Een routebeschrijving langs belofte, realiteit en toekomst
De impact van ai op supply chain management
Artificiële intelligentie (ai) is in korte tijd uitgegroeid van veelbelovende technologie tot een strategische factor die het bedrijfsleven ingrijpend kan veranderen. Ook in supply chain management – hét zenuwstelsel van de wereldeconomie – zijn de verwachtingen hoog gespannen. Slimmere vraagvoorspelling, dynamische routeplanning, magazijnautomatisering en geavanceerd risicomanagement: de mogelijkheden lijken eindeloos. Maar hoe groot is de impact as we speak?
Tekst: Cees Visser Beeld: SHUTTERSTOCK
Om die vraag te beantwoorden, spreekt Computable met twee experts die het onderwerp ieder vanuit hun eigen perspectief benaderen. Aan de ene kant van de tafel Jack van der Veen, hoogleraar Supply Chain Management aan Nyenrode Business Universiteit. Hij legt de nadruk op de menselijke en organisatorische factoren die de toepassing van ai vaak afremmen.
Aan de andere kant zit John Bakker, director Supply Chain Transformatie bij Capgemini Invent, die vanuit de praktijk ziet hoe technologie verankerd raakt in supply chain-operations. Samen schetsen zij een genuanceerd beeld van de stand van zaken, de beloftes en de toekomst.
Wat is supply chain management?
Waar supply chain (in het Nederlands toeleveringsketen genoemd) verwijst naar het netwerk van organisaties, mensen, activiteiten, informatie en middelen dat betrokken is bij het maken en leveren van een product of dienst, daar houdt supply chain management (SCM) zich bezig met het beheren en coördineren van die keten. SCM gaat dus niet alleen over logistiek of transport, maar bovenal over het integraal managen van alle schakels in de ketting: van leveranciers en producenten tot distributeurs en klanten. Dat raakt aan verschillende disciplines, zoals inkoop & leveranciersbeheer, productie & operations en logistiek & distributie. Maar ook voorraadbeheer en Informatie- en relatiestromen.
Het doel van SCM is waardecreatie door de hele keten heen: producten sneller, goedkoper, duurzamer en betrouwbaarder bij de klant krijgen. Dit leidt niet alleen tot kostenbesparing en efficiëntie, maar ook tot meer wendbaarheid en klantgerichtheid.
Waar staan we nu?
De eerste vraag die zich opdringt: hoe ver zijn we met ai in de supply chain? Het antwoord hangt samen met het perspectief. Van der Veen is kritisch: ‘Gemiddeld zou ik zeggen dat we nog op een 3 van de 10 zitten. Zeker bij kleinere bedrijven staat digitalisering nog op een laag pitje. Dan voelt ai al snel als een vlag op een modderschuit. De technologie kan veel, maar de praktijk blijft achter. Veranderingsbereidheid, vertrouwen en samenwerking vormen de bottlenecks.’
Bakker ziet het genuanceerder en maakt onderscheid tussen technologische volwassenheid en daadwerkelijke adoptie. ‘Kijk je puur naar de technologie, dan zitten we rond een 7. Ai is niet langer een experiment, maar een strategische pijler in supply chain-transformatie. Maar qua adoptie en opschaling deel ik de mening van Van der Veen, en kom ook ik op een 3. Veel organisaties blijven hangen in pilots. De ommekeer is ingezet, maar nog lang niet gemeengoed.’
Ofwel, de technologie loopt voor, de organisatiestructuur en mindset lopen achter.
Beloftes
In de literatuur en consultancy worden de beloftes van ai in supply chain vaak samengevat in zeven domeinen, te weten:
- Van reactief naar voorspellend: vroegtijdig signaleren van patronen en trends;
- Automatisering van besluitvorming: realtime-beslissingen op basis van data;
- Slimme magazijnen en robotica: robots aangestuurd door ai voeren taken zoals sorteren, picken en verpakken uit, terwijl ai-algoritmen bepalen hoe goederen op te slaan;
- Transportoptimalisatie: ai maakt routeplanning efficiënter door rekening te houden met files, weersomstandigheden, brandstofprijzen en realtime-verkeersdata;
- Transparantie en traceerbaarheid: ai helpt bij het traceren van producten vanaf de bron tot aan de eindgebruiker;
- Risicomanagement en veerkracht: ai modelleert risico’s, voorspelt verstoringen en beveelt alternatieve scenario’s aan;
- Personalisatie en klantervaring: ai stemt de supply chain af op individuele klantbehoeften.
