Stel je een productielijn voor waar machines niet alleen draaien, maar ook zelf leren. Waar sensoren afwijkingen opmerken nog vóórdat een storing ontstaat. Waar het magazijn niet wacht tot iemand ontdekt dat een artikel op is, maar zelf een bestelling plaatst bij de leverancier.
Dit zijn actuele en opkomende use-cases in supply chain en operations. Een InfoBrief van IDC, wereldwijd marktonderzoeksbureau in de IT, uit april 2024 beschrijft onder meer geautomatiseerde replenishment, predictive maintenance en visuele kwaliteitscontrole als kansrijke toepassingsgebieden.
Bedrijven verwachten met Artificial Intelligence onder meer efficiëntere processen, snellere reacties op verstoringen en hogere medewerker productiviteit. De gerealiseerde impact verschilt per use-case, datakwaliteit en implementatie.
Van data naar besluit
Iedere manager in de industrie kent het: er is data genoeg. Van productie-aantallen tot voorraadstanden, van transportgegevens tot financiële cijfers. Maar vaak zit die data opgesloten in verschillende systemen. Of nog erger: in Excel-sheets en papieren documenten. IDC benadrukt dat datakwaliteit, voldoende data en volwassen datamanagement belangrijke voorwaarden zijn voor succesvolle AI-toepassing.
Toch is er hoop. Bedrijven die hun data opschonen, centraliseren en goed ontsluiten, vergroten de kans dat AI daadwerkelijk waarde oplevert. Zo kunnen planners op basis van actuele data nauwkeurigere voorspellingen maken en kunnen operators onderhoudsbehoeften eerder signaleren met predictive maintenance. De juiste data, governance en architectuur vormen daarbij de basis, terwijl AI-uitkomsten altijd om menselijke beoordeling blijven vragen.
Voorlopers en volgers
Een terugkerende vraag bij veel managers is: moet ik nu al instappen, of kan ik beter wachten tot de technologie verder ontwikkeld is? IDC noemt dit het dilemma van de ‘leader’ of de ‘fast follower’.
Het antwoord: wie nu begint, leert sneller. Natuurlijk zullen AI-tools zich blijven ontwikkelen, maar de kennis die je opdoet door vandaag al te experimenteren, geeft je morgen een voorsprong. Bedrijven die te lang wachten, lopen het risico achterop te raken in een industrie die steeds slimmer en flexibeler wordt.
Strategische vragen voor managers
IDC vat de zorgen van eindgebruikers mooi samen in drie vragen:
- Is onze data goed genoeg om te starten met AI?
- Moeten we vooroplopen of beter een snelle volger zijn?
- Zien we AI als losstaande tool, of als integraal onderdeel van onze processen?
Juist hier kun jij als manager het verschil maken. Door de juiste keuzes te maken zet je AI in als versneller in plaats van als hype.
Wat dit betekent op de werkvloer
Neem een logistiek manager die worstelt met leverbetrouwbaarheid. Routes worden complexer, chauffeurs zijn schaars en klanten eisen kortere levertijden. AI helpt hier door patronen te herkennen in verkeersdata, weersomstandigheden en historische leveringen. Het systeem stelt routes voor die niet alleen sneller zijn, maar ook duurzamer. Resultaat: tevreden klanten én lagere kosten.
Of denk aan een productiemanager die dagelijks strijdt met kwaliteitsissues. AI-gestuurde getrainde camera’s kunnen afwijkingen eerder en consistenter signaleren. De betrouwbaarheid hangt af van beeldkwaliteit, trainingsdata, validatie en menselijke kwaliteitscontrole. Dit kan verspilling verminderen en kwaliteitsprocessen ondersteunen.
Zelfs de CFO profiteert: betere vraagvoorspellingen leiden tot lagere voorraden en meer grip op werkkapitaal. Geen miljoenen die vastzitten in te veel grondstoffen, maar een voorraad die beter in balans is met de vraag.
Niet zonder risico’s
AI klinkt veelbelovend, maar brengt ook risico’s mee. Bias in algoritmes, zorgen over dataprivacy, de vraag wie verantwoordelijk is voor beslissingen die AI neemt. IDC benadrukt daarom het belang van governance: duidelijke regels, transparantie en samenwerking met partners die zowel de technologie als de industrie begrijpen.
Dat sluit aan op SAP’s visie op de Autonomous Enterprise: mensen bepalen de kaders, terwijl AI-assistenten en agents processen ondersteunen vanuit de geautoriseerde bedrijfsdata en procescontext van jouw organisatie. Openbare webinformatie kan alleen aanvullend worden gebruikt wanneer die mogelijkheid beschikbaar en bewust ingeschakeld is. Dat zorgt ervoor dat jouw data beveiligd blijft en jij toch met AI kan werken.
Quinso als trusted advisor
Juist daar komt Quinso in beeld. We kennen de wereld van de industrie van binnenuit en koppelen dat aan diepgaande SAP-kennis. Dat betekent dat we AI niet zien als een los project of een hype, maar als onderdeel van het grotere geheel: het slimmer en toekomstbestendiger maken van je bedrijfsprocessen.
We helpen organisaties om klein te beginnen, de juiste use cases te kiezen en tegelijkertijd te bouwen aan een fundament van betrouwbare data. Zo groeit AI uit van experiment naar strategische motor van je bedrijf.
De tijd om te starten is nu
IDC’s boodschap is helder: AI is niet langer iets voor ‘later’. Bedrijven die vandaag beginnen, kunnen morgen de vruchten plukken. Het gaat daarbij niet alleen om automatisering, maar vooral om toepassingen die medewerkers ondersteunen en versterken. Tegelijkertijd kunnen functies, verantwoordelijkheden en benodigde vaardigheden veranderen. IDC adviseert organisaties daarom om nu te onderzoeken waar AI aantoonbare waarde kan leveren.
Wil je zien hoe processen in supply chain en productie nu werken en hoe ze met SAP Business AI slimmer kunnen? Tijdens onze digitale masterclass vertalen we herkenbare knelpunten naar concrete, verantwoord inzetbare use-cases.
Benieuwd naar het volledige onderzoek van IDC? Dat lees je hier:
