De voordelen van AI in de supply chain
Joseph Tsidulko | Content Strategist | 11 januari 2024
De afgelopen jaren is de aandacht van het publiek gevestigd op de kwetsbaarheid van wereldwijde supply chains. Deze uitgebreide logistieke netwerken, die essentieel zijn voor fabrikanten in elk land, worden overhoop gehaald door vertragingen in het transport, staan onder druk door werkonderbrekingen en worden geplaagd door een toenemende complexiteit en onderlinge verbondenheid die hun reeds lang bestaande inefficiënties verergeren.
Supply chain-planners die deze verstrengelde netwerken willen ontwarren, krijgen een duwtje in de rug van een geavanceerde technologie die een enorm en nog grotendeels onbenut potentieel biedt. Ze zetten kunstmatige intelligentie in om supply chains efficiënter en veerkrachtiger te maken nu we een steeds meer geglobaliseerde toekomst tegemoet gaan.
Wat is AI in de supply chain?
Bedrijven gebruiken AI om supply chain-activiteiten efficiënter te beheren en te optimaliseren dan met traditionele software, zoals het bewaken van de productkwaliteit, het balanceren van de voorraadniveaus en het bepalen van brandstofefficiënte leveringsroutes.
Kunstmatige intelligentie (AI) is een algemene term voor applicaties die menselijke intelligentie simuleren en complexe taken uitvoeren. De subgebieden zijn onder anderemachine learning (ML), waarbij systemen leren van het consumeren van enorme hoeveelheden gegevens in plaats van dat ze geprogrammeerd worden 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 aan het licht brengen van inzichten die begraven liggen 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 werkplekken bewaken om slechte kwaliteitscontroleprocedures en gezondheids- en veiligheidsovertredingen op te sporen. En er ontstaan voortdurend nieuwe gebruiksscenario's als supply chain-professionals met de technologie blijven experimenteren.
Voornaamste conclusies
- Organisaties gebruiken AI om verzending en levering te optimaliseren, magazijncapaciteit te beheren, voorraden bij te houden, de vraag naar specifieke onderdelen en componenten te voorspellen, de veiligheid van werknemers te verbeteren en de integriteit van transactieregistraties 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 als het gaat om het trainen van op maat gemaakte ML-modellen op bedrijfseigen gegevens.
- 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 nog veel meer.
Fabrikanten van eindproducten vertrouwen vaak op honderden, zo niet duizenden onderdelen die vanuit partners over de hele wereld worden verzonden om volgens een gecoördineerd schema in hun assemblagefaciliteiten aan te komen. AI toont aan dat het in staat is patronen en verbanden te ontdekken binnen grote datasets, wat bijdraagt aan de optimalisatie van logistieke netwerken met vrachtschepen, vrachtwagens, magazijnen en distributiecentra. Supply chain-optimalisatie vereist ook het traceren van fysieke goederen telkens als ze van eigenaar wisselen. Hier kan AI documentatie automatiseren door gegevens in tekstbestanden intelligent in te voeren, te extraheren en te classificeren om de integriteit van meerpartijentransacties te helpen waarborgen.
Sommige fabrikanten gebruiken AI bij het maken van prognoses om de productiecapaciteit te voorspellen en de magazijncapaciteit op basis van de vraag van de klant te optimaliseren. Sommigen gebruiken AI om mogelijke vertragingen en verstoringen in apparatuur te signaleren, voordat ze productieproblemen veroorzaken. Anderen gebruiken AI om operationele inzichten af te leiden uit grote gegevensstromen die afkomstig zijn de steeds groter wordende 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 de productie zijn krachtige computersystemen nodig - hetzij on-premise edge servers of cloudgebaseerde instances - die doorgaans gegevens moeten ontvangen van geïntegreerde sensoren en apparaten die in het veld worden ingezet als onderdeel van een Industry 4.0-benadering. Bedrijven realiseren doorgaans de grootste voordelen wanneer ze modellen voor machine learning op hun eigen datasets trainen, een proces dat nog meer rekenkracht vergt en afhankelijk is van gegevens.
