Door Geoff Whiting, Red Stag Fulfilment
De toepassing van automatisering en kunstmatige intelligentie (artificial intelligence, AI) op het beheer van de toeleveringsketen biedt fabrikanten een uitstekende manier om de nauwkeurigheid, snelheid en efficiëntie van hun activiteiten te vergroten. Fabrikanten kunnen beginnen met het identificeren van de toeleveringsketenprocessen die met behulp van automatisering kunnen worden verbeterd. Ze kunnen onderzoek doen naar AI en softwaretools om de beste tools voor hun toepassingen te vinden en ze kunnen een digitaal transformatieplan ontwikkelen waarmee ze op de juiste koers worden gehouden zodat ze op de toekomst van de productie kunnen inspelen.
Zelfs bedrijven die al automatisering aan hun toeleveringsketens hebben toegevoegd, kunnen baat hebben bij een regelmatige herevaluatie om te bepalen of ze de best beschikbare tools gebruiken en om aanvullende gebruikssituaties met AI te vinden.
Dit zijn de belangrijkste manieren waarop automatisering en intelligentie de toeleveringsketens in de productie ten goede veranderen.
Hoofdzaken voor automatisering van de toeleveringsketen
Tools zoals het Internet of Things (IoT), robotprocesautomatisering (robotic process automation, RPA), robotica, kunstmatige intelligentie en machine learning (ML) hebben veel toepassingen in de hedendaagse toeleveringsketenbeheer van de productie.
1. Het Internet of Things
IoT transformeert de manier waarop toeleveringsketens in de productie werken door bedrijven in staat te stellen de verplaatsing van onderdelen en afgewerkte goederen in realtime te volgen. Sommige fabrieken gebruiken IoT om de prestaties van apparatuur bij te houden en managers te waarschuwen voor onderhoud voordat een cruciaal onderdeel van de machine kapotgaat en de productie stilvalt. In sommige omgevingen kunnen IoT-apparaten defecten detecteren en het personeel op de hoogte stellen van problemen bij de kwaliteitscontrole.
2. Robotprocesautomatisering
RPA is software waarmee fabrikanten repetitieve en op regels gebaseerde taken kunnen automatiseren. Door RPA-software te gebruiken voor het invoeren en overdragen van gegevens, kunnen menselijke werknemers zich concentreren op waardevollere taken die het toeleveringsketenbeheer verbeteren. RPA is een uitstekende tool voor het automatiseren van arbeidsintensieve processen die nu handmatig worden uitgevoerd.
3. Robotica
RPA bestaat volledig uit code, maar fysieke robots spelen ook een cruciale rol in de automatisering van de toeleveringsketen. Robots kunnen meerdere taken veilig uitvoeren, waaronder het verplaatsen van dozen en pallets, eenvoudige montage, voorraadtellingen, apparatuur onderhouden en producten testen. Sommige fulfillment warehouses gebruiken zelfs robots om bestellingen van klanten te picken en in te pakken.
4. Kunstmatige intelligentie en machine learning
AI en ML bieden fabrikanten krachtige voorspellende analyses die het toeleveringsketenbeheer voor de productie transformeren door de nauwkeurigheid en snelheid van prognoses te verbeteren, betere besluitvorming te ondersteunen en de operationele kosten te verlagen. AI en ML kunnen worden toegepast op voorraadbeheer, vraagprognoses, planning van vrachtroutes en nog veel meer.
Automatisering en AI voor toeleveringsketens in de productie
Automatisering en AI hebben evenveel toepassingen voor de toeleveringsketen als er toeleveringsketenpermutaties zijn (dat wil zeggen, bijna oneindig). Maar hier volgen enkele veelvoorkomende gebruikssituaties voor automatisering in toeleveringsketens in de productie.
Intelligent voorraadbeheer
Radio frequency identification, een IoT-technologie die radiofrequentietags gebruikt om de locatie van goederen te lokaliseren, brengt een niveau van nauwkeurigheid en zichtbaarheid in voorraadbeheer dat zonder deze technologie niet mogelijk is. Radio frequency identification-tags kunnen aan producten, containers of pallets worden bevestigd om realtime traceren en monitoren in de hele toeleveringsketen mogelijk te maken.
