Krappe marges, stijgende arbeidskosten, voortdurende verstoringen en klanten die snelle, foutloze leveringen verwachten, zorgen ervoor dat supply chain-bedrijven vaak moeten vechten om hun marktaandeel en leverbetrouwbaarheid te behouden. Generatieve AI (Gen AI) helpt directieleden, managers en analisten om verbonden data en inzichten naar boven te halen die betere beslissingen in het moment én sterker langetermijnbeleid ondersteunen.

Operationele data wordt elke milliseconde gegenereerd door magazijnmachines, software en bedrijfsprocessen, maar bij de meeste bedrijven zit die informatie opgesloten in silo’s en sterk uiteenlopende formaten. Leiders en managers moeten daardoor beslissingen nemen op basis van oude rapporten, beperkte dashboards, overweldigende spreadsheets en buikgevoel.

Mijn collega Ashwin Sridhar, Head of Supply Chain & Logistics Solutions bij Google Cloud, deelt zijn visie:

“Zonder het volledige beeld is het voor magazijn- en supply chain-leiders moeilijk om verstoringen te anticiperen en terugkerende problemen op te lossen die efficiëntie ondermijnen en de klantervaring beïnvloeden. Gen AI stelt niet-technische medewerkers in staat om beslissingen te verbeteren, root causes te onderzoeken en de operationele planning te versterken met kritieke data.”

Gen AI transformeert besluitvorming en operaties in het magazijn, waardoor kosten dalen, order-tot-verzendingstijden verkorten en risico’s afnemen.

Het inzetten van AI om verstoringen te voorspellen staat hoog op de agenda van supplychainleiders, volgens de 2025-studie van The Hackett Group. Uit de studie blijkt dat 89% van de supplychainverantwoordelijken actief AI opschalen om de besluitvorming te verbeteren; 75% noemt economische onzekerheid een groot risico, wat de urgentie rond AI-adoptie verhoogt. Belangrijke investeringsdomeinen zijn voorspellende analyses, autonome planning, digitale tweelingen, AI-gestuurde procurement en het versterken van vaardigheden binnen de workforce.

Supplychainleiders weten welke maatregelen ze moeten nemen om hun veerkracht te versterken en kosten te verlagen, zeker zij die hun bedrijven de afgelopen jaren door tal van verstoringen hebben geleid. Maar wat in veel beslissingsprocessen ontbrak, is het vertrouwen en de nieuwe inzichten die ontstaan wanneer ze alle data met elkaar kunnen verbinden — historische en real-time data, gegevens uit magazijnen en ondernemingssystemen, en formaten die traditioneel niet compatibel zijn.

Gen AI-interfaces die retrieval-augmented generation (RAG) gebruiken om op een veilige manier toegang te krijgen tot beschermde bedrijfsdata, helpen niet-technische leiders en analisten om snel en grondig in deze complexe informatie te duiken. Gen AI identificeert patronen, trends en afwijkingen in datavolumes op petabyteschaal en vat de bevindingen samen voor makkelijke interpretatie, samenwerking en verdere analyse. In plaats van talloze spreadsheets en dashboards door te nemen, werkt Gen AI gewoon met vragen in natuurlijke taal.

Het inzetten van AI-gedreven data-analyse in het magazijn helpt supplychainbedrijven om diepgaandere efficiënties, kostenbesparingen en concurrentievoordelen te realiseren. Deze omvatten:

• Vraag- en voorraadplanning: Gen AI kan optreden als een copiloot voor planning en teams helpen om vraag-, voorraad- en aanbodsignalen te begrijpen die vroeger verspreid zaten over rapporten, e-mails en lokale spreadsheets. In plaats van handmatig historiek, promoties en beperkingen te moeten samenbrengen, kunnen planners vragen stellen in natuurlijke taal, zoals: “Waar lopen we volgende week het grootste risico op stockouts gezien de huidige vertragingen bij inbound?” – en een gesynthetiseerd overzicht krijgen waarin de belangrijkste oorzaken worden uitgelicht. Agentic AI gaat nog een stap verder door voor te stellen welke replenishmentacties of aanpassingen aan veiligheidsvoorraden nodig zijn en deze te bundelen in scenario’s die door het planningsteam kunnen worden vergeleken, gesimuleerd en goedgekeurd.
• Operationele efficiëntie op de vloer: Op de magazijnvloer kan Gen AI continu orderprofielen, congestie, serviceniveaus en assetgebruik analyseren om knelpunten bloot te leggen die in real time moeilijk te zien zijn. Een supervisor kan eenvoudig vragen: “Waarom hebben we gisteren onze outbound-SLA gemist tijdens de late wave?” en een uitsplitsing krijgen van de oorzaken op het vlak van arbeid, materiaal en ordermix. Agentic AI kan vervolgens concrete acties voorstellen: van het aanpassen van wave release-patronen en task-interleavingregels tot het herverdelen van werk tussen zones. De voorstellen worden ter beoordeling aan supervisors gepresenteerd voordat ze worden toegepast in de warehouse control- en executionsystemen.
• Personeelsallocatie en training: Arbeid blijft een van de grootste en meest variabele kostendrijvers in warehousing. Gen AI kan leiders helpen om arbeidsbehoeften te voorspellen door ordervolumes, vaardigheden, seizoensinvloeden en historische prestaties te correleren en vervolgens samen te vatten waar capaciteitsgaten waarschijnlijk zullen ontstaan. Tegelijk kan een AI-copiloot medewerkers ondersteunen met begeleiding op de werkvloer door “hoe doe ik…”-vragen te beantwoorden of hen door onbekende taken te loodsen. Met Agentic AI worden deze inzichten vertaald in voorgestelde shiftplannen, aanbevelingen voor cross-training en realtime taakherverdelingen gedurende de dag – altijd met duidelijke uitleg en met menselijke supervisors die de finale goedkeuring behouden.
• Machineonderhoud en assetbetrouwbaarheid: Naarmate data uit transportbanden, AS/RS-systemen, AMR’s en andere apparatuur rijker wordt, kan Gen AI onderhoudsteams helpen om foutcodes, errorlogs, conditiebewaking en werkgeschiedenis te interpreteren. In plaats van tientallen tickets te moeten doornemen, kunnen technici vragen: “Welke patronen zie je achter de ongeplande downtime van vorige maand in deze gang?” en een beknopte uitleg krijgen met waarschijnlijke oorzaken. Agentic AI kan automatisch werkorders openen en vooraf invullen in het enterprise asset management (EAM)-systeem, gerelateerde taken groeperen en optimale tijdstippen voorstellen voor interventies die de impact op throughput minimaliseren, waarna technici en planners deze plannen kunnen valideren en bijsturen.

En het gaat al lang niet meer enkel om tabellen en grafieken. De Gen AI-systemen van vandaag kunnen steeds beter werken met tekst, gestructureerde data, beelden, video en sensorstreams – bijvoorbeeld door WMS- en WCS-data te combineren met camerafeeds en telemetrie van materiaalbehandelingsapparatuur – om een vollediger en realtime beeld te geven van wat er in de operatie gebeurt.

Gen AI-gedreven datadieptes helpen organisaties bepalen waar ze hun investeringen en inspanningen het best op richten: van het optimaliseren van voorraadlocaties en opslag tot het bepalen welke shiften of operatoren bijkomende training nodig hebben, tot het inschatten van de waarde en het risico van het verlengen van de levensduur van bestaande apparatuur.

Gen AI kan bijvoorbeeld de correlatie onderzoeken tussen late, beschadigde of ontbrekende zendingen en bepaalde SKU’s, sites, shiften of operatoren – en vervolgens een overzichtelijke samenvatting en aanbevolen oplossingen met impactanalyse aanreiken.

Vooruitdenkende leiders erkennen dat de strategische waarde van Gen AI verder reikt dan louter operationele efficiëntie in het magazijn. Gen AI en datagedreven operaties zijn onlosmakelijk met elkaar verbonden en creëren een transformerende kracht in de hele organisatie. De sleutel is het vermogen om data effectief te benutten.

Gen AI en datagedreven operaties versterken elkaar. De mogelijkheid om waardevolle data uit magazijnapparatuur en andere bedrijfs­systemen écht te benutten, heeft een brede, transformatieve impact.

Traditionele AI analyseert data om patronen te herkennen, voorspellingen te doen of informatie te classificeren. Gen AI creëert nieuwe content, zoals verkennende analysesamenvattingen en voorgestelde acties.