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 snel grote datasets te analyseren, kan de werking van zelfs de meest complexe logistieke netwerken belichten.
Bij het verwerken van enorme stromen gelogde gegevens en andere logistieke signalen komen intelligente algoritmen, getraind door middel van machine learning, vaak tot waardevolle inzichten, zoals oorzaken van variabiliteit of manieren om de capaciteit te verbeteren voor processen met vaste en variabele tijdselementen 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 langs tussenliggende productie- en distributiepartners op weg zijn naar eindproducten. Deze verbeterde zichtbaarheid en traceerbaarheid kunnen fabrikanten helpen leveranciers te identificeren die mogelijk kwaliteits- of ethische sourcingpraktijken schenden.
Door de transparantie van de supply chain te verbeteren, kan het gebruik van AI tijd- en kostenbesparingen opleveren, waarover we later meer zullen vertellen. Het kan fabrikanten ook helpen ervoor te zorgen dat de onderdelen die ze gebruiken om hun producten te maken, worden ingekocht volgens ethische, kwaliteits- en duurzaamheidsnormen, een verantwoordelijkheid die toezichthouders en veel consumenten van hen verwachten. Organisaties kunnen het zich eenvoudigweg niet veroorloven om te werken met leveranciers, zelfs niet met leveranciers in het buitenland, die de arbeids-, goed bestuur- of milieuregels overtreden. Analysetools die zijn ingebed in AI-applicaties voor de supply chain, kunnen patronen identificeren die frauduleuze of onethische inkoop aan het licht brengen.
Negen voordelen van AI in de supply chain
Fabrikanten spelen een voortrekkersrol op het gebied van AI-innovatie door te experimenteren met verschillende vormen van deze technologie en in te zetten 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 stellingen te organiseren en lay-outs te ontwerpen. Door de hoeveelheden materiaal te evalueren die door de gangpaden van het magazijn worden getransporteerd, kunnen ML-modellen vloerindelingen voorstellen die de toegang tot en de reistijd van voorraden versnellen-van ontvangst tot stellingen tot verpakkings- en verzendingsstations. Ze kunnen ook optimale routes plannen voor werknemers en robots om voorraden sneller te verplaatsen, waardoor de afhandelingspercentages verder worden verbeterd. En door vraagsignalen van marketing-, productielijn- en verkooppuntsystemen te analyseren, helpen AI-ondersteunde voorspellingssystemen fabrikanten om voorraden af te wegen tegen de transportkosten, waardoor de magazijncapaciteit verder wordt geoptimaliseerd.
2. Lagere operationele kosten
Dankzij het vermogen van AI om complex gedrag te leren en onder onvoorspelbare omstandigheden te werken, kunnen repetitieve taken, zoals het tellen, volgen en documenteren van voorraden, nauwkeuriger en met minder arbeid worden uitgevoerd. Knelpunten worden geïdentificeerd en beperkt. Door inefficiënties op te sporen en te leren van terugkerende taken, kan AI de kosten van een complexe supply chain verlagen.
AI kan fabrikanten en distributiemanagers ook geld besparen door de uitvaltijd van essentiële apparatuur te verminderen. Intelligente systemen, vooral systemen die gegevens van IoT-apparaten in slimme fabrieken verwerken, kunnen storingen en defecten in een vroeg stadium opsporen of voorspellen voordat ze optreden, waardoor verstoringen en de bijbehorende financiële verliezen worden beperkt.
