Syracus AI

AI (Artificial Intelligence) heeft het potentieel om ingrijpende veranderingen teweeg te brengen in de manier waarop je jouw supply chain beheert. Met behulp van AI kunnen accuratere voorspellingen gemaakt worden, waardoor processen efficiënter en effectiever ingevuld kunnen worden.

Bij Tradecloud ontwikkelen wij onze AI ‘Syracus’ voor twee toepassingen:

  • Risicoanalyse: verstoringen in de supply chain detecteren en voorkomen.
  • Inkoopautomatisering: automatiseren van het handmatige inkoopproces.

In deze blog bespreken we hoe AI ingezet kan worden om de supply chain management te verbeteren.

Risicoanalyse

AI heeft een enorm potentieel voor risicoanalyses. Met behulp van AI en machine learning kunnen we efficiënt risico’s identificeren en beheren waardoor het veel makkelijker wordt om op onverwachte gebeurtenissen zoals vertragingen, kwaliteitsproblemen, veranderende vraag of politieke instabiliteit te anticiperen. Dit komt doordat AI veel efficiënter is in het samenvoegen, analyseren en interpreteren van verschillende gegevensbronnen dan traditionele algoritmen, zeker met de opkomst van Large Language Models (LLM’s) zoals GPT-4.

AI kan ingezet worden om historische gegevens te combineren met real-time gegevens, inclusief gegevens van externe bronnen als weersvoorspellingen of politieke ontwikkelingen. Met behulp van patroonherkenning via machine learning kan dit ons helpen om uitzonderingen in een vroeg stadium te identificeren, potentiële problemen proactief te beheersen en het “zweepslageffect” in onze supply chain te verminderen.

Geautomatiseerde inkoop

AI kan ook worden ingezet om het inkoopproces verder te automatiseren, bijvoorbeeld door communicatie, besluitvorming en het verzamelen van specifieke informatie te automatiseren.

Traditioneel omvat inkoop het aanvragen en beoordelen van aanbiedingen, onderhandelen over prijzen en beslissen over de hoeveelheid die ingekocht moet worden. Dit kan een tijdrovend en foutgevoelig proces zijn dat gemakkelijk leidt tot vertragingen of verhoogde kosten.

Met behulp van AI kun je dit proces automatiseren en optimaliseren. AI neemt namelijk op een efficiënte wijze alle relevante gegevens in overweging om tot een beslissing te komen. Door zowel historische- als real-time data over vraag, voorraden en prijzen te combineren kunnen AI-tools betere beslissingen maken over wat, wanneer en tegen welke prijs ingekocht moet worden.

Een ander voorbeeld van inkoopautomatisering is het gebruik van AI chatbots. Chatbots gebruiken LLM’s om delen van de communicatie met je leveranciers te automatiseren. Denk hierbij aan tijdrovende processen als het controleren van beschikbaarheid, prijzen en verwachte levertijd bij talloze leveranciers. Met gebruik van AI Chatbots kan dit proces geautomatiseerd worden.

Tot slot kan AI ook intern worden toegepast om het inkoopproces te verbeteren. Door inkoopgegevens te analyseren met machine learning kan AI patronen identificeren en aankopen aanbevelen waardoor inkoopproces gestroomlijnd wordt.

Lees hier meer over in onze AI-case study: Workflowautomatisering met Tradecloud One

Voorspelling van vraag en optimalisatie van voorraden

Met behulp van voorspellende analyses op basis van machine learning kunnen we de waarschijnlijkheid van bepaalde toekomstige gebeurtenissen berekenen. Op basis van historische gegevens, seizoen patronen en andere (externe) gegevensbronnen kan AI ons ondersteunen bij het voorspellen van de vraag, het opstellen van de planningen en het verminderen van risico’s in onze supply chain.

Bovendien kunnen deze voorspellende algoritmes ingezet worden in combinatie met voorraadinformatie om meer inzicht te krijgen in de benodigde voorraden voor in de toekomst. Dit kan ons helpen kosten te verlagen en risico’s op tekorten te verminderen.

Lees hier meer over in onze AI-case studies: Vraagvoorspelling met behulp van kunstmatige intelligentie en Efficiënt voorraadbeheer met behulp van kunstmatige intelligentie

Optimalisatie van planning en dagelijkse activiteiten

AI heeft ook aangetoond veel efficiënter te zijn in het optimaliseren van complexe logistieke vraagstukken, zoals het berekenen van optimale routes voor transport, het optimaliseren van productieplanningen en het voorspellen van levertijden. Dit kan ons ondersteunen bij het verhogen van de productiviteit, het creëren van meer inzicht, het verminderen van kosten en het verbeteren van de klanttevredenheid.

Lees hier meer over in onze AI-case study: Kostenbesparende AI in productielogistiek

Conclusie

AI biedt een breed scala aan toepassingen voor supply chain management. Door AI- en machine learning-algoritmen te gebruiken om geavanceerde analyses uit te voeren van zowel interne- als externe gegevensbronnen, kunnen bedrijven de efficiëntie en veerkracht van hun supply chain significant vergroten. Hierdoor blijf je de concurrentie een stap voor en kan je jouw positie in de markt aanzienlijk versterken.

AI kan ons helpen om de productiviteit te verhogen, kosten te verlagen en klanttevredenheid te verbeteren. Wil je meer weten over hoe Tradecloud jouw bedrijf kan helpen om de supply chain te verbeteren? Neem dan contact met ons op via de onderstaande button!