De Rol van Predictive Analytics in Just-in-Time Logistiek
Hoe voorspellende algoritmen materiaaltekorten voorkomen en de doorvoer op de Rotterdam-Berlijn corridor optimaliseren.
Traditionele Just-in-Time systemen zijn reactief. Ze reageren op orders, niet op verstoringen. In de dynamische wereld van de auto-industrie, waar een vertraagde container een complete productielijn kan stilzetten, is dat een groot risico. DMY Berlin Logistics zet predictive analytics in om proactief te sturen.
Van Data naar Voorspelling
Onze software integreert data uit tientallen bronnen: historische transporttijden, weersvoorspellingen, verkeersdata, productieplannen van Duitse fabrieken en zelfs real-time voorraadniveaus bij Nederlandse toeleveranciers. Deze big data wordt gevoed door machine learning-modellen die patronen herkennen die voor het menselijk oog onzichtbaar zijn.
Het resultaat? Het systeem kan tot 72 uur van tevoren een hoog risico op een materiaaltekort signaleren. Niet op basis van giswerk, maar op basis van concrete, gecorreleerde datapunten. Denk aan een vertraging in de haven van Rotterdam gecombineerd met een piek in de vraag naar een specifiek onderdeel.
"Predictive analytics verandert logistiek van een kostenpost in een strategische differentiator. Het gaat niet meer over het oplossen van problemen, maar over het voorkomen ervan."
Praktijkvoorbeeld: De Corridor
Op de cruciale corridor Rotterdam-Berlijn betekent dit een gestroomlijnde doorvoer. Wanneer het systeem een potentiële knelpunt voorspelt – bijvoorbeeld door geplande wegwerkzaamheden bij Hannover – kan het automatisch alternatieve routes voorstellen, vrachtwagens herrouteren of de ophaaltijden bij leveranciers aanpassen om buffers op te bouwen.
De efficiëntiewinst is aanzienlijk: minder stilstandtijd voor vrachtwagens, minder spoedtransporten (die tot 40% duurder zijn) en, het allerbelangrijkst, geen onverwachte productiestops bij de Duitse autofabrikanten. De keten blijft in beweging.
De Toekomst is Proactief
De volgende stap is de integratie van nog meer real-time sensordata en het koppelen van onze voorspellingsmodellen direct aan de planningstools van onze klanten. Het doel is een volledig geautomatiseerde, zelflerende supply chain die zich continu aanpast aan veranderende omstandigheden.
Just-in-Time wordt zo Just-in-Time & Just-in-Case: een systeem dat niet alleen levert wanneer het nodig is, maar ook voorbereid is op wat er mogelijk mis kan gaan.
