Kunstmatige intelligentie in Management transport en logistiek
Routeplanning en voorraadplanning staan sterk met elkaar in verbinding. Op het moment dat er een andere voorraadplanning is, veranderen de routes. Met kunstmatige intelligentie bereken je de optimale route- en voorraadplanning. Daarbij komt dat momenteel veel transport met (half)lege vrachtwagens rijdt. Veel daarvan komt door de verwachtingen die er zijn ontstaan over het binnen 24 uur leveren van pakketten.
“Heel veel heeft natuurlijk te maken met dat we alles zo hebben ingericht dat als jij het om 23 uur ‘s avonds bestelt, je het de volgende dag om 23 uur in huis hebt. Maar je ziet ook wel dat we daar een beetje vanaf willen gaan. Drie tot vijf werkdagen is voor heel veel producten ook prima en dat zorgt ervoor dat je veel beter de routeplanning kan optimaliseren.”
Frank Rem, MBO Raad
Frank Rem, MBO Raad, vertelt:“Op het moment dat er een spoedorder tussendoor komt, kan het systeem automatisch denken: dan hebben we hier vrachtwagen nummer 82, die is het meest dichtbij het bevoorradingssysteem waar het beschikbaar is. Als hij daarnaartoe rijdt en dan direct naar de klant, dan heeft de klant het binnen 1,5 uur en dan is de impact op de gehele routeplanning minimaal. Dat betekent dat alleen deze twee klanten producten een dag later krijgen. Een geautomatiseerd systeem dat de hele tijd hiervan leert en het toepast, die maakt de berekening veel sneller dan als er drie planners gaan zitten van dit moet tussendoor en dan moeten we dit verschuiven.” Frank Rem, MBO Raad
Toepassingen
-
Wat houdt het in?
In Europa rijdt 20 procent van de vrachtwagens leeg, dat is 1 op de 5. Door ritten slim aan elkaar te knopen, kunnen we kostbare kilometers efficiënter en daarmee ook duurzamer afleggen. Om de beladingsgraad te verbeteren, werken logistieke dienstverleners onderling samen. Daarnaast zijn er online marktplaatsen en platforms om vracht en ritten uit te wisselen. Als gevolg hiervan zijn er dagelijks logistieke puzzels om te voldoen aan de marktvraag, capaciteit optimaal te benutten en daarmee lege kilometers te reduceren.
Reinforcement learning is een geschikte techniek om snellere en betere beslissingen te nemen in de logistiek. Het biedt ondersteuning bij het plannen van ritten met zo min mogelijk lege kilometers. Met behulp van reinforcement learning-techniek is voor het bedrijf Emons een softwareagent ontwikkeld die door middel van simulatie en ervaring leert om ritten te identificeren. Op basis van historische data zijn de belangrijkste ophaal- en afleverlocaties teruggebracht naar clusters. Hiermee beperk je de oplosruimte en rekentijd. In de dataset staan ongeveer duizend routes, waarvan onder andere de ophaallocatie, afleverlocatie, frequentie per jaar, afstand in kilometers en overige specificaties bekend zijn. Vervolgens is de use case verder uitgewerkt en daarbij is het speelveld, scoreboard en de softwareagent ontwikkeld. De locaties in de dataset vormen het speelveld. Het scorebord meet de prestaties van de softwareagent en beoordeelt de lengte van de rit, de frequentie en de ratio leegrijden. De softwareagent helpt de commerciële planner interessante ritten te vinden. Een uitgebreid bericht over deze use case is beschikbaar op de website van TKI Dinalog. (Velden, 2021)
“Voor Emons hebben we gekeken hoe we met reinforcement learning lege kilometers kunnen reduceren uit de planning. Een planner krijgt dagelijks via online platformen verzoeken voor een bepaalde vracht aangeboden. Handmatig kijken ze dan voor iedere rit in welk van de duizend verschillende trajecten het past en of je op die rit wil bieden. De planner bekijkt of zo’n vracht helpt om de lege kilometers te reduceren. Nu hoeft dat niet meer handmatig en hebben we daar een algoritme voor ontwikkeld, die als een soort virtuele assistent voor de commerciële planner de tender bestudeert en op basis van een aantal variabelen een voorstel maakt.”
