AI-voorraadbeheer: complete automatiseringsgids
Tellen telt — het nooit eindigende verhaal: Herhaaldelijke fysieke tellingen binnen het voorraadbeheer zijn vervelend en tijdrovend en leiden vaak tot fouten en inefficiënties bij het controleren van de voorraad.
Gegevensinvoer — een haat-liefdeverhouding: Handmatige gegevensinvoer en orderverwerking kunnen foutgevoelig en traag zijn, wat de nauwkeurigheid en snelheid van voorraadbeheeractiviteiten beïnvloedt.
Voorspellingsfiasco: Vertrouwen op historische verkoopgegevens voor vraagvoorspellingen is een reactieve aanpak die bijdraagt aan problemen met niet-voorradige artikelen en overbevoorrading.
De stresssymfonie van niet-voorradige artikelen: Inefficiënte voorraadpraktijken leiden tot niet-voorradige artikelen die de activiteiten verstoren, vertragingen veroorzaken en klanten teleurstellen.
Meer is niet altijd beter: Overbevoorrading als gevolg van slechte voorraadpraktijken leidt tot hogere voorraadkosten, legt kapitaal vast en vermindert de winstgevendheid.
Terugkerende fysieke tellingen. Handmatige gegevensinvoer en orderverwerking. Reactieve vraagvoorspelling op basis van historische verkoopgegevens.
Deze inefficiënte werkwijzen plagen traditioneel voorraadbeheer. Deze verouderde aanpak leidt tot voorraadtekorten, overbevoorrading en andere operationele uitdagingen.
In het ergste geval kan dit een volledig bedrijf de das omdoen. Specialist op het gebied van operationele efficiëntie Jon Naseath deelde dit waarschuwende verhaal op LinkedIn, waar je rekening mee moet houden:
Want more from The Retail Exec?
Sign up for a free membership to complete reading this article:
Have an account? Log In
Als je al voorraadbeheersoftware gebruikt, ben je al goed op weg. Maar met technologie kun je nog zoveel meer potentieel benutten.
Een goed voorbeeld: AI gebruiken voor voorraadbeheer. Dit kan je e-commercebedrijf op allerlei manieren transformeren, die we in dit blogbericht uitgebreid zullen bespreken.
Maar laten we het voorlopig hebben over hoe AI zijn weg vond naar voorraadbeheerprocessen en deze revolutioneerde.
Welke rol speelt AI in voorraadbeheer?
Vroege pogingen om machinaal leren in voorraadsystemen te integreren waren omslachtig, basaal en sterk logistiek gericht.
Maar toen de jaren 80 aanbraken, ontwikkelde de assistent voor voorraadbeheer (IMA) van de Amerikaanse luchtmacht regelsystemen die vooraf gedefinieerde ‘als-dan’-regels gebruikten voor het voorspellen en aanvullen van reserveonderdelen.
AI en machinaal leren kregen in de jaren 2000 meer momentum naarmate de rekenkracht toenam en hardware toegankelijker werd.
Dit datagestuurde tijdperk transformeerde het supplychainbeheer (SCM) door betere voorspellingen en slimmer voorraadbeheer mogelijk te maken.
In de jaren 2010 ontstond het industriële internet der dingen (IIoT), waarbij apparaten—machines, apparatuur, voertuigen en producten—met elkaar werden verbonden via sensoren die aan het internet gekoppeld waren.
IIoT-datawetenschap maakte vervolgens realtime voorraadtracking, voorspellend onderhoud van apparatuur en optimale bezorgroutes mogelijk.
Industrie 4.0-kunstmatige intelligentie en automatisering benutten deze datarijke omgeving om responsievere processen aan te sturen, zoals het automatisch genereren van bestellingen wanneer een populair artikel bijna op is.
Dit is waar AI-voorraadbeheer zich vandaag bevindt. Technologie is geëvolueerd van basale automatisering tot een krachtcentrale voor voorspellende analyses.
Heb je voorspellende inzichten, maar komt je voorraad nog steeds te laat aan? MEIO is de ontbrekende schakel.
Belangrijkste AI-methodologieën voor voorraadbeheer
Laten we het concreet maken—AI is geen afzonderlijke tool, maar een gereedschapskist. Dit zijn de belangrijkste methodologieën die de moderne voorraadbeheersystemen van vandaag aandrijven:
1. Machinaal leren (ML)
Modellen voor machinaal leren leren van je gegevens—en worden na verloop van tijd slimmer. Ze vormen de basis voor alles van vraagvoorspelling tot anomaliedetectie.
- Gesuperviseerd leren is uitstekend geschikt voor historische verkoopgegevens en het voorspellen van toekomstige vraag.
- Ongesuperviseerd leren, zoals clustering, helpt je producten of leveranciers te groeperen op basis van gedeelde kenmerken (bijv. verkoopsnelheid, marge, seizoensgebondenheid).