Deze functionaliteit maakt het eenvoudig om rapporten en updates voor stakeholders te genereren, waardoor datagedreven kennis sneller door de hele organisatie stroomt zonder extra belasting voor drukbezette managers, analisten en andere medewerkers. In plaats van zelf de juiste data te verzamelen, te analyseren en een rapport te schrijven, kunnen zij Gen AI inschakelen om te ondersteunen en de resultaten te verfijnen.

Medewerkers die het dichtst bij de dagelijkse processen staan, beschikken vaak over onschatbare inzichten in operationele inefficiënties en mogelijke verbeteringen. Gen AI maakt het gemakkelijker om ideeën van deze medewerkers te verkennen, te modelleren en te itereren – vaak ideeën die voortkomen uit frustratie met knelpunten en redundantie die voor leiders minder zichtbaar zijn.

Volgens het 2025 Employee Experience Trends-rapport van Perceptyx gaf slechts 31% van de medewerkers aan sterk te geloven dat hun mening ertoe doet op het werk. Het luisteren naar de ideeën van medewerkers leidt tot verrassende efficiëntie- en productiviteitswinsten. Het toont bovendien aan dat bedrijfsleiders belang hechten aan wat medewerkers denken — cruciaal in een sector met een hoog verloop.

Tot slot maakt samenwerken met technologiepartners die AI centraal stellen het eenvoudiger om toekomstige innovaties te benutten. Technologiebedrijven zoals Dematic en Google Cloud verkennen de rol van Gen AI binnen intelligentere automatisatie.

Veel van de huidige automatisatie is gebaseerd op drempels: een autonome actie gebeurt wanneer een vaste set inputs een bepaalde waarde bereikt. Dematic onderzoekt de mogelijkheid van meer prescriptieve automatisatie gebaseerd op multi-AI-agentsystemen die Gen AI integreren, waardoor beslissingen op een veel rijkere databasis kunnen worden genomen. Wanneer we dit soort innovaties in productie brengen, werken we graag met early adopters samen om de mogelijkheden te verkennen.

Organisaties krijgen toegang tot geavanceerde AI-capaciteiten en toekomstige innovaties – verder dan basisautomatisatie op drempelwaarden — door samen te werken met technologiepartners zoals Dematic en Google Cloud. Deze partners onderzoeken prescriptieve automatisatie via multi-AI-agentsystemen waarin Gen AI een centrale rol speelt.

Aangezien AI een steeds actievere rol speelt in magazijn- en toeleveringsketenprocessen, zijn krachtige beveiligingsmaatregelen net zo belangrijk als krachtige modellen. Op rollen gebaseerde toegangscontroles, veilige gegevensopvraging uit betrouwbare bronnen, controletrajecten en menselijke goedkeuringen tijdens het proces zorgen ervoor dat co-piloten en agenten met de juiste informatie werken en binnen duidelijk gedefinieerde grenzen blijven. Dematic en Google Cloud ontwerpen Gen AI- en agenticsystemen met beveiliging, governance en compliance op enterpriseniveau als fundament, zodat klanten met vertrouwen kunnen innoveren zonder veiligheid, gegevensbescherming of regelgeving in het gedrang te brengen.

De Gen AI-oplossingen van Dematic zijn gebouwd op de moderne data- en AI-stack van Google Cloud, waarin BigQuery, Gemini-modellen, Vertex AI en Dematic’s eigen softwareproducten — zoals Dematic Control Tower en het Sprocket enterprise asset management (EAM)-systeem – samenkomen. Deze combinatie biedt klanten een beheerde en schaalbare manier om operationele data te verbinden, toegankelijk te maken via natuurlijke-taalervaringen en AI rechtstreeks te integreren in de beslissingen die het meest tellen.

Minstens even belangrijk: deze mogelijkheden vormen een praktische basis voor Agentic AI in het magazijn. Door doelgerichte AI-agents te verankeren in bewezen Dematic-applicaties en gezamenlijk ontwikkelde Google Cloud-integraties, kunnen klanten stap voor stap evolueren van betere zichtbaarheid en besluitvorming naar meer prescriptieve, semi-autonome operaties — altijd met mensen die de doelstellingen en beperkingen bepalen.

Voor organisaties die navigeren tussen krappe marges, arbeidsbeperkingen en stijgende serviceverwachtingen, biedt deze samenwerking een bewezen pad om Gen AI te transformeren van een experiment tot een duurzaam concurrentievoordeel – zowel in het magazijn als in het bredere supplychainnetwerk.