{"id":8026,"date":"2022-11-02T09:52:29","date_gmt":"2022-11-02T09:52:29","guid":{"rendered":"https:\/\/www.logichainge.testbanana.nl\/ai-verovert-de-komende-jaren-de-logistieke-sector\/"},"modified":"2022-11-18T12:46:20","modified_gmt":"2022-11-18T12:46:20","slug":"ai-verovert-de-komende-jaren-de-logistieke-sector","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.logichainge.com\/nl\/ai-verovert-de-komende-jaren-de-logistieke-sector\/","title":{"rendered":"AI verovert de komende jaren de logistieke sector"},"content":{"rendered":"\n
Bij ICT-projecten in de logistieke sector wordt nog slechts mondjesmaat gebruikgemaakt van Artificial Intelligence (AI). Maar dat gaat volgens AI-deskundigen Roy Lenders en Funs Swinkels de komende jaren veranderen. Ze voorspellen een grote toekomst voor logistieke applicaties die gebruikmaken van kunstmatige intelligentie.<\/strong><\/p>\n\n\n\n De laatste jaren wordt er bij steeds meer processen gebruikgemaakt van Artificial Intelligence. En dat is niet verwonderlijk. Tegenwoordig zijn computers veel sneller dan vroeger en kunnen ze tegelijkertijd grote hoeveelheden gegevens van processen verzamelen en verwerken. En juist dat zijn essenti\u00eble basisvoorwaarden voor de ontwikkeling van intelligente zelflerende IT-systemen, die zelfstandig data verzamelen, beslissingen nemen en zichzelf continu verbeteren. Inmiddels is AI al heel gewoon op verschillende gebieden en gebruikt vrijwel iedereen dagelijks dingen die op de een of andere wijze gebruikmaken van kunstmatige intelligentie. Bekende voorbeelden zijn zelfrijdende auto\u2019s, digitale spraakassistenten zoals Alexa, Siri, Cortana en Google Home, ge\u00efntegreerde applicaties die aankoopvoorspellingen doen op webwinkels en chatbots waarmee je op internet kunt communiceren. Momenteel verschijnen nu ook de eerste AI- applicaties voor de logistieke sector op de markt.<\/p>\n\n\n\n Een van de pioniers in Nederland op het gebied van op AI-gebaseerde IT-systemen voor, onder andere, de logistieke sector is Roy Lenders, oprichter van onder meer Genzai,<\/a> een deeptechinvesteringsbedrijf in kunstmatige intelligentie). Hij legt uit dat er verschillende \u2018soorten\u2019 AI zijn: \u201cDe AI die voor logistieke toepassingen wordt gebruikt valt onder de zogenoemde Artificial Narrow Intelligence (ANI). Deze categorie kunstmatige intelligentie beperkt zich meestal tot \u00e9\u00e9n enkele taak of \u00e9\u00e9n gebied. Het wordt ook wel \u2018machine learning\u2019 of \u2018self learning\u2019 genoemd.\u201d<\/p>\n\n\n\n Kenmerkend is dat zo\u2019n systeem zichzelf telkens verbetert door gebruik te maken van eerdere ervaringen. Als input wordt hiervoor data uit het verleden genomen, waarmee een bepaalde werkwijze, proces of aanname telkens verder wordt geoptimaliseerd. Dit is niet van tevoren geprogrammeerd maar wordt gerealiseerd met behulp van algoritmes, een soort verzameling van complexe wiskundige formules, die het systeem zelf cre\u00ebert. \u201cHoe nauwkeuriger en hoger de kwaliteit van de data is, hoe beter het systeem uiteindelijk zal functioneren\u201d, zegt Lenders. \u201cDit soort AI zorgt op deze wijze voor een vergaande automatisering en efficiencyverbetering van processen.\u201d<\/p>\n\n\n\n Lenders startte een jaar of vijf geleden met de ontwikkeling van op AI-gebaseerde logistieke systemen. Dat was toen nog iets te vroeg, maar door de snelle ontwikkelingen op technologiegebied is de tijd er nu wel rijp voor: \u201cIn de logistiek staat het gebruik van kunstmatige intelligentie nog in de kinderschoenen. Daarom steken we veel energie in de ontwikkeling van logistieke AI-applicaties en worden momenteel de eerste toepassingen bij logistieke bedrijven ge\u00efmplementeerd. De aandacht richt zich op verschillende deelgebieden. Dat zijn bijvoorbeeld optimalisatie van de orderinvoer, van de routeplanning, van voorraadplanning, van de verwachte vraag naar producten, maar bijvoorbeeld ook beeldherkenning bij automatisch orderpicken en kwaliteitscontroles in warehouses waar land- en tuinbouwproducten worden opgeslagen. Dit zijn logistieke processen die veel effici\u00ebnter kunnen worden uitgevoerd indien hierbij gebruik wordt gemaakt van AI.\u201d<\/p>\n\n\n\nAI voor logistieke toepassingen<\/h4>\n\n\n\n
Optimalisatie orderinvoerproces<\/h4>\n\n\n\n