- Versterkingsleren kan voorraadniveaus dynamisch optimaliseren door verschillende strategieën te testen en zich in realtime aan te passen.
Toepassing: Een DTC-merk kan ML gebruiken om vast te stellen dat zijn huidverzorgingssets niet per seizoen, maar op basis van de timing van socialmediacampagnes het best verkopen—iets wat een systeem op basis van regels zou missen.
2. Voorspellende analyse
De kern van elke slimme voorraad-aanvullingstool is voorspellende analyse.
Deze systemen analyseren trends uit het verleden en externe signalen (zoals het weer, zoektrends en marketingcampagnes) om de toekomstige vraag te voorspellen.
- Gaat verder dan eenvoudige prognoses door “wat-als”-scenario’s mee te nemen
- Helpt de voorraad voorafgaand aan belangrijke gebeurtenissen (uitverkopen, feestdagen, influencer-campagnes) optimaal af te stemmen
🧠 Tip van de expert:
De beste systemen combineren voorspellende analyse met voorschrijvende analyse: ze vertellen je niet alleen wat er waarschijnlijk gaat gebeuren, maar ook wat je vervolgens moet doen.
3. Voorraadsegmentatie (AI-verrijkte ABC-analyse)
Bij de traditionele ABC-analyse worden producten van A tot C gerangschikt op basis van verkoopvolume of hun bijdrage aan de omzet. Segmentatie met AI gaat verder:
- Multivariate analyse. Kijkt naar de verkoopsnelheid, marges, levertijden en seizoensgebondenheid van producten.
- Dynamische segmentatie. Wordt in realtime bijgewerkt op basis van veranderingen in de vraag of kostenstructuren.
- Op de klant gerichte clustering. Segmenteert voorraad niet alleen op basis van productprestaties, maar ook op basis van klantgedrag (bijv. herhaalaankopen en abonnementswaarde).
Resultaat: Nauwkeurigere voorraad-, prijs- en promotiestrategieën per segment.
Voordelen van voorraadbeheer door AI
Moderne AI kan nu de volledige toeleveringsketen omvatten, waardoor inefficiënties en voorraadproblemen worden verminderd. Dit kan leiden tot:
Verbeterde nauwkeurigheid en minder menselijke fouten
Fouten bij gegevensinvoer en voorraadregistratie kunnen je beeld van voorraadniveaus en productieschema’s vertekenen.
Voorraadbeheer met AI helpt bij het ontwikkelen van een nauwkeurigere vraagplanning en het leveren van consistente serviceniveaus, zelfs bij een fluctuerende klantvraag.
Bijvoorbeeld: Wellnessmerk Semaine Health behaalde een order-nauwkeurigheidspercentage van 99,95% na gebruik van de door AI aangestuurde voorraadplaatsing van Shipbob.
Lagere kosten
Door AI verbeterde voorraadbeheersystemen brengen automatisering met machinaal leren en voorspellende technologie naar een heel ander niveau.
Omdat robots geen pauzes, vakanties of ziektedagen nodig hebben, kun je hun efficiëntie optimaliseren.
Ze werken de klok rond foutloos, wat zich voor bedrijven vertaalt in een hogere productiviteit (53%) en kostenbesparingen (48%).
Verbeterde schaalbaarheid
AI kan grote, uiteenlopende datasets verwerken zonder dat daarvoor extra middelen nodig zijn.
Je hoeft geen nieuw personeel aan te nemen of je op nieuwe tools te abonneren om belangrijke taken uit te voeren, zoals inzicht krijgen in de klantvraag en het gedrag van leveranciers.
Hogere klanttevredenheid
Systemen voor door AI aangestuurde personalisatie analyseren patronen in klantgedrag om relevante producten voor te stellen op basis van realtime voorraadgegevens.
Dit wekt de interesse van shoppers en zorgt er tegelijkertijd voor dat producten direct kunnen worden gekocht, waardoor de klantervaring als geheel verbetert.
Beperking van voorraadtekorten en overbevoorrading
Een onderzoek wees op het potentieel van AI om voorraadbevoorrading, optimalisatie van veiligheidsvoorraden en nauwkeurige leveringsvoorspellingen te verbeteren.
AI kan in realtime monitoren welke producten snel uit je schappen verdwijnen en welke er te lang blijven liggen. Deze nauwkeurigheid betekent minder verspilde middelen aan overtollige voorraad en minder gemiste verkoopkansen.
Datagedreven besluitvorming
51% van de bedrijven en 82% van de bedrijven die opkomende technologieën gebruiken, rapporteerden dat AI hun besluitvorming verbeterde.
AI voor voorraadbeheer beperkt de risico’s die gepaard gaan met beslissingen die op gevoel zijn gebaseerd, door inzichten uit gegevens en geavanceerde algoritmen te benutten.
