Een onderneming die aan het eind van de waardeketen zit, kan wel duizend toeleveranciers hebben. ‘Dit vereist een controletoren om risico’s te identificeren, wat nu mogelijk wordt gemaakt door AI, zegt EY-partner Tom Van Herzele.
‘Bedrijven moeten goed nadenken over waar ze produceren, welke grondstoffen ze gebruiken en van wie ze die afnemen’, weet Tom Van Herzele. Als partner bij advies- en accountantskantoor EY adviseert hij bedrijven bij de transformatie van hun supply chain. ‘Het voorbije decennium zijn supply chains meer en meer geëvolueerd van lineaire ketens naar complexe ecosystemen met verschillende partners die allemaal gemanaged moeten worden.'
'Daar bovenop kwamen de verschillende disruptieve gebeurtenissen en nieuwe wetgevingen die het beheer van de waardeketen veel complexer maakten. Zo bleek tijdens de coronacrisis dat massaproductie in lagekostenlanden met minimale voorraden gevaarlijk kan zijn. Daarnaast zijn er geopolitieke risico’s. Denk aan de handelsoorlog tussen de VS, China en Europa, of de Houthi-rebellen die aanvallen plegen op handelsschepen die door het Suezkanaal varen. Even goed zijn er nieuwe wetgevingen zoals het ‘Carbon Border Adjustment Mechanism’.’
Geografisch spreiden
‘Bedrijven moeten dus niet langer hun leveranciers alleen financieel onderzoeken, maar ook geografisch goed spreiden’, weet Van Herzele. ‘Door met twee verschillende Japanse toeleveranciers te werken, dacht een bedrijf dat het risico verdeeld was. Maar begin dit jaar trof een aardbeving beide bedrijven, die zich op een boogscheut van elkaar bevinden.’
Aanvoerketens worden een complex ecosysteem. Artificiële intelligentie kan die complexiteit behapbaarder maken.
Zelfs bedrijven die hun leveranciers verder spreiden, kunnen een risico lopen. ‘Transportroutes komen op een bepaald ogenblik vaak ergens samen, zoals in de haven van Singapore. Als daar iets gebeurt dat de handelsstroom stillegt, is het goed om ook een leverancier te hebben die via de haven van Hongkong verstuurt’, stipt hij aan.
Controletoren
Weerbaarheid is een andere reden om de supply chain onder de loep te nemen. ‘Terwijl bedrijven vroeger precies wisten bij wie ze hun grondstoffen of onderdelen kochten, zijn er nu meer toeleveranciers. Een onderneming aan het eind van de waardeketen heeft direct en indirect misschien wel met duizend bedrijven te maken. Als een fabrikant van een gepatenteerd onderdeelproductieproblemen heeft, kan dat grote gevolgen hebben. Daarom brengen steeds meer bedrijven kritieke producten in kaart om een strategie uit te werken.’
De afweging tussen een kostenefficiënte aanvoerketen en de kwetsbaarheid ervan is voor elk bedrijf anders. ‘Het kan bijvoorbeeld leiden tot het nemen van een belang in toeleveranciers om er meer controle op te krijgen en dus de strategie van verdere verticale integratie te gebruiken.’
Een andere mogelijkheid is werken met meerdere leveranciers. 'Bedrijven kunnen bijvoorbeeld 80 procent van een grondstof uit een lagekostenland halen, en 20 procent bij een lokale leverancier. Die laatste is vaak duurder, maar dan hebben ze een buffer als er internationaal iets misloopt. Het komt erop aan om het juiste evenwicht te vinden’, weet Van Herzele.
Hij pleit voor een centraal platform waarmee organisaties realtime zicht en controle hebben over hun operationele processen en mogelijke risico’s. Dit kan opportuniteiten bieden. ‘Door zo’n controletoren, die typisch meer kijkt naar risico’s, te koppelen aan procesoptimalisatie, dat meer kijkt naar opportuniteiten tot verbetering , kan je veel meerwaarde creëren’, licht hij toe.
AI beslist mee
Het leuke aan de tijd waarin we vandaag leven, is dat artificiële intelligentie almaar meer toelaat om die koppeling en die zichtbaarheid te creëren.
'Beslissingen over supply chains zullen meer technologiegedreven en autonoom worden', voorspelt Van Herzele.
‘Wij noemen dat de Self-SustAInable Supply Chain. Aanvoerketens zijn al langer niet meer lineair , maar complexe ecosystemen die door het menselijk brein moeilijk te vatten zijn. Artificiële intelligentie kan die complexiteit behapbaar maken en voorstellen tot beslissingen formuleren die een mens alleen maar moet valideren.’
Supply Chain Planners, bijvoorbeeld, moeten veel data bestuderen om onderbouwde beslissingen te nemen. Dat neemt tijd in beslag. ‘Op basis van scenario-analyses kan AI beslissingen voorstellen aan hen, zodat ze efficiënter kunnen werken en zich puur kunnen focussen op de moeilijke beslissingen die een vergevorderde interpretatie nodig hebben. Er zijn al bedrijven die AI autonoom beslissingen laten nemen over de productieplanning’, besluit hij.