‘Het volledig afstemmen van supply chains op individuele klantbehoeften is in veel sectoren te duur en te complex’
John Bakker (director Supply Chain Transformatie bij Capgemini Invent)
Volgens Bakker zijn de genoemde beloftes grotendeels realistisch. Vooral op het gebied van voorspellende analyses, transportoptimalisatie en risicobeheersing ziet hij concrete toepassingen. ‘Personalisatie daarentegen is vaak overschat. Het volledig afstemmen van supply chains op individuele klantbehoeften klinkt mooi, maar is in veel sectoren te duur en te complex.’ Van der Veen voegt daaraan toe dat veel van deze beloftes allang bestaan. ‘De ideeën zijn niet nieuw. De vraag is: waarom zijn ze nog niet breed gerealiseerd? Het antwoord zit ‘m niet in technologie, maar in samenwerking, leiderschap en het overwinnen van wantrouwen. Zonder dat blijven de beloften grotendeels op papier staan.’
Beide experts zijn het erover eens dat ai niet overal evenveel waarde toevoegt. Het grootste effect zien zij in processen die repeterend, voorspelbaar en data-intensief zijn. Dat moeten we denken aan:
- Demand forecasting & planning: ai combineert historische data met externe factoren zoals weer, geopolitieke spanningen of sociale trends. Dit verhoogt de nauwkeurigheid en vermindert verspilling;
- Risicomanagement & veerkracht: door scenario’s te modelleren en alternatieven te berekenen, kunnen organisaties sneller schakelen bij verstoringen;
- Logistiek & routeplanning: dynamische routes op basis van realtime-verkeers- en weersinformatie reduceren kosten en CO₂-uitstoot;
- Voorraadbeheer & magazijnautomatisering: ai bepaalt optimale voorraadniveaus en ondersteunt robotica bij orderpicken, sorteren en verpakken.
Van der Veen wijst erop dat ai vooral werkt bij gecompliceerde problemen (met duidelijke oorzaak-gevolgrelaties), maar veel minder bij complexe problemen (waar oorzaken en gevolgen niet direct te herleiden zijn). ‘Veel supply chain-uitdagingen zijn inherent complex – denk aan geopolitieke spanningen of onverwachte crises. Daar werkt ai niet als glazen bol. Het advies is: voorspel wat voorspelbaar is, en werk samen om flexibel te reageren op het onverwachte.’
Uitdagingen
Ai valt of staat met datakwaliteit. Veel bedrijven hebben nog te maken met legacy-systemen, silo’s en ongestructureerde data. Zonder betrouwbare, actuele en geïntegreerde datasets leveren ai-modellen slechts schijnnauwkeurigheid. Bovendien is het opschalen van succesvolle pilots naar meerdere sites of regio’s vaak lastig door gebrek aan robuuste infrastructuur. Cybersecurity vormt een extra zorg: ai-systemen zijn gevoelig voor aanvallen en datalekken, juist omdat ze vaak externe data en leverancierssystemen integreren.
Een tweede aspect is dat ai processen fundamenteel verandert. Dat leidt tot weerstand: medewerkers vrezen baanverlies of voelen zich overvraagd. Ook silo-denken blijft een remmende factor; supply chain raakt immers it, operations, finance én sales. Zonder cross-functionele samenwerking loopt elke transformatie vast. Daar komt bij dat er een tekort is aan professionals die zowel supply chain als ai begrijpen (zie ook kader ‘Rol ict’er in de ai-gedreven supply chain’).
Verder starten veel ai-initiatieven bottom-up, zonder duidelijke koppeling met de bedrijfsstrategie. Het risico is dat pilots niet verder komen dan proefballonnetjes. Bovendien is het meten van return of investment lastig, zeker bij indirecte voordelen als klanttevredenheid of risicoreductie.
Volgens Bakker vraagt succesvolle implementatie dan ook om een holistische aanpak waarin technologie, processen en mensen in balans worden gebracht. Van der Veen vult aan dat vertrouwen en leiderschap cruciaal zijn. ‘Zolang partijen elkaar niet vertrouwen en data niet willen delen, blijft het dweilen met de kraan open. Ai kan pas echt waarde toevoegen als de keten als geheel transparanter en meer samenwerkend wordt.’