8 manieren waarop je AI kunt gebruiken om voorraadbeheer te optimaliseren
AI herkent patronen in gegevens en markttrends en gaat nog een stap verder door rekening te houden met jouw input.
Dit aanpassingsvermogen is een goede zaak, omdat toeleveringsketens niet lineair zijn. Na verloop van tijd creëert deze feedbacklus een steeds slimmer en efficiënter systeem.
Dankzij deze geavanceerde intelligentie biedt AI zeven effectieve manieren om voorraadbeheer te optimaliseren. Het kan helpen met:
1. De nauwkeurigheid van vraagvoorspellingen verbeteren
Het aanhouden van het juiste aantal producteenheden om te verkopen is essentieel om de winst te maximaliseren. Maar Excel en voorspellingsformules brengen je maar tot op zekere hoogte.
Uiteindelijk bereik je een grens, vooral gezien de snelheid waarmee e-commercebedrijven groeien (de voorspelde CAGR bedraagt 9.49%). Sommige e-commercebedrijven hebben niet eens jaren aan historische gegevens om de ontwikkeling van de huidige markt te kunnen volgen.
Statistische modellen hebben moeite om iets anders dan lineaire verbanden vast te leggen. Ze kunnen patronen niet van het ene product naar het andere extrapoleren.
Nicolas Vandeput, datawetenschapper in de toeleveringsketen (Bron)
Met voorspellend AI-gestuurd voorraadbeheer kun je rekening houden met relevante gegevens, waaronder historische en realtime verkoopcijfers, en bedrijfsfactoren zoals seizoensgebondenheid, concurrentie, trends en gedragspatronen van klanten.
Andrei Newman, CEO van het luxe thuiswellnessmerk Designer Home Spas, kan de doeltreffendheid ervan bevestigen:
Dankzij betere vraagvoorspellingen hebben we zowel voorraadtekorten als overbevoorrading tot een minimum beperkt.
We verspillen geen geld meer aan overtollige voorraad die onverkocht blijft liggen of aan de hoge kosten van spoedbestellingen om aan onverwachte vraag te voldoen.
Deze efficiëntie helpt om een stabiele kasstroom te behouden en financiële verspilling te verminderen.
Combineer deze mogelijkheid met machinaal leren en beperkingen in de gegevens worden minder problematisch.
Dit is handig wanneer je niet over voldoende gegevens beschikt, bijvoorbeeld bij het voorspellen van de vraag tijdens de feestdagen naar een product dat nog maar bijna een jaar op de markt is.
AI-gestuurde vraagvoorspellingen kunnen scenarioanalyses gebruiken om de toekomstige vraag in verschillende hypothetische situaties te schatten.
Je kunt AI ook gebruiken om de impact van verschillende externe factoren, zoals economische omstandigheden, te beoordelen.
2. Voorraadbevoorrading automatiseren
Harvard Business Review stelde: voorraadtekorten zorgen ervoor dat klanten weglopen.
In e-commerce is weglopen net zo eenvoudig als op een knop drukken.
Om dit te voorkomen, moet je de optimale bestelmomenten van je handelswaar goed in de gaten houden om de juiste voorraadhoeveelheden, inclusief veiligheidsvoorraad, te handhaven.
Maar voor veel online merken is dat geen eenvoudige opgave, omdat de factoren die deze parameter beïnvloeden variëren.
Als gevolg daarvan gaf 60% van de wereldwijde online shoppers aan problemen met de onbeschikbaarheid van producten te zijn tegengekomen.
AI-gestuurde voorraadaanvulling biedt een efficiënte manier om dit onderdeel van je bedrijf te beheren. Bestellingen worden geplaatst wanneer dat nodig is, niet wanneer de kalender dat aangeeft.
In plaats van vaste bestelmomenten gaat dit proces hand in hand met vraagvoorspelling (net als bij JIT-voorraadbeheer in de productie).
Volgens Nick DeGiacomo, CEO van de AI-voorraadtool Bucephalus:
Voorraadaanvulling is een complex samenspel van voorspelling, context, simulatie en voortdurend leren.
Daarvoor zijn niet alleen uitstekende voorspellingen nodig, maar ook een diepgaand inzicht in het volledige ecosysteem van de toeleveringsketen.
Voorspellingen van topniveau vormen de basis; zonder nauwkeurige vraagvoorspelling zal zelfs het meest geavanceerde voorraadaanvullingssysteem tekortschieten.
Geavanceerde voorraadaanvullingssystemen analyseren op basis van deze informatie de ideale bestelhoeveelheden en bestelmomenten, genereren de bestellingen en sturen deze naar leveranciers.
IBM rapporteerde dat bedrijven die deze technologie inzetten doorgaans 40% besparen op arbeidskosten en hun voorraad met 35% verminderen.
