‘Bij Ikea hebben we een geïntegreerde supply chain. Dat betekent dat we alles in eigen beheer doen: van de fabriek tot aan de winkel. Daardoor hebben we veel controle en transparantie in het proces. Dat genereert enorme hoeveelheden data. Maar het grootste deel is ongestructureerd. We leren nog iedere dag hoe we die data kunnen gebruiken om de supply chain te verbeteren’, vertelt Claudio Marconi, hoofd logistieke ontwikkeling bij de Zweedse meubelgigant, tijdens een supply chain conferentie in Amsterdam.

Explosie aan data

De enorme explosie aan data zorgt niet altijd voor besparingen in het proces. In veel gevallen gaan de kosten voor de baten uit. Bedrijven moeten immers flink investeren in bijvoorbeeld software, cloud-infrastructuur en IT-experts. Terwijl de baten van tevoren niet altijd goed zijn in te schatten.

Marconi: ‘We investeren honderden miljoenen om de systemen die we in de loop der jaren hebben opgebouwd op elkaar af te stemmen. Natuurlijk moeten we weten of dat financieel uit kan. En hoewel niet overal een sluitende business case voor te maken valt, is het geen optie om het niet te doen. Kun je dat in een balans kwijt? Nee. Daarom halen we dergelijke IT-investeringen meestal uit ons R&D budget.’

Data-wetenschappers

Zo is Ikea druk bezig met het aantrekken van data-wetenschappers op de logistieke afdelingen, vertelt Marconi. ‘Zij duiken in de enorme berg ongestructureerde data en hebben veel vrijheid om hun eigen invalshoeken te bepalen. Vervolgens koppelen we hen aan collega’s met bedrijfservaring om te kijken hoe we hun projecten concreet kunnen inzetten binnen de bedrijfsvoering. Zo zijn we bezig om big data te gebruiken voor de voorspelling van de benodigde minimale voorraden. Dat kan enorme efficiency-voordelen opleveren.’

Een goede supply chain manager weet precies te vertellen wanneer een verandering in de voorraad te wijten is aan seizoensinvloeden of dat er sprake is van een nieuwe trend. ‘Maar dat zijn juist zaken die een computer veel beter en betrouwbaarder kan’, zegt analist Jens Rieder van consultancybureau Camelot.

Een computer kan veel beter bepalen of er sprake is van seizoensinvloeden of een nieuwe trend dan een mens.

Algoritmes

‘Algoritmes kunnen structuren herkennen en insights geven die anders niet mogelijk zijn. Of in ieder geval met heel veel moeite.’ Hij verwacht daarom veel van machine learning om chocolade te maken van de enorme berg aan ongestructureerde data waar veel bedrijven op zitten.

‘Algoritmes kun je trainen. Hoe meer data, hoe minder foutmarge in de voorspellingen. Je kunt daarvoor cijfers en patronen uit het verleden gebruiken. De software ondersteunt planners in het snel opvragen van informatie en adviezen. Dat is veel nauwkeuriger dan wanneer je zelf steeds in de beschikbare data moet duiken. Een ander voordeel is dat het onafhankelijk van de persoon is. Tegenwoordig kun je met artificial intelligence direct je vragen stellen aan een systeem dat de data voor je analyseert. Dat is makkelijk te gebruiken, ook als je een nieuwe medewerker bent en nog niet bekend bent met de software.’

Bedrijfscultuur

Al zal er nog wel een omslag in diverse bedrijfsculturen moeten plaatsvinden, beseft hij. ‘Logistiek planners hebben heel veel kennis in hun hoofd. De uitdaging is hoe we hen zover krijgen om al die kennis én het nemen van beslissingen aan het systeem over te dragen.’

Niet alleen voor supply chain managers, maar ook voor de business development managers is inzicht in data uit het verleden zeer belangrijk’, legt Rieder uit. ‘Als je een product in promotie gooit, moet je end-to-end supply chain dat ook aankunnen. Door data uit het verleden te analyseren, kun je heel nauwkeurig voorspellen welke gevolgen een bepaalde beslissing zal hebben. Sterker nog: als de nauwkeurigheid groot genoeg is, kun je zelfs het nemen van bepaalde beslissingen automatiseren. Je laat het systeem bepalen welke promotie de beste ROI gaat opleveren. Je hoeft als mens alleen toezicht te houden, de software kan redelijk goed inschatten hoe betrouwbaar zijn voorspelling is. Mocht die onder een bepaalde waarde komen, dan laat je de beslissingen door je medewerkers nemen.’

Als de nauwkeurigheid groot genoeg is, kun je zelfs het nemen van bepaalde beslissingen automatiseren.

Cybersecurity

Overigens zorgt de steeds grotere afhankelijkheid van software en ICT bij de ‘digitale supply chain’ ook voor toenemende risico’s als het gaat om cybersecurity. ‘2017 was het slechtste jaar ooit als het gaat om cybersecurity’, zegt Michelle Watson, oprichter van het Amerikaanse adviesbureau Cyber Intelligent Partners. ‘Zo was er maar liefst een stijging van 90% in het aantal gevallen van ransomware. Dat zorgt voor miljarden aan schade. Toch leren we daar niet van. We zeggen de afgelopen vijftien jaar iedere keer opnieuw dat het afgelopen jaar het ergst was. Volgend jaar zal dus blijken dat 2018 het ergste jaar ooit was.’

Logistieke bedrijven en verladers lopen volgens haar grote risico’s. ‘De kans dat je als wereldwijde leverancier de komende twee jaar niet gehackt wordt, bedraagt slechts 2%. Kijk daarbij niet alleen naar jezelf. Ook je leveranciers en logistieke partners zijn een risico. Niet iedereen is even goed beveiligd. Terwijl zij vaak wel gekoppeld zijn met jouw systemen. Je bent zo sterk als de zwakste schakel in je netwerk.’

Open wifi-netwerk

Volgens Watson kunnen bedrijven cyberrisico’s fors verminderen door simpele regels in acht te nemen als het gaat om ‘cyberhygiëne’. ‘Eis dat ook van je partners en sluit ze anders af van je netwerk. Geef medewerkers alleen toegang tot de systemen die ze écht nodig hebben. Verbied ze om een open wifi-netwerk te gebruiken, bijvoorbeeld in hotels en op vliegvelden. Gebruik multifactor authenticatie in plaats van alleen wachtwoorden. En installeer altijd de laatste updates. Deze dingen zijn relatief eenvoudig te realiseren, maar zorgen er wel voor dat je de risico’s fors vermindert.’

Verbied je medewerkers om een open wifi-netwerk te gebruiken.

Of het nu gaat om cybersecurity of het omgaan met data, zoals altijd als het gaat om techniek, is de mens uiteindelijk de bepalende factor. Zo heeft Bas Groothedde, mede-oprichter van supply chain analysebureau Argusi, ruim tien jaar geleden tijdens zijn proefschrift voor de TU Delft onderzoek gedaan op basis van big data hoe multinationals met elkaar konden samenwerken om zo hun supply chain netwerk te optimaliseren.

‘Ik had alles berekend en was er jaren mee bezig geweest. Mijn onderzoek toonde aan dat ze maar liefst 15 tot 20% konden besparen. Dat gaat over enorme bedragen. Toch besloten ze om er niets mee te doen.’