‘Als de ai uitvalt of verkeerde beslissingen neemt, zijn we verloren. Het doel zou moeten zijn om weerbaarder te worden’
Jack van der Veen (hoogleraar Supply Chain Management aan Nyenrode Business Universiteit)
Mens
Naast praktische uitdagingen speelt er een fundamenteler vraagstuk: hoe krijgen we het voor elkaar dat ai eerlijk, transparant en mensgericht wordt ingezet? Bakker wijst op drie aandachtsgebieden. Eerst – het woord viel al – weerstand binnen organisaties. Door ai te positioneren als ondersteunend in plaats van vervangend, en medewerkers actief te betrekken in het ontwerp, ontstaat meer draagvlak.
Wat ook aandacht verdient is ethiek en bias. Zo kunnen algoritmes bevooroordeeld zijn als de trainingsdata scheef zijn. Bedrijven moeten investeren in audits, bias-detectie en diversiteit in datasets. Vanuit hier zijn thema’s als privacy en traceerbaarheid niet ver weg. Omdat ai vaak gevoelige data verwerkt, zijn duidelijke regels rond gebruik en opslag onmisbaar. Blockchain en digitale productpaspoorten kunnen helpen om vertrouwen en transparantie te waarborgen.
Van der Veen voegt daar een waarschuwing aan toe: ‘De voordelen van ai zijn evident, maar we lopen het risico dat we ons kritisch denkvermogen uitbesteden aan een black box. Als de ai uitvalt of verkeerde beslissingen neemt, zijn we verloren. Terwijl het doel juist zou moeten zijn om weerbaarder te worden. Daarom blijft menselijk oordeel altijd essentieel.’
Toekomst
Gevraagd naar hoe de supply chain er over pakweg vijf tot tien jaar uitziet, reageren beide experts optimistisch, maar ook realistisch. Volgens Bakker zal ai een fundamentele rol spelen in het optimaliseren van end-to-end-supply-chains. ‘Systemen gaan beslissingen autonoom nemen op basis van realtime data en scenario’s, en zich continu aanpassen aan veranderende omstandigheden. Agentic ai – systemen die zelfstandig taken uitvoeren – zal hier een grote rol in spelen. Maar er zal altijd menselijke tussenkomst nodig blijven voor strategische keuzes, ethiek en uitzonderingen. Ai wordt de copiloot, niet de piloot.’
Van der Veen sluit zich daarbij aan. Hij verwacht dat automatisering onmiskenbaar verder zal toenemen, mede door arbeidstekorten. ‘Maar laten we niet vergeten: modellen nemen geen beslissingen, managers doen dat. Kritisch vermogen blijft dé vaardigheid van de toekomst.’
Naast ai zien de experts ook internet of things, sensortechnologie, digital twins, 3d-printen en blockchain als gamechangers die supply chains intelligenter, duurzamer en veerkrachtiger maken.
Conclusie
De impact van ai op SCM is onmiskenbaar groot – maar de revolutie is volgens beide heren nog niet voltooid. Technologie biedt talloze mogelijkheden, van slimmere vraagvoorspelling tot duurzame logistiek. Toch vormen menselijke, organisatorische en ethische factoren de grootste uitdaging.
Of zoals Van der Veen het scherp stelt: ‘De technologie is er. Het probleem zit niet in ai, maar in hoe we samenwerken en beslissingen nemen.’ Bakker vult aan: ‘Wie technologie, processen en mensen in balans brengt, kan met ai enorme waarde creëren. Maar wie die balans mist, blijft steken in pilots.’
Voor organisaties ligt hier een duidelijke opdracht: investeer niet alleen in algoritmes en infrastructuur, maar ook in leiderschap, vertrouwen, datadeling en ethiek. Alleen dan wordt ai geen vlag op een modderschuit, maar de copiloot die supply chains door een steeds complexere wereld navigeert.
Rol ict’er in de ai-gedreven supply chain
Door de ai-revolutie in supply chains wacht ict-professionals een werkveld vol uitdagingen en kansen. Van data-engineering en cloudarchitectuur tot ai-modellen en cybersecurity: de technologische stack is breed en veelzijdig.
Gevraagde vaardigheden zijn:
- Kennis van machine learning en data-science;
- Ervaring met cloudplatforms (zoals AWS, Azure, GCP);
- Integratie van api’s en iot-oplossingen;
- Vaardigheid in programmeertalen zoals Python, R of Java;
- Inzicht in supply chain-processen en logistiek.
Tot slot: de samenwerking met andere disciplines is cruciaal. De beste ai-oplossingen ontstaan immers op het snijvlak van technologie, bedrijfsstrategie en menselijke intelligentie.
