MIT CTL en Mecalux ontwikkelen AI-simulator voor optimale magazijnvoorraad
Foto: Mecalux / MIT
Het Massachusetts Institute of Technology (MIT) Center for Transportation & Logistics en Mecalux, aanbieder van magazijntechnologie en logistieke software, hebben gezamenlijk met behulp van AI een simulator ontwikkeld die de verdeling van voorraden tussen verschillende magazijnen binnen één logistiek netwerk optimaliseert. Het platform kreeg de naam GENESIS (Genetic Evaluation & Simulation for Inventory Strategy) en gebruikt geavanceerde machine learning-modellen om duizenden scenario’s te analyseren en te simuleren wat het optimale voorraadniveau per magazijn is en wanneer herbevoorrading nodig is.
De AI-simulator houdt rekening met variabelen zoals de verwachte vraag in elke regio, transportkosten en de operationele capaciteit van elk magazijn. Zo kunnen verschillende herbevoorradingsstrategieën worden getest zonder de reële werking te verstoren. “Het genetische algoritme maakt het mogelijk meerdere simulaties met verschillende parameters uit te voeren tot de meest efficiënte logistieke strategie is gevonden. Bedrijven kunnen scenario’s vergelijken en de oplossing kiezen die het best bij hun operationele realiteit aansluit”, zegt dr. Matthias Winkenbach, directeur Onderzoek bij het MIT Center for Transportation & Logistics en het Intelligent Logistics Systems Lab.
Nadat de juiste gegevens zijn ingevoerd, genereert GENESIS een optimale oplossing, aangevuld met statistische dashboards. Gebruikers kunnen indicatoren analyseren zoals verbruikspatronen, regio’s met een hoge vraagvariabiliteit, SKU’s met verhoogd risico op voorraadtekorten of magazijnen met bevoorradingsproblemen.
Een kernfunctionaliteit van het systeem is het herverdelen van voorraden tussen magazijnen. In plaats van automatisch nieuwe bestellingen bij leveranciers te plaatsen, analyseert de tool of het efficiënter is om producten vanuit een andere locatie met overschot over te brengen. Zo kunnen bedrijven kosten verlagen en bestaande voorraad optimaal benutten. Verder adviseert het systeem hoe transportstromen het best worden georganiseerd, bijvoorbeeld door zendingen te bundelen voor een optimale beladingsgraad of bepaalde orders vanuit een specifieke locatie te verzenden om doorlooptijden en kosten te beperken.
“De grootste uitdaging was niet het vinden van het juiste algoritme, maar het algoritme snel genoeg te laten werken om praktisch bruikbaar te zijn. We hebben GENESIS vanaf nul ontwikkeld om duizenden scenario’s gelijktijdig te evalueren in plaats van sequentieel”, aldus Rodrigo Hermosilla, onderzoeker bij het MIT Intelligent Logistics Systems Lab. “Wat vroeger dagen duurde, wordt nu in minuten opgelost. Daardoor kan het systeem worden ingezet voor tactische planning in de praktijk en niet alleen voor theoretische analyses.”
In tegenstelling tot analytische oplossingen die voorbehouden zijn aan gespecialiseerde profielen, is GENESIS volgens de ontwikkelaars ontworpen voor zowel technische experts als businessverantwoordelijken.
De simulator is een van de eerste tastbare resultaten van de samenwerking tussen Mecalux en MIT CTL. De samenwerking gaat nu een nieuwe fase in, met focus op verdere AI-toepassingen in logistieke processen, zoals interne herbevoorrading, het gebruik van digital twins in automatische hoogbouwmagazijnen en de optimalisering van productlocaties.