3. Gebruik realtime voorraadtracking
“Realtime” is een modewoord waar we ons allemaal in kunnen vinden, omdat het betekent dat je altijd toegang hebt tot de meest recente gegevens.
Wie zou dat niet willen bij het nemen van een belangrijke zakelijke beslissing?
De meeste besluitvormers in de toeleveringsketen willen dat zeker. Uit een enquête uit 2023 bleek dat 77% van hen van mening is dat realtime inzicht in de voorraad noodzakelijk is.
Met een realtime voorraadvolgsysteem—aangeboden door voorraadbeheertools zoals Cin7 Core en Helcim—kun je volgen wat er binnenkomt en vertrekt in magazijnen of distributiecentra, en zelfs in fysieke winkels (als je die hebt).
Volgens mkb-handelaren die dergelijke platforms gebruiken, is 91% het ermee eens dat deze platforms uitgebreide realtime voorraadcontrole bieden.
Het gebruik van geavanceerde ERP-systemen is op dit punt ook noodzakelijk. Traditionele ERP-systemen leggen niet veel van de cruciale informatie vast die nodig is voor planning van de toeleveringsketen en voorraadupdates.
DeGiacomo vergeleek deze systemen met door een vuile achteruitkijkspiegel kijken, omdat ze gefragmenteerde en onvolledige gegevens leveren. Met AI kun je vertrouwen op multimodale modellen voor het gelijktijdig verwerken en begrijpen van meerdere soorten invoergegevens.
“In de wereld van de toeleveringsketen vindt veel communicatie en planning plaats in documenten, tekst of audio, terwijl productinformatie is vastgelegd in foto's, beoordelingen of lange, ongestructureerde lijsten met kenmerken. Met multimodale modellen kunnen we deze informatie snel en eenvoudig extraheren en er betekenis aan geven,” legde hij uit.
Nadat Precision Watches een intelligent ERP-systeem en RFID-technologie had geïmplementeerd om hun online- en winkelvoorraden tijdens een Rolex-verkoop te synchroniseren, deelde marketingmanager Sergey Taver het volgende:
Onze realtime voorraadweergave verhoogde de conversies met 20%, omdat klanten vertrouwen hadden in de beschikbaarheid. Deze transparantie vermindert oververkoop en vergroot het vertrouwen van klanten.
4. Optimaliseer de categorisering van voorraad
Sluimerproducten. Langzaam verkopende producten. Zombieproducten. Hoe je ze ook noemt, je wilt deze budgetvreters uit je productportfolio verwijderen.
Voorraadoptimalisatie betekent dat je je richt op winnende producten.
De ABC-analyse is een populaire techniek voor voorraadbeheer die hierbij helpt. Deze is gebaseerd op het paretoprincipe (oftewel: 80% van je omzet komt uit 20% van je producten).
De methode rangschikt je producten van A tot C, waarbij A staat voor de meest winstgevende en C voor de minst winstgevende producten.
Veel hulpmiddelen voor voorraadbeheer en ERP-systemen bieden automatisering die dit deel voor je afhandelt en zelfs het juiste serviceniveau voor elke groep instelt.
AI-voorraadbeheer gaat echter een stap verder door verder te kijken dan de omzet die elk artikel genereert.
Deze studie bewees dat het gebruik van AI bij ABC-analyses het mogelijk maakt om meerdere criteria mee te wegen, zoals kostengegevens, inkoopdoorlooptijd, productie en kritieke aard.
Dit helpt bij het optimaliseren van de voorraad door producten te classificeren op basis van meer genuanceerde criteria.
Zo kan Inventoro van Cin7 Omni productportfolio's classificeren op productcategorie, magazijn en leveranciers.
Stel dat je een groot e-commercebedrijf beheert met meerdere distributiecentra.
AI kan de verkoop, bevoorradingstijden en populariteit van artikelen in elk magazijn analyseren. Met de beschikbare informatie kun je een product identificeren dat online over het algemeen langzaam verkoopt, maar in een specifieke regio een bestseller kan zijn.
5. Verbeter het magazijnbeheer
Magazijnbeheer voor e-commercebedrijven in het mkb omvat vaak uitbesteding aan 3PL's. Je kunt naar de volgende sectie gaan als dit op jou van toepassing is.
Maar als je retailbedrijf een eigen magazijn beheert, heb ik goed nieuws voor je. Kunstmatige intelligentie verbetert het magazijnbeheer op meer dan één manier.
Hardik Chawla, senior productmanager bij Amazon SCOT (Technologie voor optimalisatie van de toeleveringsketen), deelde het volgende: “Beeldverwerking en kunstmatige intelligentie verbeteren de efficiëntie van ontvangstprocessen en operationele workflows.”
