AI-technologie

AI is niet meer weg te denken uit de moderne wereld. Van slimme chatbots tot zelfrijdende vrachtwagens, kunstmatige intelligentie heeft ook de logistieke sector in een stroomversnelling gebracht. Terecht, want AI kan strategische beslissingen verbeteren en daarmee de gehele supply chain efficiënter maken. Maar hoe betrouwbaar is deze technologie nu echt? In dit artikel bespreken we twee praktijkvoorbeelden om te laten zien hoe AI – met name machine learning – een waardevolle bijdrage kan leveren.

Geofencing: Waar is die zending?

We beginnen met geofencing, een technologie waarbij een virtuele grens op een kaart wordt ingesteld. Wanneer een voertuig of schip deze grens passeert, ontvang je een melding. Dit biedt real-time inzicht in waar zendingen zich bevinden. Echter, in de praktijk kan geofencing soms onnauwkeurig zijn. GPS-data is niet altijd even precies, wat leidt tot verkeerde inschattingen van aankomsttijden en het missen van belangrijke deadlines. Hierdoor moet je opnieuw plannen en loopt de efficiëntie achteruit.

Hier komt machine learning in beeld. In plaats van te vertrouwen op onnauwkeurige schattingen, kan AI gebruikmaken van real-time meldingen en historische data om veel nauwkeuriger te bepalen wanneer voertuigen of schepen arriveren of vertrekken. Door de routes van vrachtwagens te analyseren, kan machine learning voorspellen wanneer een voertuig een bepaalde locatie zal bereiken. Dit is vooral nuttig in de containerlogistiek, waar tijdsbeheer cruciaal is. In combinatie met geavanceerde GPS-tracking zorgt machine learning voor real-time inzicht, zonder dat je hoeft te wachten op verouderde rapportages. Het resultaat? Snellere en nauwkeurigere informatie, gemiddeld vier keer sneller dan traditionele methoden.

Betrouwbare ETA’s: De Uitdaging

Een ander bekend probleem in de logistiek is het bepalen van betrouwbare ETA’s (Estimated Time of Arrival). Vaak zijn deze onbetrouwbaar door het grote aantal variabelen dat de aankomsttijd kan beïnvloeden, zoals voorraden in magazijnen of routewijzigingen door chauffeurs. Dit zorgt voor frustraties en vertragingen, omdat de benodigde informatie niet tijdig of accuraat beschikbaar is.

Ook hier kan machine learning uitkomst bieden. AI-modellen kunnen rekening houden met talloze factoren, zoals weersomstandigheden en het rijgedrag van chauffeurs, om een nauwkeurigere ETA te bepalen. Daarnaast is in de scheepvaart, waar vertragingen steeds vaker voorkomen, machine learning in staat om historische data te analyseren en potentiële verstoringen tijdig te identificeren. Het systeem past zich continu aan, waardoor de nauwkeurigheid van ETA’s steeds verder verbetert. Hierdoor beschikken logistieke bedrijven altijd over de meest actuele en betrouwbare informatie.

Wat betekent dit voor de logistieke sector?

Kortom, machine learning maakt logistieke processen niet alleen slimmer, maar ook sneller en betrouwbaarder. Of het nu gaat om nauwkeuriger geofencing of het verbeteren van ETA-voorspellingen, AI biedt de logistieke sector de tools om efficiënter en effectiever te werken. Steeds meer bedrijven stappen daarom over op AI-technologie, die nu al de supply chain naar een hoger niveau tilt en klaar is voor de uitdagingen van morgen.