De retailers speculeren niet langer over de impact van kunstmatige intelligentie (AI), maar zetten deze in praktijk.van verstoringen in de toeleveringsketen tot risicobeheer en duurzaamheid.

Vorig jaar bleek uit een enquête dat57% van de bedrijvenIn een onderzoek van de Europese Commissie over de ontwikkeling van AI-technologieën in de detailhandel werd vastgesteld dat AI-technologie de meestmeest geciteerde topprioriteitvoor hun activiteiten in de toeleveringsketen.

Elke week zijn de nieuwsberichten gevuld met innovatieve voorbeelden van hoe AI de bedrijfsvoering transformeert.Er moet worden gezorgd dat de producten precies beschikbaar zijn wanneer en waar ze nodig zijn.Zara maakt gebruik van voorspellende analyses om verkoopgegevens, trends op sociale media en andere bronnen te volgen om de vraag te voorspellen, waardoor overproductie en voorraadtekorten worden geminimaliseerd.

AI's rol bij traceerbaarheid

AI wordt nu gebruikt om alles te optimaliseren, van carbon footprint tracking tot dynamische prijsstrategieën in de detailhandel.het helpen van detailhandelaren om onnodig brandstofverbruik en afval te verminderenDoor real-time data te analyseren over verkeer, weer en verzendprioriteiten, kan AI de meest efficiënte leveringsroutes voorspellen, vertragingen verminderen en onnodig brandstofverbruik verminderen.In magazijnen, AI past de voorraadniveaus dynamisch aan om overbelasting te verminderen en verspilling te voorkomen, waardoor een duurzamere toeleveringsketen ontstaat.

Een gebied dat met name van AI heeft geprofiteerd, is traceerbaarheid.AI-aangedreven bewakingsketenDe Europese Commissie heeft in haar verslag over de uitvoering van het programma voor onderzoek en technologische ontwikkeling (2007-2013) een aantal belangrijke ontwikkelingen aangetoond.Door automatisch duurzaamheidsrisico's te beoordelen en vereiste regelgevende verslagen te genererenDeze AI scant proactief leverancier records tegen meerdere databases van gemarkeerde entiteiten,ervoor zorgen dat elke schakel in de toeleveringsketen voldoet aan duurzaamheidsnormenHet wijst op eventuele lacunes of ontbrekende documentatie voordat de zendingen plaatsvinden, waardoor de administratieve lasten drastisch worden verminderd en de risico's van de regelgeving tot een minimum worden beperkt.

Uitdagingen bij de implementatie van AI

In het kwaliteitsmanagement blijkt AI even transformatief.Risicoclassificatie van de PO-lijn op basis van AIDeze functionaliteit analyseert bijvoorbeeld duizenden gegevenspunten, zoals productsoort, materialen en land van herkomst, om aan elke kooporderlijn een risicocursor toe te wijzen.Door gebruik te maken van de voorspellende mogelijkheden van AIIn de eerste plaats is het mogelijk om de kwaliteitscontroles te verbeteren en de kwaliteitscontroles te verbeteren.Dit stelt bedrijven in staat hun beperkte middelen voor inspecties op risicovolle items te concentreren.Met deze instrumenten kunnen bedrijven van reactief probleemoplossen overgaan op proactieve kwaliteitscontrole, waardoor problemen vroegtijdig worden ontdekt en kostbare fouten worden voorkomen.

De grote beperking van AI is dat het potentieel slechts zo sterk is als de gegevens die het voeden.Toch worden veel organisaties gehinderd door gefragmenteerde en verouderde systemen die hen verhinderen om naadloze databasis AI nodigBedrijven moeten prioriteit geven aan het opbouwen van deze infrastructuur door gegevens uit meerdere bronnen te consolideren, waaronder aankooporders, SKU's, leveranciersgegevens,en fabrieksinformatie op alle niveaus van de toeleveringsketen.

Multi-enterprise-platforms bieden een krachtige oplossing die niet alleen met ERP-systemen maar ook met externe systemen, waaronder kritische databases van derden voor naleving en duurzaamheid, kan worden geïntegreerd.om een enkele bron van waarheid te biedenDeze platforms zorgen voor de nauwkeurigheid van de gegevens, zorgen voor real-time monitoring en automatiseren belangrijke processen zoals leverancierscontroles en verificatie van de keten van bewaring.Ze stellen AI ook in staat om data in de hele toeleveringsketen te analyseren en te gebruiken., waarbij informatie wordt omgezet in bruikbare inzichten, waardoor continue monitoring, snellere besluitvorming en volledige end-to-end zichtbaarheid mogelijk zijn.bedrijven kunnen een naadloze dataomgeving creëren die het volledige potentieel van AI's benut en zorgt voor naleving van wereldwijde normen.

Nog maar het begin in de detailhandel

De rol van AI in het beheer van de toeleveringsketen zal exponentieel groeien.Het is op weg om te evolueren tot autonome besluitvormingssystemen die operaties zonder menselijke tussenkomst zullen voorspellen en aanpassen.In de nabije toekomst, AI-gedreven supply chain control towers zullen real-time toezicht, automatische omleiding van zendingen, aanpassing van inkoopstrategieën,en productieschema's op basis van vraagschommelingen en geopolitieke risico's.

Van de aankoop van grondstoffen tot de levering aan klanten, zal AI uiteindelijk de meeste end-to-end processen beheren, waardoor traditionele toeleveringsketens adaptief worden,voorspellende netwerken die zich onmiddellijk kunnen aanpassen aan mondiale verstoringen en marktveranderingen.

Retailers die nu AI gebruiken zullen het volgende tijdperk van supply chain innovatie leiden.maar het vereist gedurfde investeringen in data-infrastructuur en multi-enterprise platformsZij die de sprong maken, zullen zich niet alleen in de toekomst kunnen voorbereiden op hun activiteiten, maar ook meer efficiënte, transparantere toeleveringsketens kunnen opbouwen.en beter in staat zijn om te reageren op de eisen van de markt van morgen.