AI-magazijnbeheer optimaliseert en verbetert:
- Arbeidsbeheer. 37% van de leiders in de toeleveringsketen gaf aan te kampen met een groot tot extreem tekort aan arbeidskrachten (chauffeurs en magazijnmedewerkers). Met realtimegegevens kan AI taken toewijzen aan medewerkers op basis van de actuele vraag, de locatie van de medewerker en eerdere prestaties.
- Dynamische locatie-indeling. AI-gestuurde hulpmiddelen voor dynamische locatie-indeling, zoals Lucas, simuleren scenario's om te bepalen of er een betere locatie voor een product is, waardoor de magazijnindeling verbetert. Functies zoals gelijkenisdetectie zijn bijzonder nuttig om vermijdbare fouten te voorkomen, zoals pickfouten die ontstaan doordat vergelijkbare artikelen naast elkaar worden geplaatst.
- Efficiëntie bij het orderpicken. Innovaties zoals AI-gestuurde autonome mobiele robots (AMR's) kunnen zich met opmerkelijke nauwkeurigheid over magazijnvloeren verplaatsen. Ondertussen gebruiken sensoren en RFID-tags AI en IoT om de verplaatsing van voorraad te volgen.
- Voorspellend onderhoud. Voorspellende technologie detecteert potentiële problemen voordat deze de bedrijfsvoering verstoren en financiële schade veroorzaken. Deloitte rapporteerde dat dit kan leiden tot 20% hogere productiviteit, 15% minder uitvaltijd en 5% kostenbesparing op nieuwe apparatuur.
- Voorraadbewaking. AI-aangedreven drones, zoals Gather AI, kunnen voorraadfouten gemiddeld met 66% verminderen. Deze apparaten kunnen zelfstandig vliegen en foto's van de voorraad maken. AI analyseert deze afbeeldingen vervolgens en stemt ze af op WMS-gegevens. Ze kunnen ook onderbenutte magazijnruimte aan het licht brengen.
DeGiacomo noemde een van de belangrijkste redenen waarom AI in magazijnbeheer essentieel is—Simulatie.
AI helpt bij het “simuleren van talloze mogelijke scenario's om optimale strategieën te identificeren. Geavanceerde simulaties kunnen magazijnindelingen, orderverzamelstrategieën en personeelsbezetting testen en verfijnen voordat ze worden geïmplementeerd, waardoor risico's aanzienlijk worden verminderd en de operationele efficiëntie toeneemt.”
6. Stroomlijn het leveranciersbeheer
Eenennegentig procent van de organisaties die AI hebben ingezet om activiteiten in de toeleveringsketen te verbeteren, heeft een positieve invloed op de besluitvorming en bedrijfsvoering ervaren.
Nauwkeurige vraagvoorspellingen kunnen de weg vrijmaken voor betere samenwerkingen met uw leveranciers.
Als u vooraf weet hoeveel handelswaar u in de nabije toekomst nodig hebt en over welke periode, bevindt u zich in een sterkere onderhandelingspositie.
AI helpt u ook voorop te blijven door gegevens te analyseren en onregelmatigheden in het gedrag van leveranciers, zoals inconsistente levertijden, te signaleren.
Deze informatie biedt een basis voor risicobeperking.
Maar AI kan achter de schermen nog meer doen. De machineleersystemen van vandaag kunnen leveranciersrisico's proactief bewaken door het volgende te analyseren:
- Prestaties bij tijdige levering en schommelingen in levertijden
- Variaties in de uitleveringsgraad tussen SKU's of locaties
- Kostenafwijkingen of prijsveranderingen in de loop der tijd
- Externe signalen zoals ESG-schendingen of financiële instabiliteit
Tools zoals Scoutbee en Resilinc kunnen zelfs gegevens van derden scannen (bijv. nieuwsberichten, marktwaarschuwingen en klantbeoordelingen) om opkomende leveranciersrisico's aan het licht te brengen—voordat deze uw orderafhandelingsactiviteiten verstoren.
Dit is goed nieuws, want uit onderzoek blijkt dat slechts 26% van de inkoopdirecteuren risico's binnen hun leveranciersbestand met vertrouwen kon voorspellen.
Met AI stijgt dat aantal—snel.
En als het ergste gebeurt en uw primaire leverancier op het laatste moment tekortschiet, kan AI snel inspringen om vervangende leveranciers te identificeren.
Volgens Harvard Business Review kunnen tools zoals Scoutbee websites doorzoeken om een lijst met potentiële leveranciers samen te stellen en hun financiële situatie, klantbeoordelingen en andere relevante informatie te controleren.
AI stelt teams in de toeleveringsketen in staat om over te stappen van reactieve probleemoplossing naar proactieve, datagestuurde samenwerkingen met leveranciers die de veerkracht van de voorraad op lange termijn ondersteunen.
