Een analyse van Interact Analysis laat zien waar de meest kansrijke AI-use cases liggen en hoe leveranciers hun ontwikkelprioriteiten kunnen bepalen.
Wat verstaan we onder kunstmatige intelligentie?
De term kunstmatige intelligentie wordt in de warehouse automation vaak breed of onjuist gebruikt. Volgens de definitie van het National Artificial Intelligence Initiative en het White House Executive Order on AI gaat het om:
“Een machine-based systeem dat, voor een set van door mensen gedefinieerde doelstellingen, voorspellingen, aanbevelingen of beslissingen kan nemen die invloed hebben op echte of virtuele omgevingen.”
Die brede definitie is onder te verdelen in drie belangrijke categorieën:
- Machine Learning (ML): algoritmen die leren van data en modellen steeds verder verbeteren.
- Deep Learning: gebruik van diepe neurale netwerken voor complexere besluitvorming.
- Generatieve AI: modellen die zelf content (tekst, beeld, code) kunnen genereren.
AI langs de waardeketen
Om AI-toepassingen te beoordelen, is het nuttig ze te plaatsen binnen de waardeketen van warehouse automation: van ontwikkeling en levering tot uitvoering en onderhoud.
Prioriteiten stellen: waar zit de meeste waarde?
Niet elke toepassing is even kansrijk. De vraag is: waar beginnen leveranciers?
Volgens Interact Analysis zijn de meest veelbelovende toepassingen die:
- Laagdrempelig te implementeren zijn (lage complexiteit voor leveranciers).
- Hoge waarde toevoegen (voor klant of leverancier zelf).
De noodzaak van een moderne softwarebasis
Zelfs met veelbelovende AI-kansen is de basis cruciaal: zonder moderne, flexibele softwarearchitectuur is AI nauwelijks schaalbaar. Veel leveranciers werken nog met verouderde, monolithische systemen die door overnames en legacy zijn opgebouwd.
Hybride architecturen: cloud + on-premise
Volledige migratie naar de cloud is vaak niet haalbaar door latency-beperkingen, zeker voor real-time systemen zoals een WCS (Warehouse Control System). Daarom kiezen leidende leveranciers voor een hybride aanpak:
- On-premise: latency-gevoelige kernapplicaties.
- Cloud: rekenintensieve en analytische functies.
Een voorbeeld is Knapp, dat zijn WCS KiSoft on-premise draait, maar zes aanvullende services cloud-based aanbiedt, waaronder KiSoft Analytics, RedPILOT en KiSoft AI.
Conclusie: eerst de fundering, dan AI
AI biedt enorme kansen in warehouse automation, maar alleen als de technische basis op orde is.
Wie investeert in een toekomstbestendige softwarearchitectuur profiteert van:
- Toegang tot AI-toepassingen met echte klantwaarde.
- Lagere interne ontwikkelkosten door automatisering.
- Een voorsprong in de markt als AI verder volwassen wordt.
Kortom: een AI-ready platform is geen luxe, maar een strategische noodzaak voor iedere leverancier die leiderschap in de volgende generatie slimme warehouse automation ambieert.
