Hoe AI supply chains transformeert

Overal ter wereld ontwikkelen AI-gebaseerde toepassingen zich in sneltempo. De focus in het rapport van Ti ligt dan ook niet verwonderlijk op de manier waarop AI met name supply chain en logistiek beïnvloedt. Van voorspellende analyses en routeoptimalisering tot slimme robots en digitale tweelingen: van de volgende acht technologieën verwacht Ti dat ze de grootste impact zullen hebben op de logistieke omgevingen van morgen.

1. De opmars van virtuele assistenten

AI-agenten zijn intelligente systemen die samenwerken met mensen. Ze bieden gepersonaliseerde en contentafhankelijke ondersteuning bij verschillende taken. AI-agenten en multi-agent AI-systemen bieden interessante perspectieven voor organisaties. Zo kunnen AI-agenten met elkaar samenwerken om met een enkele prompt complexe workflows uit te voeren. Zelflerende agenten verbeteren hun output bovendien stelselmatig. Dankzij hun aanpassingsvermogen kunnen ze naar nieuwe benaderingen zoeken om zaken efficiënter aan te pakken. Door zogenaamde ‘creator-agenten’ met ‘validatie-agenten’ te laten interageren, kun je ook de kwaliteit van processen systematisch verbeteren. Doordat je aan multi-agent AI-systemen kunt vragen waar hun output precies vandaan komt, verhoogt de transparantie van wat zich achter de schermen afspeelt.

AI-agenten zijn in verschillende opzichten performanter dan de klassieke taalmodellen. Terwijl typische taalmodellen focussen op het automatiseren van taken, kun je met AI-agenten volledige processen automatiseren. AI-agenten zijn bijvoorbeeld ook in staat hun acties dynamisch aan te passen op basis van nieuwe informatie en realtime feedback. Je kunt de capaciteiten van AI-agenten eveneens verrijken met behulp van API’s en tools.

Ti ziet uiteenlopende toepassingsgebieden voor AI-agenten in supply chain en logistiek. Zo verbeteren AI-agenten de klantenservice door klanten realtime trackinginformatie te bezorgen en hen te helpen bij het beantwoorden van standaardvragen. Ook kunnen AI-agenten assistentie bieden bij transportoptimalisering en warehouse management. AI-assistenten kunnen bijvoorbeeld beelden en sensordata gebruiken om ondersteuning te bieden bij het optimaliseren van voorraden, het verbeteren van warehouse lay-outs en de automatisering van dagelijkse taken.

2. Voorspellende analyses voor demand forecasting

Een welbekend speelterrein voor AI is demand forecasting. Terwijl conventionele forecastingmethoden vaak vertrouwen op (beperkte) historische data en eenvoudige modellen, kan AI grote hoeveelheden data vanuit diverse bronnen meenemen. Denken we maar aan actuele verkoopcijfers, trends op sociale media, weerpatronen en zelfs data van concurrenten. Een grondige analyse van die data zal zorgen voor diepere inzichten in de vraag en meer accurate forecasts.

Een belangrijke troef van een AI-gedreven forecast is wel het automatiseringsvermogen. Zo kan AI routinetaken zoals de verzameling van data, cleaning en het trainen van modellen via AI automatiseren, waardoor medewerkers zich meer kunnen focussen op strategische planning.

Toch liggen er binnen dit domein nog verschillende uitdagingen. Zo vraagt de implementatie van AI-modellen vrij veel resources en zijn kwalitatieve data cruciaal om de modellen goed te doen werken. Tot nader order blijven medewerkers met kennis van zaken dan ook essentieel om AI-forecasts goed te interpreteren en de juiste beslissingen te nemen.

3. Dynamische routing en optimalisering

Door realtime data, zoals verkeersomstandigheden, weerpatronen en de status van voertuigen te meten, kunnen AI-algoritmen potentiële verstoringen voorspellen en routes van voertuigen op een dynamische manier aanpassen. Bij het bepalen van de meest efficiënte routes kan rekening worden gehouden met de kenmerken van de voertuigen en de voorkeuren van de klant. Ook lege kilometers en het brandstofverbruik kunnen via AI-optimalisering worden beperkt.

4. Procesautomatisering

Een groot voordeel van AI is dat de technologie sneller grote hoeveelheden vrachtinformatie kan verwerken. AI-gestuurde automatisering van documentverwerkingsprocessen kan zorgen voor een efficiëntere en accuratere afhandeling van uiteenlopende documenten. Dat kan gaan over ‘bills of lading’, facturen, ontvangstbewijzen, aankooporders of douanedocumenten.

