Het gebruik van Data voor AI Supply Chain: sleutelfactor voor succes

AI-tools maken het nu mogelijk om logistieke prognoses te verfijnen en het besluitvormingsproces te verbeteren door middel van efficiënte informatieverwerking. Om dit te laten werken, moeten spelers de kunstmatige intelligentie echter voeden met relevante gegevens. Dit zijn de belangrijkste punten om van Supply Chain AI een succesfactor voor uw organisatie te maken.

Wat zijn de bruikbare gegevens voor de supply chain AI? 

Kunstmatige intelligenties worden steeds efficiënter, maar ze zijn niet in staat om "gezond verstand" te gebruiken. Met andere woorden, hoewel ze conclusies kunnen trekken uit de gegevens die ze krijgen, weten  ze niet hoe ze onderscheid moeten maken tussen nuttige informatie en niet-nuttige informatie. 

Het is daarom noodzakelijk om de tool te voeden met gegevens:

• gesorteerd; 

• geordend ; 

• efficient overdraagbaar ; 

• voldoende om aan een zakelijke behoefte te voldoen. 

In eerste instantie gaat het om data engineering werk. Deze laatste wordt in een specifieke technische omgeving geplaatst, waar het mogelijk zal zijn om het te selecteren op basis van zijn relevantie en het op de juiste manier te structureren. 

Deze voorbereidende manipulaties omvatten  het ontwerp van een proces dat een optimale overdracht van gegevens van  het ene ecosysteem naar het andere mogelijk maakt. Opgemerkt moet worden dat de goede uitvoering van de overdracht van informatie (op een efficiënte en veerkrachtige manier) de conditio sine qua non is  voor het verkrijgen van een resultaat uit  AI. Als de informatie niet op betrouwbare wijze op de plaats van bestemming aankomt, brengt dit de prestaties van de berekeningen in gevaar, waardoor de gebruiker de verwachte conclusies wordt ontnomen. 

De evaluatie van de relevantie van de gegevens wordt daarentegen uitgevoerd in een  logica van reactie op een zakelijk probleem. Met dit in gedachten worden alleen de gegevens bewaard die nodig zijn om de gewenste bedrijfsoplossing te produceren. 

Kortom, de kwaliteit en structurering van de gegevens die aan kunstmatige intelligentie worden verstrekt, wegen zwaarder in de balans dan de kwantiteit ervan.

Hoe kunstmatige intelligentie voeden met logistieke data? 

Er zijn veel informatiebronnen die supply chain-georiënteerde kunstmatige intelligentie kunnen voeden. In het geval van een magazijn dat is uitgerust met een WMS (Warehouse Management System), kan de informatie in deze tool bijvoorbeeld gemakkelijk worden benut. Dit komt omdat ze gestructureerd en wereldwijd betrouwbaar zijn en daarom geen al te complex engineeringwerk nodig hebben.

Gebruikersactiviteiten die in het IT-systeem zijn geïntegreerd , zijn een andere cruciale bron van gegevens. Deze worden gegenereerd tijdens de verschillende logistieke processen en zijn bijzonder representatief voor de realiteit op het terrein. Door de algoritmen in te voeren, bieden ze vervolgens een solide basis voor efficiëntere operationele besluitvorming. 

Ten slotte moeten uitgevers van oplossingen natuurlijk rekening houden  met de gegevens die het resultaat zijn van uitwisselingen met hun klanten: 
 

• Wat zijn de zakelijke problemen die de tool moet aanpassen? 

• Wat zijn de specifieke kenmerken van het bedrijf en zijn organisatie? 

• Wat zijn de specifieke behoeftes van de steakholders (zowel extern als intern)? 

Hoe kunnen logistieke afdelingen AI integreren? 

Afhankelijk van het bedrijf en zijn verwachtingen zijn er twee belangrijke trends. 

Sommige organisaties geven er de voorkeur aan  om hun eigen oplossing in eigen huis te creëren. Vervolgens zullen ze investeren in datawetenschappers en teams samenstellen die zich toeleggen op Supply Chain AI. In deze teams zullen data engineers de rol van architect hebben. 

Hun doel? Bouw een applicatie op basis van kunstmatige intelligentie met op maat ontwikkelde algoritmen. Om deze internalisering van het oplossingsontwerp te laten werken, zal het ook nodig zijn om bedrijfsspecialisten te betrekken voor een grondig begrip van de behoeften. 

Meestal wordt de app geleidelijk getest totdat deze door eindgebruikers wordt overgenomen. Het is dan ook een lange en soms complexe implementatie.
 

Aan de andere kant van het spectrum kiezen sommige bedrijven ervoor om kant-en-klare oplossingen aan te schaffen die AI integreren. Dit is bijvoorbeeld het geval met de RMS voorgesteld door Generix Group, die AI gebruikt als prestatie-instrument. 

Met deze optie kunt u profiteren van een tool die is gebaseerd op goede praktijken in de sector. Aan de andere kant garandeert het modulaire aspect van deze programma's maatwerk  en aanpassing aan de beperkingen en specifieke kenmerken van de organisatie. In een verkennende fase wordt vaak gebruik gemaakt van op maat gemaakte algoritmes, wat de start van het project vergemakkelijkt. 

Goed om te weten: vanuit het oogpunt van aansprakelijkheid en bedrijfskosten hebben diensten op basis van AI die zijn ingekapseld in software (of SaaS-aanbiedingen) het voordeel dat ze door de uitgever worden beheerd.
 

➡ Om verder te gaan, raden we aan ons artikel over kunstmatige intelligentie in resourceplanning te lezen.