Fabrikanten kunnen radio frequency identification-tags aanbrengen op containers, pallets of individuele dozen en lezers gebruiken om gegevens te verzamelen, waaronder SKU’s, batchnummers en vervaldata van producten terwijl ze door de toeleveringsketen gaan.
Radio frequency identification is het meest geschikt voor het volgen van goederen op relatief korte afstanden, dus het kan het beste worden gebruikt in een fabriek, warehouse of distributiecentrum. Binnen deze besloten ruimtes stelt radio frequency identification fabrikanten in staat om de locatie van afgewerkte goederen met een hoge mate van nauwkeurigheid te lokaliseren.
Het delen van gegevens, het integreren van gegevensbronnen die betrokken zijn bij een toeleveringsketenproces, is een andere automatiseringstool die kan helpen bij voorraadbeheer. Softwaresystemen die bijvoorbeeld gegevens over voorraadniveaus, leveranciersgegevens en inkoopordergeschiedenis delen, kunnen automatisch een inkooporder genereren wanneer het materiaal het bestelpunt bereikt.
Softwareautomatisering kan ook de status van inkooporders volgen, waardoor fabrikanten de verwachte leveringsdata binnen handbereik hebben en de efficiëntie van inkooporders kunnen verbeteren.
Monitoren van de verplaatsing van goederen
Een andere vorm van IoT die het wereldwijde transport van goederen binnen toeleveringsketens in de productie kan volgen, is GPS. Door een GPS-apparaat aan een container of pallet met goederen te bevestigen, kunnen toeleveringsketenmanagers de verplaatsing van zendingen in realtime van de haven naar het spoorknooppunt en naar de route van het vrachtvervoer volgen. Wanneer dit wordt geïntegreerd met andere toeleveringsketensystemen, kunnen monitoren en rapportage worden geautomatiseerd. Hierdoor wordt de last van toeleveringsketenbeheer verlicht en de capaciteit van fabrikanten om verzendroutes te optimaliseren vergroot.
ML-algoritmen zijn een ander essentieel hulpmiddel voor het analyseren van de verzendingsomstandigheden. Hiermee kunnen wijzigingen worden aanbevolen om aanvoerroutes te optimaliseren en onderbrekingen te voorkomen. Hoewel geen enkel algoritme ongebruikelijke omstandigheden kan voorspellen (zoals een containerschip dat vast komt te zitten in het Suezkanaal), kan machine learning factoren zoals weerpatronen, scheepvaartverkeer, verzendcapaciteit en vrachtprijzen analyseren om routes te kiezen op basis van snelheid en economie.
Automatiseer repetitieve taken
Door repetitieve taken voor personeel weg te nemen kan de efficiëntie en nauwkeurigheid worden verhoogd. Dit verbeterd het moreel van de werknemers waardoor tijd kan worden besteed aan het verbeteren van de activiteiten van de toeleveringsketen. Robotprocesautomatisering (RPA) is een systeem van software “bots” die de op regels gebaseerde taken voor de verwerking van klantorders, taken voor het opnieuw bestellen van voorraden, het maken van productieschema’s, verzendbevestigingen en het genereren van verzendlabels kunnen automatiseren.
Robots in warehouses, distributiecentra, havens en fabrieken kunnen mensen ontlasten van gevaarlijke of repetitieve fysieke taken. Om robotica toe te passen op een toeleveringsketen voor productie, begint u met het identificeren van de taken die het meeste baat zouden hebben bij automatisering, met name processen die leiden tot hoge letselpercentages bij werknemers, taken waarbij zware lasten moeten worden getild, werk dat wordt gedaan rond gevaarlijke voorwerpen en terugkerende bewegingen die letsel door herhaalde inspanning kunnen veroorzaken.
Robotica-oplossingen kunnen variëren van autonome, mobiele robots (AMR’s) tot robotarmen en cobots: collaboratieve robots die menselijke werknemers helpen. Het integreren van robotica in een warehouse- of distributieworkflow kan enkele aanpassingen aan de indeling of softwaresystemen vereisen, maar de voordelen op het gebied van efficiëntie en veiligheid zijn het waard.