AI is ook in staat snel data uit ruwe documenten, niet-gestandaardiseerde formaten en vervoerscontracten te halen, zodat die gegevens bij verschillende logistieke processen kunnen worden gebruikt. Denken we maar aan contracten van zeevrachttransporteurs, met zeer uitvoerige informatie over de vrachtprijzen voor containervervoer. Het is erg tijdrovend om die contracten handmatig te beheren. AI wordt vandaag soms al ingezet om die contracten te verwerken, waardoor het proces veel sneller en efficiënter verloopt. Medewerkers blijven weliswaar een essentiële rol spelen bij het valideren van de tarieven en het corrigeren van eventuele fouten. AI leert van die correcties en zal ze automatisch toepassen op toekomstige contracten. Die manier van werken resulteert in een tijdsbesparing van minstens 75 procent en vaak zelfs meer.

5. Geautomatiseerd voorraadbeheer

Geautomatiseerde voorraadmanagementsystemen zijn in staat de voorraadniveaus met een minimum aan menselijke tussenkomst te tracken, te managen en te optimaliseren. Realtime tracking via barcodes, scanners, RFID-tags en/of IoT-technologie zorgen mee voor een accuraat en up-to-date overzicht van de voorraadniveaus. Zo kan er automatisch voorraad worden besteld als de stock onder een bepaald niveau zakt.

Doordat AI de demand forecasting verbetert, kunnen organisaties hun voorraadniveaus op een meer proactieve manier gaan beheren. Dat brengt meerdere voordelen met zich mee, zoals lagere voorraadkosten en een hogere klantentevredenheid. Bovendien zijn AI-gestuurde systemen vlot schaalbaar, wat het makkelijker maakt om de voorraad op een efficiënte manier mee te laten evolueren met de organisatie.

Ti maakt wel duidelijk dat een geautomatiseerd voorraadmanagementsysteem allesbehalve een ‘one-size-fits-all’-oplossing is. Organisaties hebben op dat vlak vaak erg uiteenlopende noden, wat doorgaans om oplossingen op maat vraagt.

6. Remote asset monitoring

AI heeft een aanzienlijke impact op de manier waarop assets vanop afstand worden beheerd. Zo kunnen AI-algoritmes enorme hoeveelheden data uit sensoren, camera’s en andere monitoringtoestellen halen. Denk bijvoorbeeld aan gegevens over temperatuur, druk, geluid en trillingen.

Geavanceerde algoritmes helpen afwijkingen en anomalieën te detecteren voordat ze in een ‘breakdown’ escaleren. Door historische data te combineren met de data uit sensoren, kan AI voorspellen wanneer assets in moeilijkheden dreigen te komen. Zo kunnen proactief onderhoudsinterventies worden ingepland, wat zorgt voor een betere performantie van de assets. Verder kan AI dagelijkse taken zoals dataverzameling en het genereren van alarmen automatiseren, wat technici meer tijd geeft voor complexe ‘troubleshooting’ en herstellingen. Daarnaast biedt AI waardevolle inzichten in de performantie van assets, wat het mogelijk maakt efficiëntere onderhoudsschema’s op te stellen, resources beter toe te wijzen en zelfs kan helpen bij toekomstige investeringen.

AI kan ook zinvol zijn om potentiële veiligheidsrisico’s te detecteren. Zo kan de technologie worden gebruikt om de bewegingen van medewerkers te volgen, de omgevingscondities te monitoren en zelfs om in real time gevaarlijke situaties te detecteren. AI is te combineren met andere innovatieve technologieën zoals drones en robots, bijvoorbeeld voor inspectie en dataverzameling op gevaarlijke locaties.

De implementatie en het onderhoud van AI-systemen voor remote asset monitoring kan echter complex zijn en zal dan ook de nodige technologische expertise vereisen. En opnieuw zal de datakwaliteit cruciaal zijn om accurate voorspellingen te doen. Verder kan cybersecurity een aandachtspunt zijn om gevoelige data en infrastructuur tegen potentiële aanvallen te beschermen.

7. Slimme robotica voor magazijnen

Volgens het Amerikaanse Robot Report werd in 2024 bijna 19 miljard dollar geïnvesteerd in roboticabedrijven. Dat is een stijging van bijna 10 miljard dollar tegenover 2023. De technologie heeft het magazijnlandschap intussen behoorlijk veranderd. Die trend naar steeds meer slimme robots zal zich de komende jaren op verschillende vlakken voortzetten.