3. Minder fouten en minder afval
AI kan afwijkend gedrag van zowel mensen als machines meestal veel sneller herkennen dan mensen dat kunnen. Daarom trainen fabrikanten, magazijnbeheerders en expeditiebedrijven algoritmes om fouten in hun workflows, fouten van werknemers en productdefecten aan het licht te brengen. Camera's die geïnstalleerd zijn in logistieke hubs, assemblagelijnen en leveringsvoertuigen voeden computervisiesystemen die AI gebruiken om het werk te inspecteren en zo het aantal terugroepacties, retourneringen en herbewerkingen te verminderen. Het systeem kan fouten van werkers en machines opsporen voordat producten verkeerd worden geassembleerd of naar de verkeerde bestemmingen worden gestuurd, wat tijd en materiaalverspilling bespaart. Intelligente systemen kunnen ook oorzaakanalyses uitvoeren, waarbij grote hoeveelheden gegevens worden beoordeeld om correlaties te vinden die storingen verklaren en waarmee teams stellen sneller betere oplossingen 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 maken gebruik 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 maken ook steeds meer gebruik van computervisiesystemen die camera's installeren op de infrastructuur van de supply chain, stellingen, voertuigen en zelfs drones om goederen in realtime te tellen en de opslagcapaciteit van magazijnen te bewaken. AI legt deze workflows ook vast in inventarislijsten en automatiseert het proces van het aanmaken, bijwerken en extraheren van informatie uit voorraaddocumenten.
5. Geoptimaliseerde bedrijfsvoering 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 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 op digitale tweelingen simuleren - hoeveel zou de output toenemen als ze capaciteit toevoegen op punt A versus punt B en resultaten meten zonder echte activiteiten te verstoren. Wanneer AI de modellen selecteert en de workflows controleert, worden deze simulaties nauwkeuriger dan simulaties die met traditionele rekenmethodes worden uitgevoerd. Deze toepassing van AI kan ingenieurs en productiemanagers helpen bij het beoordelen van de gevolgen van het opnieuw ontwerpen van producten, het vervangen van onderdelen of het installeren van nieuwe machines op de werkvloer.
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 mogelijke impact kunnen evalueren van bijvoorbeeld het veranderen van leveranciers, het omleiden van verzend- en distributieroutes of het verplaatsen van opslag- en distributieknooppunten.
6. Verbeterde veiligheid van werknemers en materialen
AI-systemen kunnen werkomgevingen in de hele supply chain bewaken, zoals assemblagelijnen, opslagfaciliteiten en transportvoertuigen, en omstandigheden signaleren 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) af te dwingen of om te controleren of werknemers andere veiligheidsprotocollen van het bedrijf en de 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 storingen en andere potentieel gevaarlijke situaties helpen voorspellen. En AI-aangedreven draagbare veiligheidsapparaten kunnen de bescherming verbeteren. Denk aan vesten met sensoren die verbinding maken met AI-systemen die bewegingen van magazijnmedewerkers analyseren en hen waarschuwen voor het risico op letsel op basis van hun houding, bewegingen of locatie in het magazijn.
AI-systemen die door sensoren in distributiefaciliteiten en voertuigen worden geïnformeerd, helpen er ook voor te zorgen dat gevaarlijke materialen op de juiste manier worden behandeld en afgevoerd, waardoor mensen die in de buurt wonen en werken worden beschermd. AI kan gevaarlijke taken automatiseren, zodat werknemers situaties kunnen vermijden die risico's met zich meebrengen. Slimme robots kunnen bijvoorbeeld AI-algoritmes gebruiken in combinatie met camera's en sensoren om de meest efficiënte route door een magazijn uit te stippelen en vervolgens gevaarlijke stoffen te vervoeren terwijl ze objecten op hun pad vermijden en de resultaten aan een magazijnbeheersysteem doorgeven. Als zich ongelukken en storingen voordoen, kan AI oorzaakanalyses uitvoeren om de exacte oorzaken ervan te achterhalen en herhaling te voorkomen.
7. Tijdigere leveringen
Fabrikanten die producten via complexe suply chains assembleren, zijn vooral afhankelijk van tijdige en goed gecoördineerde leveringen. Een vertraagde aankomst van één enkel onderdeel kan een heel productieschema in de war sturen. AI neemt de taak op zich om deze vertragingen bij leveringen te verminderen.
