseringssysteem prima. De kunst is om te weten waar die extra intelligentie daadwerkelijk zijn vruchten afwerpt.

Brandstofverbruik, voertuigbezettingsgraad, rijgedrag, onderhoudsschema’s, leveringsprestaties. Wagenparkbeheerders hebben heel wat zaken in de gaten te houden.

AI kan een deel van die analyse uit handen nemen.

Door telematica-gegevens te verwerken, kunnen wagenparkbeheersystemen afwijkend brandstofverbruik opsporen, onderbenutte voertuigen identificeren en aanbevelingen doen voor een efficiëntere inzet van het wagenpark.

Als twee vrachtwagens bijvoorbeeld vergelijkbare routes afleggen met vergelijkbare ladingen, maar de ene consequent meer brandstof verbruikt, kan AI helpen uitzoeken waarom dat zo is. Te lang stationair draaien? Verschillende rijstijlen? Een mechanisch probleem?

Met die informatie kunnen wagenparkbeheerders gerichte verbeteringen doorvoeren in plaats van op giswerk te vertrouwen.

Een storing aan een vorkheftruck tijdens een drukke magazijndienst kan verschillende werkzaamheden verstoren. Hetzelfde geldt voor bestelwagens, transportbanden, sorteerapparatuur en geautomatiseerde opslagsystemen.

Voorspellend onderhoud heeft tot doel tekenen van slijtage aan apparatuur op te sporen voordat er daadwerkelijk een storing optreedt.

Machine learning-modellen analyseren sensorwaarden, bedrijfsuren, onderhoudsgegevens, foutcodes en andere gegevens over de apparatuur.

Zo kunnen bijvoorbeeld ongebruikelijke trillingspatronen in de motor van een transportband wijzen op een zich ontwikkelend mechanisch probleem. Een voorspellend model kan deze afwijking signaleren, zodat onderhoudstechnici de apparatuur kunnen inspecteren voordat deze defect raakt.

Dit kan ongeplande stilstand verminderen en teams helpen onderhoud effectiever in te plannen.

Toch vereist voorspellend onderhoud voldoende gegevens en een zorgvuldige validatie. Een systeem dat te veel valse alarmen genereert, kan onnodig onderhoudswerk veroorzaken in plaats van dit te verminderen.

Vrachtbrieven, facturen, inkooporders, douaneaangiften, leveringsbevestigingen. De logistieke sector weet wel hoe ze papierwerk moeten genereren.

En iemand moet dat allemaal verwerken.

Intelligente documentverwerking (IDP) combineert optische tekenherkenning (OCR), natuurlijke taalverwerking en documentclassificatie om informatie uit documenten te halen en deze te ordenen voor verder gebruik.

Een door AI aangestuurd systeem kan bijvoorbeeld een vrachtfactuur lezen, de verzendgegevens en kosten eruit halen en deze vergelijken met de gegevens in een transportbeheersysteem. Als er iets niet klopt, wordt de afwijking gemarkeerd voor verdere controle.

Dat betekent minder handmatige gegevensinvoer, een snellere verwerking van facturen en minder kans op menselijke fouten. Transacties met een hoge waarde kunnen nog steeds door een medewerker worden gecontroleerd.

Waar blijft mijn zending? Kan ik het afleveradres wijzigen? Waarom is mijn bestelling nog niet aangekomen?

Klantenserviceteams in de logistiek krijgen elke dag veel soortgelijke vragen.

Door AI aangestuurde assistenten kunnen routinematige vragen afhandelen door gebruik te maken van bestelgegevens, informatie over het volgen van zendingen, bezorgvoorwaarden en kennisbanken.

Stel dat een klant vraagt waarom een pakket vertraging heeft. In plaats van een algemeen antwoord te geven, kan een medewerker die toegang heeft tot het volgsysteem de meest recente verzendstatus opvragen en op basis van de beschikbare informatie uitleg geven.

Ingewikkeldere verzoeken kunnen worden doorgeschakeld naar een medewerker.

Het belangrijkste is integratie. Zonder toegang tot betrouwbare operationele gegevens kan zelfs een geavanceerde AI-assistent onjuiste antwoorden geven over de bezorgstatus.

Toeleveringsketens zijn er nogal goed in om voor onaangename verrassingen te zorgen. Een leverancier laat plotseling niets meer van zich horen, een haven raakt verstopt of een storm verstoort de leveringen aan de andere kant van de wereld. En de gevolgen kunnen je bedrijf al raken lang voordat je doorhebt dat er iets mis is.

AI helpt problemen eerder op te sporen. Door de prestaties van leveranciers, verzendgegevens, weersvoorspellingen, nieuwsberichten en eerdere verstoringen te analyseren, kan het potentiële risico’s identificeren en de impact daarvan op de bedrijfsvoering inschatten.

Als er bijvoorbeeld in een grote haven opstoppingen zijn, kan een AI-systeem vaststellen welke zendingen hierdoor mogelijk worden beïnvloed en planners helpen bij het beoordelen van alternatieve routes of leveranciers.

Natuurlijk kan AI geen orkaan tegenhouden of een onbetrouwbare leverancier plotseling betrouwbaar maken. Maar het kan je team wel iets ontzettend waardevols bieden: tijd om uit te zoeken wat de volgende stap moet zijn.