VCM_042025_LR

DIGITALE TRANSFORMATIE

torische data en eenvoudige modellen, kan AI grote hoeveelheden data vanuit diverse bron nen meenemen. Denken we maar aan actuele verkoopcijfers, trends op sociale media, weer patronen en zelfs data van concurrenten. Een grondige analyse van die data zal zorgen voor diepere inzichten in de vraag en meer accu rate 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 model len via AI automatiseren, waardoor medewer kers zich meer kunnen focussen op strategi sche planning. Toch liggen er binnen dit domein nog ver schillende uitdagingen. Zo vraagt de imple mentatie van AI-modellen vrij veel resour ces 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 beslissin gen te nemen. Door realtime data, zoals verkeersomstan digheden, weerpatronen en de status van voertuigen te meten, kunnen AI-algorit men 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 voertui gen 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 techno logie sneller grote hoeveelheden vrachtinfor matie kan verwerken. AI-gestuurde automa tisering van documentverwerkingsprocessen kan zorgen voor een efficiëntere en accura tere afhandeling van uiteenlopende docu menten. Dat kan gaan over ‘bills of lading’, 3. Dynamische routing en optimalisering

Robots met gesofisticeerde visiesystemen en grijpers zijn steeds beter in staat op een snelle en accurate manier orders te picken.

5. Geautomatiseerd voorraad- beheer Geautomatiseerde voorraadmanagementsys temen 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 verbe tert, kunnen organisaties hun voorraadni veaus op een meer proactieve manier gaan beheren. Dat brengt meerdere voordelen met zich mee, zoals lagere voorraadkosten en een hogere klantentevredenheid. Boven dien zijn AI-gestuurde systemen vlot schaal baar, wat het makkelijker maakt om de voor

facturen, ontvangstbewijzen, aankooporders of douanedocumenten.

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

21

VALUE CHAIN MANAGEMENT - MAART-APRIL 2025