7. Implementeer dynamische prijzen en promoties
Met dynamische prijsstelling kunt u productprijzen aanpassen aan de actuele klantvraag, marktomstandigheden en andere factoren.
Dit sluit aan op AI-aangedreven vraagvoorspelling, waardoor bedrijven realtime prijsaanpassingen kunnen doen op basis van voorspelde schommelingen in de vraag en voorraadniveaus.
Van vraagvoorspelling tot dynamische prijsstelling: elk element is afgestemd op het anticiperen op en voldoen aan de behoeften van klanten. Deze onderlinge verbondenheid zorgt ervoor dat de hele toeleveringsketen zich eensgezind voortbeweegt om de best mogelijke klantervaring te bieden.
Nick DeGiacomo, CEO van Bucephalus
Met deze strategie kunt u 82% van de Amerikaanse shoppers aantrekken die graag online prijzen vergelijken, zodat zij de best mogelijke aanbiedingen kunnen vinden.
Bij het plannen van productpromoties biedt inzicht in de prestaties van uw productportfolio en de realtime beschikbaarheid van uw voorraad veel voordelen.
Fulfilmentbedrijf voor wanddecoratie die op aanvraag wordt geprint, merchOne, gebruikt deze informatie bij het opzetten van promoties voor hun e-commercepartners.
CEO Philipp Muehlbauer deelde dat hun liveproductiegegevens helpen “om kortingen of toeslagen toe te passen afhankelijk van de huidige productiecapaciteit en -snelheid, zodat verwachtingen en consumentenvraag kunnen worden beheerd.”
AI kan ook je volledige dataset analyseren om promotiestrategieën te optimaliseren.
Zelfs als je niet eerder een specifieke promotie hebt uitgevoerd, zoals “één kopen, één gratis” voor product A, kan AI leren van vergelijkbare promoties voor vergelijkbare producten.
Machinaal leren kan patronen herkennen en deze waardevolle inzichten toepassen op product A, zodat je zelf kunt zien of dit voor jou een winstgevende stap is.
8. Simuleer voorraadscenario's om je op onzekerheid voor te bereiden
Laten we eerlijk zijn: toeleveringsketens vallen stil. Klanten verdwijnen zonder iets te laten horen. Trends schieten omhoog en kelderen vervolgens. Je kunt niet alles voorspellen, maar je kunt het wel simuleren.
Scenariosimulatie gebruikt AI om “wat als”-situaties te modelleren en je voorraadstrategie hieraan te toetsen voordat je daadwerkelijk geld inzet.
We hebben het bijvoorbeeld over:
- Wat als je belangrijkste leverancier 10 dagen offline gaat?
- Wat gebeurt er als de vraag volgende Black Friday verdubbelt?
- Hoe ga je bestellingen uitvoeren als er vertragingen optreden bij verzendingen naar de westkust?
In plaats van te gokken of te vertrouwen op verouderde vraagmodellen, kun je met AI-simulators zoals SimWell, AnyLogic en AIMMS je strategie aan stresstests onderwerpen en je reacties optimaliseren voor:
- Voorraadtoewijzing over meerdere magazijnen
- Veiligheidsvoorraadniveaus bij fluctuerende levertijden
- Prijsstrategieën tijdens een overschot of schaarste
- Personeels- en opslaglocatieplannen als het volume stijgt of verschuift
Deze simulaties zijn geen statische spreadsheets. Het zijn adaptieve, datagestuurde modellen die worden bijgewerkt zodra nieuwe omstandigheden zich voordoen: economische verschuivingen, vertragingen bij verzendingen en zelfs viraliteit op TikTok.
Uitdagingen bij de implementatie van AI-voorraadbeheer
Is de rekenkracht van AI voldoende om je voorraadbeheer naar een hoger niveau te tillen? Ja, als je het volgens plan implementeert en je vooraf voorbereidt om de beperkingen ervan aan te pakken, namelijk:
Afhankelijkheid van en kwaliteit van gegevens
In gesprek met Supply Chain Dive deelde Bob Czechowicz, senior directeur Innovatie bij GS1, het volgende: “Tenzij je erop kunt vertrouwen dat je over kwalitatieve en consistente gegevens beschikt, zul je waarschijnlijk moeite hebben om problemen op te lossen.”
AI is slechts zo slim als de gegevens die eraan worden gevoerd.
Als je gegevens onvolledig, verouderd of ronduit onjuist zijn, lijden de resultaten van AI daar ook onder.
Het opschonen van je gegevens is de eerste stap. Je moet ook gestandaardiseerde gegevenspraktijken opzetten en onderhouden om fouten te beperken en op de lange termijn gegevens van hoge kwaliteit te behouden.
Gegevensbeveiliging en privacy
80% van de gegevensexperts is het ermee eens: AI maakt gegevensbeveiliging uitdagender.