- Geautomatiseerd intern transport
AGV’s (automatisch geleide voertuigen) raken steeds meer ingeburgerd in magazijnen, een evolutie die zich alleen maar zal doorzetten. Deze geautomatiseerde voertuigen navigeren op basis van voorgeprogrammeerde routes om bijvoorbeeld pallets in het magazijn te transporteren. Steeds vaker zie je ook AMR’s (autonome mobiele robots) in het magazijn. Deze flexibele robots navigeren op een zeer dynamische manier in het magazijn om goederen te transporteren. Ze kunnen zich vlot aan veranderende lay-outs aanpassen. In zeer grote magazijnen worden soms ook drones ingezet voor dringende transporten van kleine goederen. AMR’s kunnen ook rekken of pallets met goederen naar de pickers brengen om hen bij hun picktaken te ondersteunen. Op die manier kunnen de loopafstanden worden beperkt en wordt het pickproces geoptimaliseerd.

- Geautomatiseerde picking & packing
Robots met gesofisticeerde visiesystemen en grijpers zijn steeds beter in staat op een snelle en accurate manier orders te picken. Ze kunnen bijvoorbeeld orders uit bakken verzamelen met grijp- of zuigsystemen. Aansluitend kunnen robots ook automatisch items in dozen of containers leggen.

- Voorraadmanagement en -optimalisering
Autonome drones met scanners kunnen automatisch voorraden opnemen, wat manuele tellingen overbodig maakt. Daarnaast kunnen rekken die uitgerust zijn met sensoren en goed afgestemde scanapparatuur de voorraad automatisch tracken en managen. Op die manier is het mogelijk bijvoorbeeld automatisch nieuwe voorraad te bestellen als die onder een bepaald niveau zakt. Een goede integratie van de robots met het WMS (warehouse management system) is daarbij natuurlijk een must.

- Betere veiligheid
Sensoren en de bijhorende software laten robots toe veilig te navigeren rond obstakels en de medewerkers in het magazijn. Verder kunnen robots worden ingezet om bepaalde zones te bewaken en te detecteren wanneer iemand ongeoorloofd die zone betreedt. Doordat robots het tillen van zware lasten en repetitieve taken kunnen overnemen, hebben ze ook een positieve impact op de ergonomie en het welzijn van medewerkers.

Samengevat biedt slimme robotica in het magazijn verschillende voordelen, zoals hogere efficiëntie en productiviteit en vaak ook een grotere accuraatheid. Daarnaast zijn robots doorgaans flexibel en vlot schaalbaar. Zoals aangehaald zijn ze tegenwoordig ook heel veilig. Last but not least kan het warehouse management betere beslissingen nemen en resources beter toewijzen dankzij de realtime data uit robots.

Uiteraard zit aan slimme robots wel een prijskaartje vast, ook op het vlak van onderhoud. Het is daarom steeds belangrijk een goede business case op tafel te hebben liggen. Een belangrijk aandachtspunt is ook de integratie in bestaande omgevingen en een gepaste training van de medewerkers die met de systemen moeten samenwerken. Verder kunnen herscholingsprogramma’s voor medewerkers nodig zijn als slimme robots manuele taken vervangen.

8. Digitale tweelingen

Digitale tweelingen of digital twin-platformen bieden interessante perspectieven in logistiek en supply chain management. Ze creëren virtuele replica’s van assets, processen en datastromen. Dat zorgt voor realtime visibiliteit in de operaties. Door scenario’s binnen digitale tweelingen te simuleren, kun je bijvoorbeeld nieuwe strategieën testen, routes optimaliseren en een zicht op de impact van veranderingen krijgen voordat je ze in de echte wereld implementeert. Die datagedreven aanpak zorgt voor meer doeltreffende beslissingen en een hogere operationele efficiëntie.

Digitale tweelingen kunnen bijvoorbeeld worden ingeschakeld op het vlak van predictief onderhoud, met het oog op routeoptimalisering of voor een effectiever magazijnbeheer en binnen de risicomanagementstrategie. Bij supply chains helpen ze ook om tijdig risico’s te detecteren of de samenwerking tussen verschillende partijen in de supply chain te bevorderen.

Naargelang de toepassing zal aan de implementatie en het onderhoud van een digital twin-platform wel een stevig prijskaartje vasthangen. Ook hier is expertise in data-analyse en modeling vaak vereist. Een hoge datakwaliteit en een goede integratie zijn onontbeerlijk voor accurate simulaties en inzichten. Tot slot moeten ook hier de nodige veiligheidsmaatregelen worden getroffen om gevoelige data binnen de digitale tweeling te beschermen.

Kortom, AI en andere slimme technologieën zullen zich de komende jaren verder een weg banen binnen supply chain en logistiek. Het mag duidelijk zijn dat de nieuwe mogelijkheden in zeer uiteenlopende gebieden interessante perspectieven bieden. In de meeste gevallen zal daarbij wel rekening moeten worden gehouden met een aantal aandachtspunten, zoals de kwaliteit van de onderliggende data, het hebben van of zorgen voor voldoende expertise om het potentieel optimaal te benutten en een goed change management om te garanderen dat de technologie en de medewerkers hand in hand gaan.

TC