Publicaties - Involvation

JDE leidt de weg naar digitale planning met Machine Learning en AI

Geschreven door Hans van der Drift | 6 december 2022

Veel bedrijven beginnen aan een nieuwe fase in digitale planning door Machine Learning toe te passen. Ook koffie- en theefabrikant JacobsDouweEgberts (JDE) is gedwongen een nieuwe planningsoplossing te kiezen, omdat hun huidige pakket SAP APO wordt uitgefaseerd. Tijdens een op 3 oktober gehouden interactieve sessie van supply chain-adviesbureau Involvation gaf JDE aan ruim vijftig professionals inzicht in zijn volgende stappen op het gebied van digitale planning.

Eerder gepubliceerd door Supply Chain Media

‘Demand forecasting met behulp van Artificial Intelligence (AI) moet accuraat zijn, altijd actueel en begrijpelijke inzichten opleveren’, meldde Tineke Kok, Global IBP Manager bij JDE, over de volgende fase van digitale planning van de fabrikant. ‘De software moet begrijpelijke inzichten geven, omdat de planners anders de voorspelling niet vertrouwen en ze hun eigen voorspelling in Excel gaan maken.’

Kok legde uit dat het door de volatiliteit van de markt niet mogelijk was een goede prognose te maken op basis van historische gegevens, dus had ze een proefproject (Proof of Concept) opgezet om te onderzoeken hoe het gebruik van kunstmatige intelligentie en Machine Learning (ML) zou kunnen helpen. De benaderde softwareleveranciers vroegen voor het leveren van een PoC en het bouwen van een eigen user interface tussen de 0,5 tot 4 miljoen euro. JDE ging uiteindelijk in zee met de Belgische scale-up Garvis; de enige waarvoor je alleen een licentie hoefde te betalen gedurende de PoC.

 

Geleerde lessen

Hoewel de pilot met Garvis nog in volle gang is, kon Kok al wel enkele geleerde lessen delen met het aanwezige publiek. ‘Als het gaat om masterdata, richt je dan op de grote waterstroom in plaats van op elke afzonderlijke druppel water. En als het gaat om databronnen, begin dan eenvoudig. AI kan in de war raken als je er van alles ingooit, dus richt je op de grootste drijfveren. En verwar de door AI gevonden correlatie niet met causaliteit, want AI verklaart niet de mogelijke verbanden; dat blijft mensenwerk’, aldus Kok.

Samengevat was haar advies om kleine stappen te nemen, grote initiële kosten te vermijden, eerst de voordelen in de praktijk te zien en dan pas voor implementatie te gaan. Zo startte JDE in mei met een pilot in zes landen en is de fabrikant van plan in december live te gaan in de eerste markt in Europa.

Opsporen van gedragspatronen

Tijdens de sessie presenteerde Hans van der Drift van Involvation ook een reeks interactieve polls rond praktijkcases van digitale of ‘next-gen’ planning. Bijna alle deelnemers waren het erover eens dat de invoering van AI- en ML-tools betekent dat de plannersgemeenschap moet worden bijgeschoold en – in sommige gevallen – vervangen. Ook waren de supply chain professionals het erover eens dat de planning kan worden verbeterd door over te stappen van historische prognoses naar voorspellingen op basis van externe trends. Digitale planningsoplossingen kunnen daarbij helpen om  voorheen niet geïdentificeerde gedragspatronen vast te stellen.

Op de vraag of een andere planningshorizon een andere oplossing vereist, koos de meerderheid van de aanwezigen aanvankelijk voor het antwoord dat moderne oplossingen àlle planningshorizonten dekken. Uiteindelijk leidde de vraag echter tot een levendige discussie over gesplitste oplossingen, vooral in termen van planning in volumes (Sales & Operations Planning) versus planning in euro’s (Integrated Business Planning).

Directe scenario-analyse

Martijn Lofvers van Supply Chain Magazine haalde een voorbeeld van Heineken aan, dat met twee systemen werkt: één voor S&OP in een gedecentraliseerde omgeving en één voor strategische IBP op een gecentraliseerd, wereldwijd niveau. Van der Drift van Involvation rondde vanuit zijn eigen ervaring met klantprojecten af met de conclusie dat het weliswaar voordelen kan hebben om verschillende processen op hetzelfde systeem te laten draaien, maar dat het in sommige situaties beter is verschillende systemen voor verschillende horizonten te hebben.

‘Digitale planning leidt tot end-to-end, datagestuurde, real-time, verbonden en autonome supply chains’, somde Van der Drift als uiteindelijke voordelen op. ‘Maar wat gaan we met dit alles doen?’ Een concreet voordeel van de ultieme digitale planning is volgens hem de directe scenario-analyse. ‘En meer geautomatiseerde besluitvorming zorgt ervoor dat planners zich kunnen richten op de uitzonderingen.’

Wil je meer weten over Digital Planning? 

Lees dan ook onze andere blogs over Digital Planning:

Meer weten over Digitale planning? Neem gerust contact met mij op.