VCM_112025_LR

WAREHOUSE MANAGEMENT

Het idee van ‘customer-controlled fulfilment’ komt ook terug in de manier waarop de soft ware van Manhattan wijzigingen toelaat tot laat in het proces en in de API’s, die meer duur zame leveropties ondersteunen, zoals ‘één dag later leveren’. Op het vlak van Unified Commerce vormen Fulfillment Insights, Postgame Spotlight en Service Insights samen Manhattans nieuwe operational excellence-trio. Met Fulfillment Insights krijgen retailers een live benchmark van omnichannelprestaties, zoals click-to ship, click-to-deliver, afhaaltijden in de winkel en no-show-ratio, afgezet tegen geanonimi seerde, actuele data uit het Manhattan-eco systeem. Op die manier wordt ‘Wat is goed?’ ook concreet. De analysetool Postgame Spot light gaat een laag dieper: ze identificeert waar organisaties achterblijven en koppelt daar gerichte optimaliseringsvoorstellen aan, van extra voorraad in specifieke regio’s tot het bijsturen van de fulfilmentcapaciteit. Service Insights richt zich tot slot op de post purchase beleving over het contactcenter en digitale kanalen heen, met dezelfde bench mark-aanpak en concrete verbetersuggesties. Uitrol van agentische AI Artificiële intelligentie was in Antwerpen geen gimmick, maar een evolutie langs twee sporen. “Enerzijds is er het bekende pad. Zo verweven we al jarenlang machine learning in onze forecasting. Zonder machine learning zouden we forecasting nooit op het huidige niveau krijgen”, vertelt CTO Sanjeev Siotia. “Anderzijds is er het nieuwe spoor van agen tische AI, die de bestaande microservices van Manhattan orkestreert. Met Manhattan Active Maven hebben we een generatieve AI-agent gecreëerd die meer eenvoud in de operaties moet brengen, door onze teams sneller inzicht te geven en acties over syste men en partners heen te coördineren. Het nieuwe vlaggenschip in dit domein is de Agent Foundry. Daarmee kunnen bedrijven kant-en-klare agents inzetten, eigen agents bouwen of ze laten ontwikkelen door Manhat tan of partners.”

Tijdens de presentatie van Sanjeev Siotia kwamen enkele concrete cases aan bod: een label-agent die de tijd voor verzendlabels en documenten met tachtig procent reduceert, een integratie-agent die material handling equipment-specificaties autonoom omzet naar integratieconnecties, en zelfs een agent die andere agents bouwt. “Agents werken het best met een specifieke focus, maar ze kunnen ook samenwerken om grotere doelen te berei ken, bijvoorbeeld een load planning agent die samenwerkt met category product agent. Dankzij het gebruik van gestandaardiseerde protocollen kunnen ze ook met agents van andere leveranciers communiceren”, aldus de CTO. Cruciaal bij het gebruik van agents is het ver trouwensmodel. “Agents ageren via dezelfde Manhattan API’s waar onze klanten al jaren gebruik van maken”, vervolgt Sanjeev Siotia. “Zo mag je van AI-assistenten con tentrijke, rolgebonden antwoorden ver wachten op vragen als ‘Wat doe ik als een picklocatie leeg is?’ Die kennis komt dus nog steeds vanuit de bedrijven, maar wordt nu via agentische AI veel toegankelijker gemaakt.” Op de vraag of organisaties dan niet te afhankelijk worden van AI, antwoordt Henri Seroux ontkennend: “Integendeel, organi saties worden net autonomer doordat ken nis beter deelbaar wordt. Teams die vroe ger afhankelijk waren van enkele experts, zien hun kennisniveau verbreden door agentische AI’s en tools die configuraties en optimalisering inzichtelijk maken.” Of zoals Sanjeev Siotia het samenvat: “Agen tische AI is geen vervanger van vakman schap, maar wel een versneller van produc tiviteit.” Snelheid en eenvoud op strategisch niveau De innovaties binnen het platform – in combinatie met een sterk partnerecosys teem – moeten de snelheid, eenvoud en expansie opdrijven. “Als implementaties

sneller live gaan, betekent dat voor bedrij ven een snellere ROI en dus ook een gro tere markt die we kunnen aanspreken”, klinkt het. Eric Clark verwijst daarbij naar implementaties waarbij voor klanten tien tallen DC’s per jaar worden uitgerold. “Dat tempo is alleen haalbaar wanneer configura ties en ontwikkelingen op een gecentraliseerde en geautomatiseerde manier gebeuren”, vertelt hij. “Bovendien nadert een eerste grote vernieu wingsgolf van Manhattan Active Warehouse. Toen klanten die oplossing kochten, hadden we nog geen Active Supply Chain Planning of AI-agents. Voor hen kunnen die oplossingen nu nieuwe deuren openen.” Verder wil Manhattan Associates nog meer inzetten op het begeleiden van on premise-klan ten naar de cloud. “De innovatiekloof tussen bedrijven die nog on premise werken en bedrij ven die op het cloudgebaseerde Active-platform zitten, groeit zienderogen, zeker nu AI zich snel ontwikkelt binnen het Active-platform. Daarom willen we ervoor zorgen dat al onze klanten op termijn overschakelen en op die manier het maximum uit onze oplossingen kunnen halen”, besluit de CEO. TC Sanjeev Siotia, CTO bij Manhattan Associates: “Agentische AI is geen vervanger van vakman schap, maar wel een versneller van productivi teit.”

69

VALUE CHAIN MANAGEMENT -NOVEMBER-DECEMBER 2025