Sebastian Piest, Universiteit Twente vertelt:Input
-
Locatiegegevens
-
Historische gegevens
Technologie
-
Proces mining
Output
-
Automation
-
-
Wat houdt het in?
Moderne planningssystemen maken steeds meer gebruik van openbare, dynamische databronnen. Ook komen er meer planningssystemen op de markt waarin een module door middel van kunstmatige intelligentie ‘meekijkt’ met de planning en daarvan leert. Op den duur zullen deze KI-modules betere transportplanningen kunnen maken dan mensen. Nieuwe klanteisen, zoals leveringen op bepaalde tijdstippen, het individueel afhalen van pakketten (meestal in het kader van omgekeerde logistiek of retourzendingen), 24 uurslevering of levering op dezelfde dag, maken het transport betreffende de last mile complexer. Er is steeds minder tijd om de routes te plannen, en er zijn steeds meer factoren om rekening mee te houden. De planningstoepassing helpt om de vrachtwagens efficiënt, tijdig en vooral volgens de eisen van de klant aan de lading te koppelen. Als een klant een vrachtwagen met twee chauffeurs wenst voor zijn levering, kan het systeem zich aan die eis houden, maar alleen als die eis zichtbaar is voor het systeem zelf. Dat bevestigt hoe belangrijk de juiste gegevens zijn voor dergelijke software.
“Vroeger gebruikte een transportplanner Excel. Dan moest hij of zij uit zeven à acht datasystemen conclusies trekken. Nu doet een KI-systeem voor 80 procent van de gevallen een voorstel door data te koppelen. Dat is veel efficiënter. En als het bijvoorbeeld rood is of niet goed gaat of dat het knelt, dan is menselijke interactie nodig. KI-systemen helpen ons om snellere beslissingen te nemen op basis van de beschikbare data.”
Thijs Bender (Ordina)Het werken met een systeem dat van KI gebruikmaakt, verhoogt niet alleen de efficiëntie, maar kan ook dienen om de werkdruk van werknemers te verlichten. Het ondersteunt bijvoorbeeld de berekening van de verwachte aankomsttijd, en verbetert de traceerbaarheid van de pakketten. Ook kunnen KI-systemen gegevensstromen van derden verwerken, zodat ze in real time de snelste route vinden, of vertragingen en eventuele onderbrekingen kunnen vermijden. (SOOB, 2020) (Mecalux, 2023b)
“Kan een vrachtwagen straks zelf de beslissing nemen om een bepaald transport uit te voeren of het juist overlaten aan een andere vrachtwagen?”
Op den duur maakt geautomatiseerde (anticiperende) planning het zelfs mogelijk om minder chauffeurs in te zetten. Het efficiënter benutten van de werktijd van de chauffeur is een ontwikkeling waar elk logistiek bedrijf voortdurend naar kijkt, of dat is door het terugdringen van het rijden van lege kilometers, of het sneller dan gebruikelijk aansluiten van ladingen op de vrachtwagen. Het feit dat een vrachtwagenchauffeur in theorie zijn werkritten en -schema kan plannen, zou echter de manier waarop het wegvervoer is georganiseerd, fundamenteel veranderen. (CargoMatcher, z.d.)
Waar nu voor de planner veel tijd mee verloren gaat, is het bijsturen van planningen. Door KI-ontwikkelingen zou dat steeds meer automatisch kunnen gebeuren. Bijvoorbeeld als een chauffeur met spoed naar huis moet, dat je dat in de data doorvoert. Dat gebeurt met die rit automatisch ook, evenals de communicatie erover richting de klant.
