Momenteel zet slechts 14% van de magazijnen AI in, volgens het MHI Annual Industry Report. Toch zien steeds meer supply chain-organisaties technologie als een strategische noodzaak. Uit een onderzoek van Gartner uit 2022 blijkt dat 61% van de respondenten aangeeft dat technologie een concurrentievoordeel kan opleveren.
Betere besluitvorming
Gartner voorspelt dat AI verschillende supply chain-processen zal verbeteren. Zo denkt 16% van de ondervraagden dat AI zal zorgen voor betere besluitvorming, en 21% verwacht verbeteringen in transport dankzij automatiseringstools. Bovendien wordt AI gezien als een oplossing voor het personeelstekort in de industrie.
Meer data beschikbaar
Het groeiende enthousiasme voor AI komt voort uit de toenemende beschikbaarheid van data uit diverse systemen. Organisaties gebruiken deze data momenteel voornamelijk voor maandelijkse rapportages en KPI's. Medewerkers analyseren deze rapportages en nemen actie op basis van hun inzichten. Hoewel dit voordelen heeft, kan het leiden tot vertraging en afhankelijkheid van de medewerker die op dat moment actief is.
Direct ingrijpen
De volgende stap is het gebruik van deze data om direct in te grijpen bij foutmeldingen of problemen in het proces. AI kan bijvoorbeeld signalen genereren bij systeemproblemen, wat een snelle actie mogelijk maakt. Ook kan AI gegevens van sensoren analyseren om onderhoudsbehoeften te voorspellen en kosteneffectieve strategieën aan te bevelen. Dit vermindert het risico op storingen en stilstand in het magazijn en bespaart tijd en middelen.
Personeel elders
Een ander voorbeeld is het gebruik van AI om te reageren op vertragingen, zoals een late vrachtwagenlevering. Het systeem kan dan voorstellen om personeel elders in te zetten, wat zowel de productiviteit als de tevredenheid van medewerkers verhoogt.
Corrigeren
AI kan leren van deze meldingen en het systeem automatisch verbeteren om toekomstige fouten te voorkomen of automatisch te corrigeren. Zo kan AI helpen om voorraden tijdig aan te vullen en inkoopbeslissingen te koppelen aan marketingacties. Deze ontwikkelingen leveren directe voordelen op voor organisaties. Volgens onderzoek van Deloitte kunnen de onderhoudskosten met behulp van AI met 5-10% dalen en de voorraadkosten met 5-20% worden verlaagd.
De toekomst van warehousing is er een van samenwerking tussen mens en machine”
Uitdagingen in warehousing
Organisaties staan echter voor uitdagingen bij het effectief inzetten van AI in hun magazijnen, vooral omdat de technologie nog in ontwikkeling is. Het ontbreekt vaak aan uitgebreide datasets die AI-modellen zoals Large Language Models (LLM's) nodig hebben. Het verkrijgen van relevante data en het formuleren van de juiste vragen zijn daarom cruciaal.
Het integreren van data uit verschillende bronnen en het trekken van de juiste conclusies vormt een andere uitdaging. Cloudgebaseerde dataplatforms zoals eLogiq kunnen helpen bij het realtime verzamelen en analyseren van datastromen en het weergeven van KPI's in dashboards. Op lange termijn is het doel om geautomatiseerde magazijnoplossingen te optimaliseren op basis van beschikbare data.
Regelgeving en ethiek
Er is ook behoefte aan regelgeving voor AI. De Europese Commissie heeft bijvoorbeeld de AI Act opgesteld om risicocategorieën te definiëren. Dit is belangrijk om de technologie in lijn te brengen met ethische normen en waarden.
AI heeft het potentieel om processen in magazijnen te digitaliseren en optimaliseren, waardoor medewerkers zich meer kunnen richten op resultaten. Het zal echter naar verwachting nog tientallen jaren duren voordat AI menselijke expertise kan vervangen. AI zal eerder helpen om betere beslissingen te nemen en arbeid efficiënter in te zetten, wat de tevredenheid van personeel bevordert. De toekomst van warehousing is er een van samenwerking tussen mens en machine.
Dit artikel is gesponsord door Element Logic.