Verbetering van het warehouse-beheer
Of het nu gaat om het integreren van robots of het verbeteren van de efficiëntie van het picken en verpakken, het continu verfijnen en verbeteren van het ontwerp en de indeling van het warehouse zijn essentieel voor efficiënte uitvoerings- en distributieactiviteiten. AI (met behulp van gegevens die zijn vastgelegd door IoT-lezers) kan de verplaatsing van goederen analyseren en blauwdrukken voor magazijnen maken die reisafstanden verkleinen en de efficiëntie maximaliseren.
AI geeft fabrikanten de mogelijkheid om simulaties uit te voeren om te zien hoe verschillende strategieën voor warehouse-beheer werken voordat ze worden geïmplementeerd. Automatisering maakt het ook gemakkelijker om gegevens vast te leggen en te analyseren, zodat toeleveringsketenmanagers snel kunnen schakelen om te voldoen aan de behoeften van veranderende omstandigheden.
IoT en robotica geïntegreerd met warehouse-AI creëren een dynamische omgeving waarin managers over de gegevens en analyses beschikken die ze nodig hebben om de beste werkmethoden voor het beheer van warehouses te identificeren en toe te passen.
Big data meenemen in zakelijke beslissingen
Met de kracht van AI en machine learning kunnen fabrikanten voorspellende analyses gebruiken om slimmere zakelijke beslissingen te nemen. Dat houdt toeleveringsketens in beweging zonder onderbrekingen en zorgt ervoor dat goederen en materialen op het juiste moment daar zijn waar ze moeten zijn om aan de vraag te voldoen.
Een van de meest kritieke toepassingen van automatisering in toeleveringsketens in de productie is vraagplanning. Het voorspellen van de toekomstige vraag is een onvolmaakte wetenschap, maar de kracht van AI en ML om big data-sets te verwerken en te analyseren, brengt een nauwkeurigheidsniveau met zich mee dat zonder automatisering niet mogelijk is.
In de huidige uitdagende toeleveringsketens moeten fabrikanten rekening houden met verstoringen in transport en bevoorrading als gevolg van extreme weersomstandigheden, burgerlijke onrust en oorlog, onverwachte gebeurtenissen zoals een wereldwijde pandemie en meer. Voorspellende analyses kunnen risico’s analyseren en mitigatiestrategieën voorstellen om onderbrekingen in de aanvoer te omzeilen. Bovendien kunnen AI- en ML-tools economische en marktomstandigheden analyseren om toekomstige behoeften te voorspellen en gefundeerde schattingen te maken van de hoeveelheid en de timing om de goederen door de waardeketen te verplaatsen en ze precies op het juiste moment bij de consument te plaatsen.
Conclusie
Toeleveringsketens in de productie moeten het volledige scala aan automatiserings- en AI-tools gebruiken om concurrerend te blijven. Bedrijven zullen misschien nooit volledig terugkeren naar de just-in-time (JIT) toeleveringsketens uit het verleden, maar automatisering stelt fabrikanten in staat om JIT-flexibiliteit en -efficiëntie te benaderen.
Bedrijven moeten bepalen welke tools bij hun gebruikssituaties in de toeleveringsketen passen en de middelen inzetten om ze te gebruiken, inclusief training van werknemers, investeringen in nieuwe IT-systemen en wijzigingen in de indeling van het warehouse. De voordelen, in termen van kostenbesparingen en snelheid van de activiteiten in de toeleveringsketen, rechtvaardigen ruimschoots de initiële kosten van het toevoegen van automatisering.
Geoff Whiting is de Senior Writer voor Red Stag Fulfillment, een externe dienstverlener in de e-commerce gericht op het ondersteunen van zware, omvangrijke en hoogwaardige producten. Hij heeft meer dan tien jaar ervaring op het gebied van e-commerce, technologie en bedrijfsontwikkeling. In zijn vrije tijd verkent Geoff graag nieuwe keukens en muziek, en probeert niet te verdwalen tijdens het wandelen in de natuur terwijl hij naar podcasts luistert.