Voorbeeld: SmartRouting-planningssysteem
Een voorbeeld van een planningssysteem is SmartRouting. Dit is de gezamenlijke oplossing van softwareontwikkelaar Dassault Systèmes en supplychainspecialist Ab Ovo. Het is een intelligente KI-cloudoplossing voor logistiek dienstverleners, zowel groot als klein. Klanten betalen voor gebruik, per aantal trucks. SmartRouting biedt transportbedrijven een op kunstmatige intelligentie gebaseerde oplossing om hun dagelijkse planningsactiviteiten te optimaliseren. De belofte van Dassault en Ab Ovo is dat bedrijven hun transportplanning efficiënter maken en de operationele marges vergroten. SmartRouting berekent volledig automatisch de beste routes en biedt planners de mogelijkheid om eventuele uitzonderingen te beheren en goed te keuren. Met SmartRouting willen Dassault en Ab Ovo de planners ondersteunen en niet vervangen.
“Wat je in de hele keten probeert te doen, is te zorgen dat er zo min mogelijk stilgestaan wordt. In de haven van Rotterdam is een van de grootste kostenposten vrachtwagens die stilstaan, staan te wachten tot ze uitgeladen worden.”
Frank Rem, MBO RaadSmartRouting kan transporteurs vier voordelen bieden:
- Betere operationele marges. Bedrijven kunnen hun assets slim inplannen: de juiste truck rijdt met de juiste belading en de juiste chauffeur de optimale route. Er zijn minder manuren nodig en de processen zijn efficiënter. Daarbij kun je beter anticiperen op wijzigingen, doordat de software niet alleen gebruikmaakt van historische data, maar ook realtime- en voorspellende data gebruikt. Als bedrijf rijd je zo min mogelijk kilometers en zo min mogelijk lege kilometers.
- Betere medewerkerstevredenheid. Afhankelijk van de KPI’s van de logistiek dienstverlener kun je extra goed letten op de wensen van de chauffeurs. Helemaal in tijden van krapte op de arbeidsmarkt is het belangrijk mensen te behouden en goed in te zetten.
- Betere klanttevredenheid: het is crucialer dan ooit om op tijd en voorspelbaar te leveren.
- Duurzaamheid: Hoe minder kilometers je rijdt, des te minder CO2 je uitstoot.
Variabelen in het algoritme kunnen een zwaardere of minder zware weging krijgen, afhankelijk van wat voor het bedrijf belangrijk is. Soms moeten routes zo min mogelijk bochten naar links bevatten, om op jaarbasis te kunnen besparen op banden. Voor een bedrijf met honderd trucks is die besparing wellicht te verwaarlozen, maar ook zij kunnen via SmartRouting 10 tot 15 procent minder kilometers rijden.
Input
-
Locatiegegevens
-
Historische gegevens
Technologie
-
Proces mining
Output
-
Suggestion
-
Automation
-
Wat houdt het in?
De vrachtbrief is een belangrijk document in de vrachtketen (en ook in de scheepvaart). Die bevat basisdoeleinden zoals bewijs van het contractvervoer, de ontvangst van goederen en het eigendomsbewijs van de goederen. De elektronische vrachtbrief was de eerste vervanging van de papieren vrachtbrief, die nu is vervangen door een nog betere vorm van technologie: de blockchain-vrachtbrief.
Blockchain-vrachtbrief of slimme vrachtbrief is een new-agevrachtbrief die de technologie van blockchain gebruikt. Blockchain is een gedecentraliseerde verzameling van data. Deze data wordt opgeslagen in volgorde van wanneer deze is binnengekomen. De data die binnenkomt is niet meer aan te passen. Het principe van de technologie is een met alle betrokkenen gedeelde database die veilig, open en controleerbaar is. De blockchain-vrachtbrief biedt een onveranderlijk controlespoor, transparantie van zaken en onbreekbare vertrouwelijkheid. Blockchain-technologie maakte de bestaande vrachtbrief fraudebestendig en controleerbaar en bracht grootschalige betrouwbare projecties.
