Kunstmatige intelligentie kan alles, zo lijkt het. Wetenschappers gebruiken het om de resultaten van experimenten te verwerken, landbouwers om ziektes op hun velden op te sporen, en in pretparken wordt het ingezet om de bezoeker te verspreiden over de verschillende attracties. Maar wat is de impact van AI op de sector van voedingsmiddelen en dranken? Jan Heijblom, automatiseringsexpert Benelux bij de magazijnroboticafabrikant Exotec, ziet drie toepassingen die de sector door elkaar schudden.
Bedrijven die internationaal handel drijven, ook in de voedings- en drankensector, zien door de wereldwijde inflatie en de recente geopolitieke conflicten hun marges gevaarlijk krimpen. Voeg daar het aanhoudende tekort op de arbeidsmarkt aan toe en je begrijpt meteen waarom ze steeds vaker een beroep doen op technologieën zoals AI om menselijk werk en denkkracht aan te vullen.
De bedragen die de supply-chainsector investeert in de ontwikkeling van AI-oplossingen zijn gigantisch; volgens het Amerikaanse onderzoeksbureau Grand View Research zal daar dit jaar 7,13 miljard dollar aan worden uitgegeven (6,46 miljard euro), en zal dat bedrag de komende jaren telkens met circa veertig procent stijgen tot maar liefst 51,12 miljard dollar (46,31 miljard euro) in 2030.
We bevinden ons weliswaar nog in de beginfase van de AI-implementatie, maar bedrijven kunnen zich toch al door enkele interessante use cases en toepassingen van AI in logistieke operaties laten inspireren. Veel praktische use cases voor AI in warehouse operations zijn vooralsnog gericht op softwaregerelateerde innovaties. Ik geef je hier graag enkele voorbeelden van.
1. Processen optimaliseren
Waar AI bijzonder goed in is, is het vereenvoudigen en automatiseren van processen. Zeker in de voedings- en drankensector is dit van groot belang omdat supply chain managers vaak moeite hebben om correct in te schatten wat er allemaal nodig is voor een efficiënte in- en uitstroom van producten in het magazijn.
Door AI aan het werk te zetten kunnen ze beter bepalen hoeveel werk dat proces vereist. De technologie kan ook onregelmatigheden vinden, die dan tijdig worden gecorrigeerd. Daarnaast is AI ook een handige tool om je voorraadbeheer te optimaliseren: hiermee kun je namelijk veranderingen in de vraag voorspellen en daar de voorraadplanning op afstemmen. De waarde van deze troef kan niet genoeg worden benadrukt: naarmate magazijnoperaties steeds complexer worden, biedt automatisering nieuwe kansen voor een efficiënte workflow, vereenvoudigde processen en het voldoen aan nieuwe consumenteneisen.
2. Grade-A picking functionaliteit
In het magazijn zien we steeds vaker dat zogenaamde piece-picking robots er steeds beter in slagen om items op de juiste manier uit de opslagruimte te halen. Door machine learning (ML) te combineren met visuele sensoren leren ze hiervoor de meest geschikte beweging te kiezen, gebaseerd op de vorm, het gewicht, de positie en de plek in het schap van het item. Die informatie wordt vervolgens gedeeld met de rest van de gekoppelde systemen om zo continue de prestaties te verbeteren. Deze toepassing is erg interessant voor de voedings- en drankenindustrie, waar de items die de robots moeten pakken vaak heel verschillend zijn van vorm, grootte en gewicht. Denk bijvoorbeeld aan de verschillen tussen een blikje frisdrank en een stuk fruit of groente.
Dankzij AI en automatisering kunnen deze robots losse goederen in het magazijn nauwkeuriger verwerken, maar ook mankementen aan een product detecteren vóór het wordt verzonden. AI en visionsystemen kunnen bovendien worden gebruikt voor pad optimalisatie, waarbij algoritmen de magazijnrobots helpen om zich zo efficiënt en veilig mogelijk door het magazijn te verplaatsen.
3. Optimaliseer de plaatsing van de voorraad
Tot slot kan AI ook helpen om verkoop- en bewegingspatronen van alle producten in het assortiment te analyseren, en om die patronen vervolgens te verbeteren. Dankzij dergelijke inzichten in de toeleveringsketen kunnen voorraadbeheerders in realtime meer gefundeerde voorraadbeslissingen nemen. Dat wil bijvoorbeeld zeggen: de voorraad nauwkeurig(er) aanpassen op basis van de fluctuerende vraag, producten zo nodig verschuiven en overtollige voorraadniveaus vermijden.
Door de voorraad in een magazijn effectiever te beheren kunnen bedrijven niet alleen sneller voldoen aan de behoeften van consumenten. Ook de kosten die gepaard gaan met overschotten of verkeerde leveringen kunnen worden verlaagd. Dit strategische beheer is cruciaal in de voeding- en drankenindustrie, waarin het efficiënt beheren van producten het verschil kan maken tussen winst of verlies.
Tijd om je voor te bereiden
Het is duidelijk dat de technologische ontwikkelingen in de automatisering en de implementatie van AI een volgende stap betekenen voor het voorraadbeheer in magazijnen.
Gezien de snelle vorderingen die AI boekt, moeten bedrijfsleiders heel bewust kijken naar de technologieën die ze kiezen. Je moet er namelijk voor zorgen dat je technologieën in huis haalt die écht waarde toevoegen en voorkomen dat je slachtoffer wordt van de onvermijdelijke AI-washing, die tegenwoordig in elke sector opduikt.
Om de voordelen ervan volop te ervaren, helpt het om duidelijk voor ogen hebben hoe je AI in het magazijn precies wilt gebruiken en integreren.
