VCM_092026_LR

FORECASTING, PLANNING & INVENTORY MANAGEMENT

“Zelfs als ik d klanten belev Ritchie automatiseert

In sommige gevallen ontstaat zelfs een duidelijke vorm van algorit me-aversie. “Mensen vermijden dan bewust het gebruik van algorit men, zelfs wanneer die aantoonbaar nauwkeurigere voorspellingen of beslissingen opleveren dan menselijk oordeel”, zegt Rob Basten. “Daarnaast reageren mensen vaak strenger op fouten van algoritmes dan op fouten van andere mensen. Eenzelfde fout krijgt dus een ver schillende perceptie, afhankelijk van de oorsprong van de beslissing, wat de acceptatie van technologie verder bemoeilijkt.” “Sommige planners negeren zelfs aanbevelingen van het MRP-sys teem omdat zij vertrouwen op hun eigen ervaring of op bijkomende informatie uit de organisatie.” Verdere praktische uitwerking Dit onderzoek maakt deel uit van een bredere reeks van vier studies. In de eerste fase voerden de onderzoekers een uitgebreide literatuur studie en laboratoriumexperimenten uit. In de laatste fase presen teren ze een AI-gebaseerd model dat expliciet rekening houdt met menselijke input binnen productieplanning. Lijia Tan benadrukt dat het onderzoek verder moet gaan dan theore tische inzichten alleen. “Idealiter testen we de resultaten ook in reële bedrijfsomgevingen. Toch botst dat op praktische beperkingen. Bedrijven kunnen hun bestaande systemen niet zomaar aanpassen voor onderzoeksdoeleinden. Daarom kiezen we voor gecontroleerde en vereenvoudigde experimenten in een laboratoriumomgeving.” Een simulatie van ongeveer een half uur levert volgens de onderzoe kers al waardevolle inzichten op. “Zo’n simulatie toont hoe geavan ceerde planningssoftware samen met menselijke input de planning kan verbeteren. Tegelijk laat die aanpak toe de prestaties van ver schillende planningsstrategieën te evalueren”, legt Lijia Tan uit. De onderzoekers analyseren ook in welke situaties menselijke tussen komst essentieel blijft en in welke situaties algoritmes beter zelfstan dig beslissen. “Op die manier ontstaat een genuanceerd beeld van de samenwerking tussen mens en technologie binnen productieplan ning.” Dit onderzoek maakt deel uit van het onderzoeksprogramma AI Plan ner of the Future van Technische Universiteit Eindhoven. KD

A an het verhaal van Ritchie kleeft een stevige portie nostal gie. Jan Verlinden groeide op in een brouwersfamilie, maar paste zelf voor de kans om het bedrijf – dat naast bier ook de limonade ‘Ritchie’ brouwde – over te nemen. “De markt was toen al fel veranderd. Wij stonden bijvoorbeeld ooit sterk met onze tafelbieren, maar de interesse in dat product nam almaar verder af”, vertelt hij. “Wie in de jaren zeventig en tachtig wou profes sionaliseren, trok bovendien de kaart van standaardisatie. Binnen dat plaatje kregen lokale limonades nog weinig ruimte. Dat verklaart ook waarom Ritchie van het toneel verdween.” Voeten in de modder Jan Verlinden voelde zich sterker aangetrokken door het marketingver haal. Na zijn studies in die discipline trok hij naar grote bedrijven als PepsiCo. “Het voordeel is dat je er werkt voor gevestigde waarden met een stevige structuur. Tegelijk kun je er je stempel nooit echt door drukken”, meent hij. Gevoed door zijn jeugdherinneringen – in zijn kantoor hangt een foto van een piepjonge Jan Verlinden naast een krat Ritchie – besloot Jan Verlinden het limonademerk nieuw leven in te blazen. Als uitdager in een markt die wordt gedomineerd door reuzen als Coca-Cola omarmt de Belgische frisdrankenproducent Ritchie elke oplossing die tot meer efficiëntie leidt. Sinds de introductie van automatisering en AI kost het orderverwerkings proces veel minder tijd en is het foutenrisico aan zienlijk gedaald. Het past volledig binnen de ambi tie van ‘chief lemonade maker’ Jan Verlinden om het merk zo weinig mogelijk afhankelijk van hem zelf te maken.

50

WWW.VALUECHAIN.BE