VCM_062023_HR

DIGITALE TRANSFORMATIE

ment learning datagedreven processen

Reinforcement learning is een bijzondere vorm van machine learning, die mogelijk een toepassing vindt bij de optimalisering van logistieke processen.

tenvoorkeuren. Dat leidt tot lagere transport kosten en een verbeterde leveringsefficiëntie en klantenervaring. Kijken we naar magazijn werking, dan biedt reinforcement learning veel potentieel in de manier waarop middelen dynamisch kunnen worden toegewezen, aan gepast aan veranderende ordervolumes en prioriteiten. Door magazijnlay-outs, product plaatsing en pickingstrategieën te optimalise

ren, is het mogelijk afstanden te minimalise ren en pickfouten terug te dringen.

tieke operaties. Door te leren van historische gegevens, markttrends en externe factoren, helpen reinforcement learning-algoritmes de nauwkeurigheid van vraagvoorspellin gen te verbeteren, waardoor bedrijven hun voorraad-, productie- en distributieplanning kunnen optimaliseren. Daarnaast beschikt reinforcement learning over het potentieel om dynamische prijsstrategieën mogelijk te

Vraagvoorspelling en dynamische prijzen

De potentiële impact op de bredere markt werking situeert zich in vraagvoorspelling en dynamische prijsstelling. Nauwkeurige vraag voorspelling is cruciaal voor efficiënte logis

27

VALUE CHAIN MANAGEMENT - JUNI-JULI 2023