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 zal ik bespreken 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. AI kan bijvoorbeeld historische gegevens, realtime gegevens en externe gegevensbronnen zoals weersvoorspellingen en politieke ontwikkelingen analyseren om risico’s te identificeren en voorspellen. Door AI-technologie te gebruiken, kunnen bedrijven een beter inzicht krijgen in de risico’s die hun supply chain beïnvloeden, en kunnen ze hun reactietijd versnellen wanneer zich onverwachte gebeurtenissen voordoen.

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 machine learning. Met machine learning kan AI continu leren en zich aanpassen aan veranderende omstandigheden. Bedrijven kunnen machine learning gebruiken om patronen in hun gegevens te identificeren en risico’s te voorspellen op basis van historische gegevens. Dit kan bedrijven helpen om proactief te reageren op potentiële problemen voordat ze zich voordoen.

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 kan worden gebruikt om gegevens te verzamelen en te analyseren, zodat er sneller en beter geïnformeerde beslissingen kunnen worden genomen over de inkoop. AI kan bijvoorbeeld historische gegevens van de vraag, voorraadniveaus en prijzen analyseren om te bepalen wat er moet worden ingekocht, wanneer het moet worden ingekocht en tegen welke prijs.

Een voorbeeld van een toepassing van AI voor automatisch inkopen is de inzet van chatbots. Chatbots zijn geautomatiseerde berichten die worden gebruikt om te communiceren met leveranciers en bestellingen te plaatsen. Bedrijven kunnen chatbots gebruiken om leveranciers te vragen naar beschikbaarheid en prijzen, en om bestellingen te plaatsen op basis van de antwoorden van de leveranciers. Dit kan leiden tot snellere en nauwkeurigere inkoopbeslissingen.

Een andere toepassing van AI voor automatisch inkopen is de inzet van slimme contracten. Slimme contracten zijn digitale contracten die automatisch kunnen worden uitgevoerd zodra aan bepaalde voorwaarden is voldaan. Bedrijven kunnen slimme contracten gebruiken om bestellingen te plaatsen en betalingen te verrichten zodra de goederen zijn ontvangen en geïnspecteerd. Dit kan het inkoopproces versnellen en kosten besparen doordat er minder menselijke tussenkomst nodig is.

Ten slotte kan AI ook worden gebruikt voor de analyse van inkoopgegevens om het inkoopproces verder te optimaliseren. Door gebruik te maken van 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. Het is daarom aan te raden voor bedrijven om AI te integreren in hun supply chain management-strategie om zo te profiteren van deze voordelen.