Logistieke bedrijven gebruiken machine learning om modellen te trainen die leveringsroutes optimaliseren en beheren waarmee componenten door de supply chain worden verplaatst. Deze modellen kunnen zendingen prioriteren op basis van bestelvolumes, leveringsbeloften, contractuele deadlines, belang voor de klant of beschikbaarheid van producten. En ze kunnen alle knooppunten in het distributienetwerk voorzien van nauwkeuriger geschatte aankomsttijden, zodat ze zendingen kunnen identificeren die bij vertraging grotere problemen kunnen veroorzaken.
8. Verbeterde duurzaamheid van de supply chain
Door de operationele efficiëntie te verhogen, kan AI supply chains duurzamer maken en schadelijke gevolgen voor het milieu verminderen. Zo kunnen ML-getrainde modellen organisaties helpen het energieverbruik te verlagen door vrachtwagenladingen en leveringsroutes te optimaliseren, zodat vrachtwagens tijdens het afleveren van voorraden minder brandstof verbruiken. AI kan ook helpen de hoeveelheid verspilde producten in verschillende stadia van de supply chain te verminderen. Denk aan AI-gestuurde productieplanning die voorraadniveaus uit het verleden, huidige vraagprognoses en realtime onderhoudsstatussen van machines analyseert om ervoor te zorgen dat een fabrikant niet overproduceert.
AI wordt ook gebruikt om de levenscyclus van eindproducten te analyseren en inzichten te leveren die bijdragen aan een circulaire economie, waarin materialen worden hergebruikt en gerecycled. En systemen voor de planning en inkoop van supply chains met ingebouwde AI kunnen helpen de transparantie bij leveranciers te vergroten en hen in staat te stellen zich aan zowel ecologische als maatschappelijke duurzaamheidsnormen te houden, zoals eerlijke lonen voor werknemers.
9. Nauwkeurigere vraagprognoses
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 gebruiken die is ingebed in vraagplanningssoftware om niet alleen de vraag in te schatten, maar ook de mogelijke impact van scenario's zoals economische neergang of zware weersomstandigheden op de vraag, maar ook op de eigen kosten, productiemogelijkheden en het vermogen om te leveren.
Uitdagingen van AI in de supply chain
AI in planning en beheer van supply chains kan niet van de ene op de andere dag worden ingezet. Hoewel de technologie enorme mogelijkheden biedt om kosten te verlagen en processen te vereenvoudigen, kan het soms duur en moeilijk in te zetten zijn. Er zijn een aantal veelvoorkomende uitdagingen waarmee bedrijven te maken krijgen als ze informatie in hun supply chain-activiteiten willen integreren.
- Opleidingskosten. Zoals bij elke nieuwe technologie vraagt de inzet en integratie van AI in productieomgevingen om training van de mensen die met deze innovatieve en soms indrukwekkende systemen zullen moeten werken. Om werknemers op te leiden en hun weerstand tegen verandering te overwinnen, moet er meestal wat vrije tijd worden ingepland, en dat kost geld. 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 de moeite waard om op te merken dat elke trainingsaanpak waarschijnlijk financiële kosten met zich meebrengt.
-
Start- en operationele kosten. De kosten van het implementeren van AI zijn doorgaans hoger 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 kant-en-klare modellen beschikbaar die kunnen worden aangepast aan een groot aantal gebruikssituaties in de supply chain. Om de grootste voordelen te realiseren, moeten bedrijven de modellen echter op hun eigen gegevens trainen. Het verzamelen, samenvoegen, valideren, transformeren en opschonen van grote hoeveelheden kwaliteitsgegevens kan een enorme inspanning vergen. Als bedrijven een dataset van hoge kwaliteit niet goed voorbereiden, lopen ze het risico te worden herinnerd aan het oude gezegde: rommel erin, rommel eruit. Het trainen van het ML-model met deze gegevens is een rekenintensieve fase die meestal servers vereist die door grafische verwerkingseenheden (GPU's) worden aangedreven, waardoor de kosten voor cloudservices kunnen oplopen en bronnen op locatie kunnen worden gemonopoliseerd.