Als je vertrouwt op software voor AI-voorraadbeheer, kan je bedrijf worden blootgesteld aan kwetsbaarheden. 74% van de cyberaanvallen is terug te voeren op partners in de softwaretoeleveringsketen.
Overweeg rolgebaseerde toegangscontroles (RBAC) te gebruiken om de toegang tot voorraadbeheersystemen te beperken en beveiligde back-ups te maken voor het geval van gegevensverlies of -beschadiging.
Het is ook belangrijk om te voldoen aan regelgeving voor gegevensbescherming, zoals de Algemene verordening gegevensbescherming (GDPR) en de Californische wet inzake consumentenprivacy (CCPA), omdat deze kaders je kunnen helpen je gegevens te beschermen en de kwaliteit ervan te behouden.
Initiële kosten en complexiteit
Het implementeren van AI voor e-commerce voorraadbeheer kan een aanzienlijke investering zijn. Tot de kosten behoren:
- Abonnementen op AI-software
- Integratie met bestaande systemen
- Personeel voor implementatie en onderhoud
- Training om personeel vaardig te maken
AI vereist expertise, ongeacht of die intern aanwezig is of wordt uitbesteed. Daarom is het nuttig om vóór de implementatie van een AI-systeem over een getraind team te beschikken, om te voorkomen dat gegevens verkeerd worden geïnterpreteerd en voorraadprognoses mislukken.
Maar kosten zijn niet de enige hindernis. Voor veel e-commerce operationele teams botst de toepassing van AI ook met verouderde systemen, gegevenssilo's of starre ERP-structuren die niet zijn ontworpen voor realtime-intelligentie.
Andere uitdagingen zijn:
- AI-hulpmiddelen integreren met verouderde voorraad- en magazijnsystemen
- Draagvlak bij belanghebbenden creëren binnen teams (bedrijfsvoering, financiën, marketing)
- AI-modellen onderhouden en opnieuw trainen naarmate omstandigheden veranderen
- Overmatige afhankelijkheid van ondoorzichtige modellen voorkomen die niet uitlegbaar zijn
Zodra je team er helemaal klaar voor is, leg je een solide basis voor opschaling door je eerste strategische plannen te testen en te verfijnen.
Succes met AI in voorraadbeheer draait niet alleen om de technologie – het gaat om de implementatiestrategie. De sleutel is om langzaam te beginnen met een pilotproject en van daaruit te itereren om een volwaardig product op te bouwen.
Hardik Chawla, Senior productmanager - technisch bij Amazon SCOT
Onze beste keuzes voor voorraadbeheersoftware
Voorraadbeheersystemen nemen AI snel over om hun hulpmiddelen te verbeteren. Ook de beschikbaarheid van integraties van derden breidt zich uit.
We hebben verschillende platforms uitgeprobeerd en getest om je te helpen een platform te vinden dat de beste waarde voor je bedrijf biedt.
Bekijk onze lijst met de 30 beste hulpmiddelen voor voorraadbeheer om te zien welke je kunnen helpen AI effectief te implementeren:
Clicks on the links below may earn a commission, which supports our independent testing and review of software and services. Learn more about how we stay transparent.
En als je specifiek het probleem van uitzonderlijk slimme aanvulling wilt aanpakken, hebben we de beste voorraad-aanvulsoftware beoordeeld om voorraadtekorten tot het verleden te laten behoren:
Clicks on the links below may earn a commission, which supports our independent testing and review of software and services. Learn more about how we stay transparent.
De toekomst van AI in voorraadbeheer
De mogelijkheden van AI zullen alleen maar beter worden.
Verbeterde realtime voorraadtracering en vraagvoorspelling kunnen in de toekomst zorgen voor beter voorspelbare toeleveringsketens.
AI-gestuurde platforms zullen taken die ooit arbeidsintensief en foutgevoelig waren, zoals het delen van gegevens en het coördineren van zendingen, verder blijven automatiseren.
Als je een liefhebber bent van baanbrekende technologieën, zei Chawla dat we in de niet al te verre toekomst waarschijnlijk de volgende toepassingen zullen zien:
- Voorraadtracking geïntegreerd met blockchain: Dit kan een revolutie teweegbrengen in de manier waarop we voorraad in complexe toeleveringsketens beheren en verifiëren, dankzij realtime, fraudebestendige tracking van productie tot levering.
- Visuele voorraadaudit: Met AI-aangedreven camera's kunnen magazijnschappen voortdurend worden gescand, waarbij defecten bij ontvangst, de staat van producten en de voorraadhoeveelheden worden geïdentificeerd.
- Voorraadvragen in natuurlijke taal: Stel je voor dat magazijnmedewerkers of leidinggevenden complexe voorraadvragen stellen in natuurlijke taal. “Wat is ons huidige voorraadniveau van rode sneakers in maat 9 en hoe verhoudt dit zich tot het kerstseizoen van vorig jaar?” Grote taalmodellen (LLM's) zouden direct een gedetailleerd antwoord in context kunnen geven.
