Voor verladers in Noord-Amerika (NA) is het tijd om de stap te zetten van de invoering naar de strategische toepassing van automatisering en kunstmatige intelligentie (AI) voor het beheer van de toeleveringsketen.
Kunstmatige intelligentie ontwikkelt zich in een exponentieel tempo — maar AI zonder context is niet meer dan een rekenoperatie. Wat in het volgende tijdperk van transformatie van de toeleveringsketen echt het verschil zal maken, is niet de toegang tot modellen, maar de toegang tot betrouwbare, onderling gekoppelde uitvoeringsgegevens uit de praktijk.
Het 9e jaarlijkse Descartes-benchmarkonderzoek naar transportbeheer biedt inzichten van transportprofessionals om de strategieën, tactieken en verwachtingen voor de sector in kaart te brengen. We duiken in de details van de antwoorden van verladers in Noord-Amerika (fabrikanten, detailhandelaren en distributeurs) over hun strategieën en tactieken op het gebied van automatisering en generatieve AI, om bedrijven inzicht te geven in hoe deze technologieën worden ingezet om bedrijfsdoelstellingen te realiseren.
AI in het vervoersbeheer is nog in ontwikkeling
Transport is tegenwoordig van strategisch belang, maar op sommige gebieden blijft de door AI aangestuurde automatisering achter. Een recordaantal van 81% van de Noord-Amerikaanse verladers in het onderzoek beschouwt transportbeheer als een onderscheidende factor of concurrentievoordeel (een stijging ten opzichte van 67% vorig jaar). Toch vertrouwen velen nog steeds op handmatige processen, waardoor er een ‘automatiseringskloof’ ontstaat die de efficiëntie en schaalbaarheid belemmert.
Achtergrondinformatie voor verladers van volledige vrachtladingen in Noord-Amerika: Bij uw bedrijfsvoering draait alles om snelheid. Handmatige processen voor het vinden van capaciteit, het doorlichten en inwerken van chauffeurs, het uitschrijven van aanbestedingen, het volgen van zendingen en de bijbehorende administratie zorgen voor vertraging. Door deze werkprocessen te automatiseren (van laadplanning tot statusupdates) kunt u personeel vrijmaken en de dienstverlening verbeteren, wat een directe invloed heeft op uw concurrentievermogen.
De kloof in kaart brengen: de cijfers
Slechts 24% van de transportteams van verladers in Noord-Amerika is volledig geautomatiseerd, terwijl een derde nog steeds grotendeels of bijna volledig handmatig werkt. Deze harde realiteit betekent dat veel verladers nog steeds buitensporig veel tijd besteden aan telefoongesprekken, e-mails en spreadsheets.
Huidige stand van zaken op het gebied van automatisering en AI-volwassenheid
Generatieve AI is wijdverbreid, maar wordt slechts oppervlakkig toegepast. Maar liefst 97% van de ondervraagde verladers in Noord-Amerika maakt gebruik van generatieve AI voor een of andere transportfunctie, waarbij de belangrijkste toepassingen – gegevensinvoer (47%), vrachtprognoses (47%) en chatbots voor klantenservice (41%) – de top drie vormen.
Toepassingen van generatieve AI in transportbeheer
Het gebruik is echter niet in alle functies wijdverbreid. 44% van alle respondenten die generatieve AI gebruiken, past deze op meer dan drie gebieden toe; daarna daalt het gebruikspercentage sterk.
Aantal generatieve AI-toepassingen in verschillende werkprocessen
De gegevens zijn aangepast om antwoorden waarin geen gebruik van AI werd aangegeven, buiten beschouwing te laten
De meeste verladers blijven nog aan de oppervlakte en gebruiken AI alleen voor afzonderlijke taken, zoals het omzetten van e-mails naar ladinggegevens of voor eenvoudige chatbot-vragen. De cruciale volgende stap is om automatisering en AI-oplossingen in te zetten binnen meerdere, onderling verbonden werkprocessen.
Implementatie van AI-gestuurde workflowautomatisering
Automatisering en AI operationeel maken betekent dat deze mogelijkheden rechtstreeks in de transportworkflows worden geïntegreerd, zodat ze niet alleen inzichten opleveren, maar ook de uitvoering aansturen. Een strategische implementatie van generatieve en agentische AI kan de zichtbaarheid en efficiëntie van de toeleveringsketen van begin tot eind maximaliseren.
Voor internationale verladers die complexe toeleveringsketens met meerdere partijen beheren, hangt de effectiviteit van AI af van iets dat veel fundamenteler is dan algoritmen: een sterk verbonden logistiek netwerk dat miljarden transacties, uitzonderingen en resultaten uit de praktijk registreert bij vervoerders, expediteurs, douane-instanties en handelspartners. Verbonden logistieke ecosystemen zoals het Descartes Global Logistics Network worden de drijvende kracht achter de productiviteit van AI – en zorgen ervoor dat toeleveringsketens van bedrijven de overstap kunnen maken van ‘datatransparantie’ naar ‘betrouwbare autonomie’.
Breng om te beginnen handmatige taken met veel wrijving in kaart (bijv. het aanmelden van ladingen, controlegesprekken, het plannen van laad- en losplaatsen) en geef deze prioriteit voor automatisering via het transportbeheersysteem (TMS) om de productiviteit te verhogen. Naarmate geautomatiseerde processen zich bewijzen en herhaalbaar worden, breidt u de rol van AI uit door te onderzoeken hoe deze kan worden ingezet voor dynamische toepassingen, waaronder vrachtplanning, compliancebeheer en prijsonderhandelingen.
Tijdens het testen, implementeren en uitbreiden is connectiviteit de hoogste prioriteit. Waar generatieve AI ook wordt toegepast, moeten verladers ervoor zorgen dat AI-tools in het TMS en de ondersteunende systemen worden geïntegreerd om de huidige workflows te versterken, zodat ze de dagelijkse bedrijfsvoering naadloos verbeteren zonder dat er extra processen hoeven te worden toegevoegd.
Dit is waar oplossingen zoals Descartes MacroPoint™ OpsForce een rol gaan spelen. OpsForce maakt gebruik van uitzonderingsgestuurde, agentgebaseerde AI om cruciale transporttaken te automatiseren – en grijpt alleen in wanneer er iets misgaat of niet aan de voorschriften voldoet – zodat u de controle behoudt terwijl handmatig werk wordt weggenomen. Deze agents zijn volledig geïntegreerd in Descartes MacroPoint en uw TMS en verbeteren de naleving van trackingvoorschriften, de gegevensverzameling en de uitvoering, zonder extra ruis, systemen of personeel.
De cijfers spreken voor zich: hoewel automatisering en AI op grote schaal worden toegepast, blijft de impact ervan beperkt zonder een dieper, beter geïntegreerd netwerk. Voor verladers is het essentieel om deze kloof te dichten om hun prestaties en concurrentievermogen op peil te houden.