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. En sommige leveranciers van cloudinfrastructuur bieden beheerde data science-platforms die het proces van het bouwen van ML-modellen, het automatiseren van de evolutie ervan en het beheren van AI-workflows vereenvoudigen. - Complexe systemen. AI-systemen hebben veel bewegende delen, waaronder apparaten en sensoren die realtime gegevens streamen, GPU-servers die worden gebruikt voor de initiële en evolutionaire training van modellen voor machine learning, edge- en cloudservers die deze modellen in productie uitvoeren, en applicaties die reageren op de ontdekte patronen of gedane 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 storingen identificeren en oplossen.
Voorbeelden van AI in supply chains
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 tiental Amerikaanse staten, maar ook in Canada, China, Duitsland, Japan en Mexico. Sommige onderdelen worden geproduceerd op faciliteiten die het bedrijf bezit en beheert, en andere zijn afkomstig van externe distributeurs.
Onze hypothetische autofabrikant ontvangt vaak enorme leveringen, sommige van overzee op vrachtschepen en andere per vrachtwagen van buiten de staat of over de grenzen van Noord-Amerika. Deze voorraden moeten uiteindelijk worden samengevoegd in de fabriek in Michigan om uiteindelijk te worden geassembleerd tot een SUV, vrachtwagen of personenauto. 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 heeft.
Alsof het beheren van een supply chain die zo groot en complex is nog niet uitdagend genoeg is, moet de autofabrikant ook nog eens rekening houden met inflatie waardoor het duurder is om voorraden in te kopen en stijgende energiekosten die hun winstmarges aantasten. De prijzen van afgewerkte voertuigen verhogen zou kunnen helpen, maar hun verkoopmanagers geloven dat dit de vraag van klanten zou doen afnemen. En in de nasleep van de pandemie moet het bedrijf voldoen aan nieuwe regelgeving voor werkomgevingen in fabrieken, waaronder het afdwingen van het gebruik van persoonlijke beschermingsmiddelen (PBM).
Bezorgde 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 veel of overtollige voorraad in de magazijnen. De prognoses geven planners ook het vertrouwen om te investeren in het openen van verschillende productielijnen of om geld te besparen door ze te sluiten en kunnen ervoor zorgen dat die lijnen voldoende bemand worden.
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 gegevens 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 transactieregistratie die nodig is om ervoor te zorgen dat alle partijen in de supply chain eerlijk en op tijd worden betaald.
Autofabrikanten in de echte wereld verbeteren de efficiëntie, verminderen het aantal fouten, verhogen de nauwkeurigheid van de boekhouding en herplaatsen werknemers om beter aan de bedrijfsbehoeften te voldoen. Zo besparen ze geld op bijna elk gebied van hun supply chain-activiteiten. Neem Mazda Motor Logistics, dat Oracle Transportation Management gebruikt om de optimale vervoerder, route en serviceniveau te bepalen bij het distribueren van auto's en auto-onderdelen door heel Europa, waardoor tijdiger kan worden geleverd.
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 - in sommige gevallen zelfs voordat ze een specifiek project hebben geïdentificeerd - om een bestaand plannings- en beheersysteem voor de supply chain voor te bereiden op een boost van intelligentie.
1. Waardecreatie controleren
Voordat fabrikanten besluiten om een specifiek knooppunt in hun supply chain met AI uit te breiden, kan het nuttig zijn om hun hele logistieke netwerk door te lichten om knelpunten, productiviteitsverliezen en foutgevoelige processen op te sporen. Met deze controles kunnen bedrijfsplanners identificeren waar investeringen in AI en andere technologie de meeste waarde kunnen opleveren.
