De logistieke sector staat aan de vooravond van een grote verandering. Terwijl de vraag naar snellere, duurzamere en veerkrachtigere supply chains toeneemt, biedt generatieve kunstmatige intelligentie (gen AI) mogelijkheden om processen drastisch te verbeteren.
Recente analyses van McKinsey laten zien dat gen AI niet alleen de planning versnelt, maar doorlooptijden voor documentatie met 60% kan verkorten en 10 à 20% minder fouten oplevert. (Bron: McKinsey) Diverse onderzoeken tonen dat AI niet langer een abstract begrip is, maar een concreet instrument om efficiency in de keten te vergroten.
Verder dan automatiseren
Generatieve AI gaat echter verder dan puur automatiseren. De technologie kan data uit verschillende bronnen combineren, algoritmes bouwen en scenario’s simuleren. Daardoor ontstaan inzichten die menselijk denken ondersteunen bij het identificeren van knelpunten, het voorspellen van vraag en het optimaliseren van routes.
In de praktijk betekent dit dat inkooporders sneller verwerkt worden, dat voorraadniveaus beter op elkaar aansluiten en dat kwaliteitsschommelingen vroegtijdig worden opgespoord. Binnen een Lean-omgeving kan gen AI repetitieve taken overnemen, waardoor professionals meer tijd hebben voor analyse, creativiteit en klantcontact. Dat past bij de principes van continu verbeteren: variatie reduceren, problemen zichtbaar maken en eigenaarschap bij teams vergroten.
Risico’s en randvoorwaarden
Toch is niet alles rooskleurig. Volgens analyses van supply-chain-platform Xeneta zal tegen 2028 slechts een kwart van de logistieke KPI’s door AI worden aangestuurd; de technologie kan supply chains tot 45 procent effectiever maken, maar alleen als er een volwassen datastrategie is. (Bron: Xeneta)
Organisaties die onvoldoende datakwaliteit of -beheer hebben, riskeren misleidende inzichten en verkeerd ingestelde algoritmes. Het Wereld Economisch Forum (WEF) waarschuwt bovendien voor ethische valkuilen, zoals bias in data en algoritmes, en voor cybersecurity-risico’s. Wie AI inzet zonder governance, loopt het gevaar beslissingen te baseren op gebrekkige datasets. Het succes van gen AI hangt dus niet alleen af van de tool zelf, maar vooral van de manier waarop de organisatie data verzamelt, processen standaardiseert en medewerkers opleidt om kritisch met AI-uitkomsten om te gaan.
AI integreren in verbetermethodiek
Daarom loont het om AI te integreren in een bredere verbetermethodiek. Lean en Lean Six Sigma leren organisaties om processen te analyseren, verspillingen te elimineren en datagedreven te werken. Generatieve AI kan dit versnellen, maar zonder een fundament van gestandaardiseerde processen en een cultuur van continu verbeteren blijft het bij technologische luchtkastelen.
Voorbeelden uit de praktijk
Onze ervaring is dat organisaties met een duidelijke procesbeschrijving sneller AI-toepassingen kunnen implementeren en fouten reduceren. Neem als voorbeeld een van onze logistieke klanten: door dagstarts, visuele borden en gestandaardiseerde processtromen in hun magazijn te introduceren, verbeterden ze de nauwkeurigheid van leveringen en steeg de medewerkerstevredenheid aanzienlijk. Pas toen deze basis op orde was, kon men voorspellende algoritmes voor voorraad en planningen gaan testen.
Een ander voorbeeld uit een andere sector is een zakelijke dienstverlener. Bij de afkoop van verzekeringen kreeg iedere medewerker gemiddeld zes onnodige telefoontjes per dag; dat waren 330 telefoontjes per dag vol vragen en onduidelijkheden. Door communicatie en processtappen te standaardiseren en heldere e-mailsjablonen te maken, zakte dat aantal binnen enkele weken naar 15 telefoontjes per week – een reductie van 95 procent. Zulke resultaten tonen dat duidelijke processen en klantgerichte communicatie de belangrijkste pijlers van succes blijven, ook wanneer AI wordt ingezet.
Starten met generatieve AI
Organisaties die willen starten met generatieve AI doen er goed aan om klein te beginnen. Start met een Quickscan en doe de AI, Data en Digital volwassenheidsscan om het verbeterpotentieel en de AI, Data en Digitale volwassenheid te meten. Inventariseer welke processen consistent genoeg zijn voor automatisering en waar nog ruis zit.
Volg daarna bijvoorbeeld met een AI Practitioner opleiding om te begrijpen hoe AI werkt en te oefenen met hoe je AI kunt inzetten in de eigen context. Met de AI-verbeterkaart verkennen we toepassingen die het dagelijks werk slimmer en sneller maakt: van communicatie tot data-analyse, van planning tot besluitvorming.
Conclusie
Samenvattend biedt generatieve AI enorme kansen om de logistieke keten sneller, nauwkeuriger en duurzamer te maken. De technologie kan doorlooptijden drastisch verminderen en miljoenen aan kosten besparen. Tegelijkertijd mogen we de risico’s rond datakwaliteit, bias en cybersecurity niet onderschatten.
Alleen wanneer AI wordt ingebed in een cultuur van continu verbeteren en ondersteund wordt door gestandaardiseerde processen, kun je de belofte waarmaken. Nu de vraag naar wendbare en duurzame ketens groeit, is het moment gekomen om de eerste stap te zetten. Begin met een Quickscan of schrijf je in voor een training en bouw aan een supply chain die klaar is voor de uitdagingen van morgen.