Optimalisatie van de leveringsketen met forecasting

Vrijwel elke organisatie die te maken heeft met productie en levering zou graag een (verdere) optimalisatie zien in de planning, productie, vraagvoorspellingen en de leveringsprestaties. Door gebruik te maken van Machine Learning en Artificial Intelligence wordt het mogelijk voor bedrijven om het logistieke proces te optimaliseren en de factoren te bepalen die de huidige prestaties beïnvloeden, waardoor de productiviteit toeneemt.

Een mogelijke implementatie van AI binnen uw logistieke proces is forecasting. Bestaande Machine Learning en AI technieken maken het mogelijk om alle belangrijke factoren te volgen en met een verhoogde nauwkeurigheid uitspraken te kunnen doen over de verwachte vraag naar uw producten. Door gebruik te maken van voorspellende modellen kan informatie zoals het weer of real-time verkoop het magazijnbeheer en zelfbeheer van voorraadsystemen verbeteren.

Daarnaast kan u de beschikbare data van uw klanten gebruiken om beter inzicht te krijgen in uw klantenbestand. Hierdoor kunt u beter inspelen op de behoeften van de klant en uw verkoopproces verder optimaliseren voor maximale impact.

‘Onderzoek uit 2016 toonde aan dat 40% van de bedrijven in de logistieke sector AI toepaste en dat nog eens 40% testen uitvoerde met AI-toepassingen.’

In een ideale wereld zouden AI-systemen grote datasets analyseren en uw leveranciers automatisch sorteren op basis van hun leveringsprestaties (bijv. Op tijd, volledig), hun kredietscore en interne evaluaties. Dit stelt u vervolgens in staat stellen om betere beslissingen te nemen bij het selecteren van betrouwbare leveranciers, waardoor uw klantenservice verbetert.