2. Een strategie en routekaart opstellen
Een moderniseringsinitiatief voor de supply chain gaat meestal gepaard met meerdere problemen die moeten worden opgelost, voordelen die moeten worden behaald en directieteams die tevreden moeten worden gesteld. Maar de meeste fabrikanten kunnen zich niet de kosten en downtime veroorloven om alles in één keer te upgraden. Bepaal eerst de prioriteiten voordat u specifieke projecten opstelt. Bedenk vervolgens een strategie voor een ingrijpende transformatie die de meest dringende problemen in een vroeg stadium aanpakt. Maak een routekaart die ervoor zorgt dat elk project onderweg het volgende mogelijk maakt, en voldoende financiering heeft.
3. Een oplossing ontwerpen
Als het specifieke facet van de supply chain is geïdentificeerd dat het meest van een AI-infuus zal profiteren, begint het werk van het ontwerpen van de oplossing. Denk na over de soorten systemen die nodig zijn, zoals cloudapplicaties, edge-servers, data science-platforms en met het internet verbonden apparaten en sensoren, en hoe ze met elkaar en met bestaande IT-middelen moeten integreren. Dit is het punt waarop de meeste bedrijven, als ze dat nog niet hebben gedaan, ervoor kiezen om een systeemintegrator of een ander soort adviesbureau met branche-expertise in de arm te nemen.
4. Leverancier selecteren
Veel technologieleveranciers leveren supply chain-oplossingen en de meeste daarvan 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 in het aanbod. Het selecteren van een technologieleverancier is als het aangaan van een langdurige relatie en één die hopelijk veel verder gaat dan het huidige project. Fabrikanten moeten, op advies van hun systeemintegrators, zorgvuldig de technologische mogelijkheden, prijs en ondersteuningsmodellen van elke aanbieder beoordelen, evenals hun bedrijfscultuur, om een passende oplossing te vinden.
5. Implementatie en integratie
Zodra een bedrijf een technologieleverancier heeft geselecteerd, begint het proces van implementatie en integratie. Meestal werkt een systeemintegrator nauw samen met interne IT-teams en de leverancier om systemen te installeren, ze te integreren met bestaande systemen en ze te testen 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 met minimale verstoring worden uitgevoerd.
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. In het plan moet worden gecommuniceerd met werknemers over de problemen of doelen die ten grondslag lagen aan de invoering van AI, de productiviteitsvoordelen die de organisatie hoopt te behalen en de benchmarks die leidinggevenden 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 aanpassingen en gegevens verzamelen die de resultaten bijhouden om verdere verfijningen van de prestaties te onderbouwen.
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 het traject 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 supply chain 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 omdat het door het gebruik steeds beter wordt. Hoe meer gegevens bijvoorbeeld door een machine-learningmodel worden gehaald, hoe beter dat model wordt in het leveren van nuttige functionaliteit en inzichten aan supply chain-planners.
Hoe bespaart kunstmatige intelligentie tijd en moeite bij de productie?
Fabrikanten gebruiken AI vaak om inzichten te verkrijgen uit grote hoeveelheden gegevens die hen helpen om hun assemblageprocessen, logistieke netwerken en workflows efficiënter te maken. De technologie kan ook helpen bij het automatiseren van repetitieve taken, waardoor minder handenarbeid nodig is.
Is AI de toekomst van de 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 in de toekomst zeker een integraal onderdeel zijn van alle systemen voor supply chain management.
Waarom is AI belangrijk voor supply chain management?
Supply chains zijn de afgelopen jaren steeds complexer, nauwer met elkaar verbonden en uitgebreider geworden, waardoor het voor fabrikanten een uitdaging is om ze te beheren. AI kan helpen door de steeds groter wordende hoeveelheid gegevens te analyseren die door moderne supply chains wordt gegenereerd en die gegevens gebruiken om opmerkelijk nauwkeurige voorspellingen 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 bij bijna elke functie van een moderne supply chain helpen, waaronder planning, voorraad- en magazijnbeheer, transactieverwerking, transport, bewaking en inspectie. En er worden nog steeds nieuwe toepassingen voor de veelzijdige technologie ontwikkeld.