Hoe AI supply chain transformeert

Kunstmatige intelligentie (AI) is in supply chain geëvolueerd van een nieuwigheid naar een noodzaak.

Luxemerken integreren AI inmiddels in hun volledige bedrijfsvoering, terwijl fastfashionspelers de technologie inzetten om alles te versnellen: van vraagvoorspelling tot logistiek. Steeds meer merken benutten AI om hun productieplanning te verfijnen, onderhoud aan machines proactief in te plannen en fulfilmentprocessen efficiënter te maken.

Zoals we in duizenden supply chains in ons netwerk zien, gaat het bij AI niet langer alleen om het behalen van concurrentievoordeel; tegenwoordig is het een basisvoorwaarde.

AI zal in de komende jaren grote inpact hebben op bedrijven. Maar het is belangrijk om te begrijpen dat uw AI slechts zo goed is als de gegevens die u erin stops.

Wat werkt er vandaag de dag met AI?

Elke dag horen we over nieuwe toepassingen van AI op de markt:

• Generatieve AI voor scenarioplanning: Toonaangevende retailers gebruiken AI om ‘wat als’-scenario’s uit te voeren, waarbij ze pieken in de vraag, leveranciersproblemen en logistieke beperkingen simuleren met behulp van digitale tweelingen. In plaats van reactief te blijven, testen ze hun reacties voordat er verstoringen optreden.
• Afval omzetten in winst: bedrijven passen AI toe om rendementen te optimaliseren, verpakkingsafval te verminderen en nauwkeurigere prognoses te maken om overproductie te voorkomen. Traditionele kostenposten als afvalbeheer en duurzaamheid worden steeds meer instrumenten om marges te beschermen.
• Verbonden automatisering: Van slimme magazijnen tot automatisering van uitzonderingen, retailers gebruiken AI om handmatig werk te verminderen en bedrijfsprocessen te vereenvoudigen.

Hoe staat het met uw gegevens? Een realiteitscheck

Als het gaat om waar we AI in supply chain zien werken, zijn de bedrijven die succesvol zijn met AI niet de bedrijven met de meest geavanceerde algoritmen, maar de bedrijven met de meest overzichtelijke, gestandaardiseerde gegevens van hun handelspartners.

En dit is waarom:

• Uw AI kan prachtige modellen voor leveranciersverstoring bouwen, maar als de doorlooptijdgegevens inconsistent zijn, zijn de aanbevelingen waardeloos wanneer zich echte problemen voordoen.
• Het optimaliseren van retourzendingen met AI zou moeten werken, maar zonder nauwkeurige productgegevens van handelspartners kan AI geen onderscheid maken tussen defecten en voorkeuren van klanten.
• Terwijl uw klanten een vlekkeloze uitvoering verwachten, kan uw AI alleen presteren als de gegevens van uw partners in elke relatie consistent nauwkeurig zijn.

Wat heeft u nodig voor een betere gegevensbasis?

In ons hele retail supply chain-netwerk zien we dat bedrijven die AI succesvol toepassen, gebruikmaken van gestandaardiseerde, realtime partnergegevens. Zonder die gegevens kan AI niet presteren.

De vereiste basisvoorwaarden voor AI-implementaties zijn onder meer:

• Schone EDI-gegevens: AI-systemen hebben consistente productinformatie, orderbevestigingen en verzendmeldingen nodig. Wanneer deze gegevens per handelspartner verschillen, leveren uw AI-modellen onbetrouwbare resultaten op.
• Gestandaardiseerde communicatie: Voor automatisering van uitzonderingen moeten partners verstoringen in standaardformaten communiceren. Handmatige, inconsistente communicatie verstoort AI-workflows telkens opnieuw.
• Realtime zichtbaarheid: AI leeft op actuele informatie. U hebt up-to-date partnerfeeds nodig, maar bij diverse handelsrelaties kunnen de meeste bedrijven deze niet bijhouden.

Wanneer AI-idealen de realiteit ontmoeten

Hoewel nieuwe technologie altijd deel uitmaakt van de discussie in het moderne bedrijfsleven, is wat we horen over het gebruik van AI bij klanten consistent: bedrijven zijn in eerste instantie enthousiast over de mogelijkheden die AI hen biedt, maar realiseren zich al snel dat het niet zal werken zonder eerst hun data te standaardiseren.

Het dilemma:

• Zelfs de meest geavanceerde AI faalt als handelspartners geen accurate, tijdige informatie kunnen verstrekken.
• Handmatige uitzonderingsafhandeling wordt vervangen door geautomatiseerde workflows, maar alleen wanneer de onderliggende gegevens triggers daadwerkelijk werken.

Waar gaan we heen?

De toekomst van supply chain zou wel eens door AI kunnen worden bepaald.

We evolueren naar autonome systemen die zonder menselijke tussenkomst reageren op verstoringen: verbonden ecosystemen, waarbij AI de workflows tussen alle handelspartners coördineert en duurzame toepassingen het gebruik van hulpbronnen optimaliseren.

Maar hoe goed dit werkt (of niet), hangt af van de vraag of er gestandaardiseerde, betrouwbare partnergegevens beschikbaar zijn.

Leg nu uw basis

De bedrijven die zullen winnen met AI begrijpen dat AI-transformatie begint met betere data. Ze investeren in gestandaardiseerde dataformaten voor handelspartners, realtime inzicht in de prestaties van partners en geautomatiseerde workflows die handmatige fouten elimineren.

AI heeft een ongelooflijk potentieel om de supply chain in de detailhandel te transformeren. Maar daarvoor moet u wel beschikken over schone, gestandaardiseerde en realtime leveranciersgegevens.

Wilt u zien hoe toonaangevende retailers hun supply chain voorbereiden op de toekomst? Bekijk onze nieuwste inzichten.

• About
• Latest Posts

Matt Brolsma

Sr. Mgr. Product Marketing at SPS Commerce

Matt is a Senior Product Marketing Manager at SPS Commerce, where he excels in aligning product development with market needs. Recognized for his analytical prowess and creative storytelling, Matt drives effective go-to-market strategies that enhance how SPS shows up to retailers, distributors and grocers. Over the last decade, Matt has taken on various roles at SPS, but has remained focused on solving customers' most difficult challenges across the retail supply chain.

Latest posts by Matt Brolsma (see all)

• Hoe AI supply chain transformeert - October 6, 2025
• Micro-seizoenen geven retail in supermarkten een nieuwe vorm - April 22, 2025