AI, oftewel Artificial Intelligence, heeft de potentie om de manier waarop bedrijven hun supply chain beheren, drastisch te veranderen. Met behulp van AI kunnen bedrijven betere voorspellingen doen over de vraag naar hun producten, hun voorraadniveaus optimaliseren en efficiënter plannen en uitvoeren van hun operaties.

Bij Tradecloud richten we ons op twee concrete toepassingen:

  • Risico analyse: supply chain verstoringen opsporen en voorkomen
  • Automatisch inkopen: handmatig werk automatiseren

In deze blog bespreken we hoe AI kan worden toegepast in supply chain management en hoe bedrijven hiervan kunnen profiteren.

Risico analyse

AI heeft een enorm potentieel voor het uitvoeren van risicoanalyses in de supply chain. Met AI kunnen bedrijven op een efficiëntere manier risico’s identificeren en beheersen, waardoor ze beter voorbereid zijn op onverwachte gebeurtenissen en hun supply chain-resilience kunnen versterken.

Laten we eerst eens kijken naar wat supply chain risico’s zijn. Een supply chain omvat alle stappen van het proces, van de inkoop van grondstoffen tot de levering van afgewerkte producten aan klanten. Het kan dus gevoelig zijn voor verschillende soorten risico’s, zoals vertragingen in de levering, kwaliteitsproblemen, veranderingen in de vraag, natuurrampen en politieke instabiliteit. Wanneer deze risico’s zich voordoen, kan dat leiden tot vertragingen, extra kosten en zelfs het verlies van klanten.

Met AI kunnen bedrijven hun risicoanalyses verbeteren door gegevens uit verschillende bronnen te verzamelen, te analyseren en te interpreteren. Met de opkomst van Large Lange Models (LLMs) zoals GPT-4 is de inzetbaarheid en potentie van AI enorm toegenomen, juist omdat deze modellen uitblinken in het interpreteren van tekstuele data. Zo kan AI een combinatie maken van historische gegevens, realtime gegevens en externe gegevensbronnen zoals weersvoorspellingen en politieke ontwikkelingen om risico’s te identificeren en voorspellen. Bedrijven kunnen dit gebruiken om beter inzicht krijgen in deze risico’s, en kunnen hierdoor sneller inspelen op onverwachte gebeurtenissen.

Een voorbeeld van een toepassing van AI voor risicoanalyse in supply chain management is de voorspellende analyse. Met voorspellende analyse kan AI gegevens uit verschillende bronnen verzamelen en verwerken om de waarschijnlijkheid van toekomstige gebeurtenissen te voorspellen. Een bedrijf kan bijvoorbeeld voorspellende analyses gebruiken om de vraag naar hun producten te voorspellen, waardoor ze beter kunnen plannen en risico’s kunnen verminderen.

Een andere toepassing van AI voor risicoanalyse in supply chain management is patroonherkenning door middel van Machine Learning. Met machine learning kan AI continu leren en zich aanpassen aan veranderende omstandigheden. Door patroonherkenning kunnen bedrijven verstoringen in hun supply chain vroegtijdig identificeren en proactief reageren op potentiële problemen.

Ten slotte kan AI ook worden gebruikt voor de automatisering van supply chain-processen, waardoor risico’s kunnen worden verminderd. Bijvoorbeeld, automatisering van orderverwerking kan de kans op menselijke fouten verminderen, waardoor fouten in de supply chain worden voorkomen. Door gebruik te maken van AI-technologie, kunnen bedrijven hun supply chain-processen efficiënter maken en risico’s verminderen.

Automatisch inkopen

AI ook kan worden gebruikt voor automatisch inkopen. Met AI kunnen bedrijven hun inkoopprocessen stroomlijnen, waardoor ze efficiënter worden en kosten besparen.

Traditioneel wordt inkoop gedaan door mensen die offertes van leveranciers bekijken, onderhandelen over prijzen en beslissingen nemen over wat er moet worden ingekocht. Dit proces kan tijdrovend zijn en kan leiden tot fouten in de inkoopbeslissingen, zoals te veel of te weinig inkopen, of inkopen tegen te hoge prijzen.

Met AI kunnen bedrijven hun inkoopproces automatiseren en optimaliseren. AI is namelijk in staat om veel meer relevante data mee te nemen in deze afwegingen dan een mens. Door historische gegevens te combineren met de laatste informatie over de vraag, voorraadniveaus en prijzen, kan door middel van AI een beter geïnformeerde beslissing gemaakt worden over wat er moet worden ingekocht, wanneer en tegen welke prijs.

Een ander voorbeeld van een toepassing van AI voor automatisch inkopen is de inzet van chatbots. Met chatbots op basis van LLMs, kan een deel van de communicatie met leveranciers worden geautomatiseerd. Je kan chatbots gebruiken om leveranciers te vragen naar beschikbaarheid, prijzen, verwachte levertijd, en om bestellingen te plaatsen op basis van de antwoorden van de leveranciers. Dit kan leiden tot snellere en nauwkeurigere inkoopbeslissingen.

Ten slotte kan AI ook intern worden gebruikt voor optimalisatie van het inkoopproces. Door de inkoopgegevens te analyseren met machine learning, kan AI patronen in inkoopgegevens identificeren en aanbevelingen doen voor verdere verbetering van het inkoopproces. Dit kan bedrijven helpen om hun inkoopbeslissingen beter te onderbouwen en hun inkoopproces verder te stroomlijnen.

Voorspellingen doen over de vraag

Een andere waardevolle toepassingen van AI in supply chain management is het verbeteren van de voorspellingen van de vraag naar producten. Met behulp van machine learning-algoritmen kunnen bedrijven historische verkoopgegevens, seizoenspatronen en andere factoren analyseren om nauwkeurige voorspellingen te doen over toekomstige vraag. Deze voorspellingen kunnen vervolgens worden gebruikt om de productie en de bevoorrading van producten te plannen, waardoor bedrijven beter in staat zijn om hun voorraadniveaus te beheren en kosten te besparen.

Optimaliseren van voorraadniveaus

Met AI kunnen bedrijven hun voorraadniveaus beter beheren door gebruik te maken van geavanceerde algoritmen die de vraag van klanten voorspellen en deze koppelen aan de beschikbare voorraad. Door real-time voorraadupdates te ontvangen, kunnen bedrijven hun voorraadniveaus optimaliseren en voorkomen dat er te veel of te weinig voorraad aanwezig is. Dit leidt tot een vermindering van de kosten en verbeterde efficiëntie.

Efficiënte planning en uitvoering van operaties

Met AI kunnen bedrijven ook hun operaties efficiënter plannen en uitvoeren. AI-algoritmen kunnen helpen bij het bepalen van de meest efficiënte route voor transport, het optimaliseren van productieplanningen en het voorspellen van leverings- en aankomsttijden. Dit kan helpen om de productiviteit te verhogen, kosten te verlagen en de klanttevredenheid te verbeteren.

Conclusie

AI biedt een groot potentieel voor de toepassing in supply chain management. Door het gebruik van machine learning-algoritmen en geavanceerde analyses, kunnen bedrijven hun voorraadniveaus optimaliseren, efficiëntere operaties uitvoeren en nauwkeurigere voorspellingen doen over de vraag naar hun producten. Deze voordelen zorgen ervoor dat bedrijven hun concurrentiepositie kunnen verbeteren, kosten kunnen verlagen en hun klanttevredenheid kunnen verhogen. Begin daarom vandaag nog met vaststellen wat AI voor de supply chain management-strategie van jouw bedrijf kan betekenen.