Hoe AI de efficiëntie en productiviteit in het magazijn verbetert
Wereldwijd zetten magazijnbeheerders kunstmatige intelligentie (AI) in om hun werkprocessen te optimaliseren en de manier waarop zij hun faciliteiten beheren ingrijpend te vernieuwen. AI wordt ingezet om de efficiëntie te verhogen, kosten te verlagen en de productiviteit te verbeteren. Hoewel deze technologie internationaal steeds breder wordt toegepast, blijft de adoptie in Nederland vooralsnog achter. Uit de AI-monitor 2024 van het Centraal Bureau voor de Statistiek (CBS) blijkt dat in de sector vervoer en opslag slechts 11% van de bedrijven AI-technologie gebruikt. Dat ligt beduidend lager dan het landelijke gemiddelde van 22,7% onder Nederlandse bedrijven met tien of meer werknemers.
Door Louis Esquerrre-Pourtere, Hoofd R&D bij Exotec
Tegelijkertijd worden traditionele magazijnbeheersystemen steeds minder toereikend om de toenemende complexiteit van supply chains bij te benen. Om te kunnen voldoen aan de steeds hogere klantverwachtingen, moeten bedrijven hun nauwkeurigheid, snelheid en flexibiliteit aanzienlijk verbeteren.
AI-gestuurde automatisering transformeert magazijnbeheer onder andere via voorspellende analyses en intelligente voorraadbeheersystemen. Deze toepassingen helpen bij het verhogen van de pick-nauwkeurigheid, het detecteren van obstakels en het veiliger navigeren door het magazijn, wat op de lange termijn aanzienlijke voordelen oplevert voor de logistieke sector.
De opkomst van AI-gestuurde magazijnrobots
AI-gestuurde robotica zetten een nieuwe standaard in magazijnbeheer. Robots bootsen menselijk gedrag steeds effectiever na door gebruik te maken van camera’s en deep learning-algoritmen om obstakels te herkennen en autonoom én nauwkeurig met voorraad om te gaan in complexe omgevingen.
Dankzij AI kunnen robots nu beelden in real-time analyseren en artikelen beoordelen om zo het ophalen van goederen te optimaliseren. Dit verkort de tijd die nodig is om producten naar de juiste locatie in het magazijn te verplaatsen aanzienlijk. Bovendien vermindert AI het aantal fouten bij het picken, doordat de nauwkeurigheid toeneemt.
Robots maken ook gebruik van voorspellende analyses om de impact van verstoringen in de supply chain te berekenen en de voorraad proactief te beheren. Dit helpt bedrijven om tekorten of overstock te voorkomen.
Machine learning in het magazijn
Een essentieel aspect in de ontwikkeling van robots is machine learning: het draagt bij om magazijnrobotica slimmer en kostenefficiënter te maken. Hierdoor kunnen engineers eenvoudigere oplossingen ontwikkelen en tegelijkertijd de ecologische voetafdruk van hun systemen verkleinen. AI wordt ingezet om algoritmen te ontwerpen die anders niet in menselijke programmeertaal te vatten zouden zijn, wat leidt tot uiterst flexibele systemen die diverse scenario’s aankunnen zonder extra complexiteit of onderhoudskosten. Dankzij machine learning kunnen deze systemen continu leren en zich aanpassen, waardoor ze efficiënter worden zonder dat er voortdurend handmatige aanpassingen van mensen nodig zijn. Zo kan AI bijvoorbeeld visuele content analyseren door objecten te herkennen, vormen te identificeren, aantallen te tellen en hun positie binnen een container in het magazijn te bepalen.
Vooruitgang in AI-gestuurde systemen
AI ontwikkelt zich voortdurend, wat leidt tot nieuwe verbeteringen in magazijnrobotica die de efficiëntie nog verder verhogen. De nieuwste generatie AI-gestuurde robots beschikt over verbeterde navigatie, hogere pick-nauwkeurigheid en geavanceerd vlootbeheer. Deze innovaties stellen magazijnen in staat om te voldoen aan de toenemende klantvraag zonder in te boeten op snelheid of precisie.
Nieuwe robots kunnen naadloos worden geïntegreerd in bestaande processen, zonder verstoring of uitgebreide installatie. Omdat elke robot autonoom werkt, kunnen bedrijven hun robotvloot flexibel uitbreiden en opschalen op basis van hun specifieke behoeften.
De supply chain toekomstbestendig maken
AI is de toekomst van magazijnbeheer. Bedrijven die geen AI-gedreven oplossingen omarmen, lopen het risico achter te blijven en worden geconfronteerd met hogere operationele kosten, lagere efficiëntie en een concurrentienadeel in een steeds meer geautomatiseerde sector.
Handmatige navigatie vergroot het risico op ongevallen en stilstand, wat de effectiviteit en output verder schaadt. Zonder nauwkeurige voorspellende analyses en obstakeldetectie kunnen magazijnen moeite hebben om schommelingen in de vraag tijdig te signaleren, wat leidt tot voorraadproblemen en vermijdbare verstoringen.
Naarmate de technologie zich verder ontwikkelt, zullen AI-gestuurde systemen steeds meer de standaard worden voor efficiënt magazijnbeheer. Bedrijven die nu investeren in AI, maken hun supply chain toekomstbestendig en reduceren op lange termijn hun operationele kosten en uitdagingen aanzienlijk.
Lees meer