Blockchain-vrachtbrief zou digitale beveiligingsfuncties kunnen toevoegen aan de kwaliteit van de bestaande vrachtbrief. Het elektronische formaat van de vrachtbrief was voor de bedrijven erg moeilijk te gebruiken. Blockchain heeft daar verandering in gebracht en het gebruik van de elektronische vrachtbrief gebruiksvriendelijker gemaakt. (Logipulse, 2022)
Input
-
Locatiegegevens
Technologie
-
Data mining
Output
-
Automation
-
Impact op het werkveld van management transport en logistiek
Impact op werkprocessen
Een werkproces zoals ‘stuurt chauffeurs aan’ zal altijd nog wel een taak van een transportplanner blijven. Op dit moment is een groot deel van het werk van een transportplanner routes plannen. KI-systemen bieden de transportplanner steeds vaker ondersteuning. Het plannen van routes en steeds terugkerende routeplanning zal een steeds minder groot onderdeel zijn van de werkzaamheden van de transportplanner. Die werkt daarbij steeds meer platformgestuurd. Hij/zij moet steeds meer kennis hebben van de mogelijkheden. Wat doet een applicatie? Hoe werkt die? Welke parameters moet ik ingeven? Wat gebeurt er als ik het niet doe? Wat is de consequentie daarvan? De transportplanner zal het systeem moeten begrijpen. KI-systemen zorgen voor een versnelling van de analyse van de data, zodat een transportplanner sneller een besluit kan nemen.
Als er storingen zijn, zal de beroepsbeoefenaar ernaar kijken. Die zal meer aandacht gaan besteden aan crisismanagement. Want als er iets gebeurt waardoor het systeem hapert, of er gebeurt iets waar het systeem geen rekening mee had kunnen houden, dan moet de transportplanner in staat zijn om te begrijpen wat er misgaat en hoe hij het kan oplossen.
“Ik denk dat voor hetzelfde vervoer waarvoor je nu tien transportplanners nodig hebt, dat je zo meteen misschien maar drie of vier mensen nodig hebt die transportplanning doen. Maar de verantwoordelijkheid van die drie of vier mensen over alle trajecten bij elkaar wordt daarmee wel groter. De scope van de werkzaamheden zal daarmee waarschijnlijk toenemen. Dat vraagt meer verantwoordelijkheid.”
Frank Rem (MBO Raad)
Ook het verzorgen van documenten rondom transporten is een onderdeel van het werk van een transportplanner. Momenteel doen transportplanners nog alle orders voor de transportbrieven zelf. Het verzorgen van de juiste transportbrieven kan in de toekomst naar verwachting door middel van KI ook steeds slimmer. Zo is de elektronische vrachtbrief soms al vervangen door de blockchain-vrachtbrief. De blockchain-vrachtbrief biedt een onveranderlijk controlespoor, transparantie van zaken en onbreekbare vertrouwelijkheid. De informatiestroom gaat automatisch naar de juiste schakels, en ook de factuur.
Impact op vaardigheden
Over het algemeen geldt dat digitale en computervaardigheden belangrijk zijn. Die vaardigheden betreffen het omgaan met de online systemen en het produceren en beheren van de informatie/data. Voor de transportplanner betekent het ook dat hij vertrouwen moet hebben in de data vanuit KI-software.
Over een paar jaar zal er sprake zijn van KI-systemen die betrouwbaar zijn en niet spannend meer zijn, omdat ze goed meewerken. Maar de komende jaren is het nog uitvinden wat wel en niet werkt. KI is iets anders dan een informatiesysteem. Er is een kritische houding nodig van de beroepsbeoefenaar om te beoordelen of de suggesties van het KI-systeem wel of niet juist zijn. De samenwerking met IT-specialisten is daarbij noodzakelijk, evenals het kunnen aansturen van verbeterprojecten. De transportplanner heeft ook een helikopterview nodig om alle systemen en data te blijven overzien.