Tot slot
Maar liefst 94% van de bedrijven was van plan om AI in 2024 in hun bedrijfsvoering te gebruiken, en daar is een goede reden voor. Ondanks de uitdagingen die met de implementatie ervan gepaard gaan, wegen de nadelen niet op tegen de voordelen.
Het moderniseren van voorraadbeheer tot het punt waarop je profiteert van superieur inzicht in je voorraad en betere besluitvorming was ooit een utopie in de toeleveringsketenindustrie, maar nu is het werkelijkheid.
Als je na het lezen hiervan meer geneigd bent om AI te gebruiken voor je e-commerceactiviteiten, zijn hier andere aspecten van je bedrijf waarin je dit kunt implementeren.
Voor wie op zoek is naar een meer AI-gestuurde tool voor voorraadbeheer, hebben we een lijst samengesteld van de 20 beste e-commerceopties en een checklist met functies waar je op moet letten.
Als je overweegt AI ook buiten voorraadbeheer toe te passen, bekijk dan enkele van de beste AI-oplossingen voor de detailhandel die beschikbaar zijn voor andere onderdelen van je bedrijfsvoering.
Als je op zoek bent naar andere manieren om je voorraadbeheer te verbeteren, vind je hier een handleiding.
In de wereld van e-commerce gaat alles snel en moet je bijblijven. Abonneer je op onze nieuwsbrief met de nieuwste inzichten voor e-commercemanagers van toonaangevende experts in e-commerce.
Veelgestelde vragen over AI-voorraadbeheer
Oké, we zijn aan het einde gekomen, maar je hebt nog steeds een paar vragen. Als we het goed hebben geraden, zouden de volgende antwoorden deze moeten beantwoorden. (duimen maar)
Hoe verbetert AI de nauwkeurigheid van de voorraad en vermindert het voorraadtekorten?
AI gebruikt geavanceerde algoritmen voor machinaal leren om in realtime enorme hoeveelheden gegevens te doorzoeken.
Door meerdere factoren te analyseren, zoals historische verkopen, seizoensgebonden trends, doorlooptijden van leveranciers en serviceniveaus, bepaalt AI de optimale bestelniveaus en -hoeveelheden voor elke SKU.
Het beste van alles is dat AI adaptief leren en simulaties kan gebruiken om de meest waarschijnlijke uitkomsten te voorspellen.
Kan voorraadbeheer volledig worden geautomatiseerd met AI?
AI kan inderdaad veel werk uit handen nemen, maar vereist nog steeds menselijk inzicht.
Het beheren van leveranciersrelaties, het onderhandelen over voorwaarden en ethische besluitvorming vereisen vaak complexe redeneervaardigheden waarover AI niet beschikt.
Bovendien heeft AI nog steeds beperkingen.
Zo merkte datawetenschapper voor toeleveringsketens Anish Anand op dat generatieve AI in het bijzonder ruis kan vastleggen in plaats van echte vraagindicatoren en onnauwkeurige prognoses kan leveren als gevolg van een slechte gegevenskwaliteit.
Daarom blijft een combinatie van interventie door machines en mensen het beste.
Wat is de rol van AI in supplychainbeheer buiten voorraadbeheer?
Onderzoekers verwachten dat het AI-adoptiepercentage in de hele toeleveringsketen sterk zal stijgen.
Naast AI-voorraadbeheer kunnen bedrijven opkomende technologieën gebruiken om krachtige cloudsystemen te ontwerpen en te onderhouden. Door AI aangestuurde voorspellende analyses helpen downtime tot een minimum te beperken door mogelijke kwetsbaarheden in de cloudinfrastructuur te identificeren voordat deze zich voordoen.
Deze proactieve monitoring is ook nuttig voor risicobeheer. AI-algoritmen analyseren transactiegegevens om patronen te vinden die wijzen op frauduleuze activiteiten, defecten aan apparatuur en onderhoudsbehoeften.
Ook de logistiek profiteert van door AI aangestuurde prognoses. Met behulp van machinaal leren kunnen logistieke dienstverleners ongekende inzichten verkrijgen in de toekomstige transportvraag, waardoor proactieve besluitvorming mogelijk wordt.
Manuel Fontenla, Data- en AI-oplossingsarchitect bij Ontruck AI Tech, deelde het volgende: “Door technologieën zorgvuldig aan te passen en te personaliseren, kunnen aanbieders van vrachtvervoer diepgaande inzichten verkrijgen in vraagpatronen. Hierdoor kunnen ze de seizoensgebonden vraag met opmerkelijke nauwkeurigheid voorspellen en hun wagenpark optimaal dimensioneren om kosten tot een minimum te beperken.”
