Waarom Logistieke Technologie-implementaties Mislukken — En Hoe Dat Te Overwinnen

De Kloof Tussen Digitaal en Fysiek

De adoptie door logistieke aanbieders van moderne technologie is een geval van digitale oplossingen toepassen op een analoge wereld.

Door zijn aard is logistiek intense fysiek: vrachtwagens, trailers, schepen, treinen en magazijnen. Er is niets "virtueels" aan — het enge ding dat "in de cloud" opereert is een vliegtuig — toch haasten providers zich om systemen te omarmen die bestaan uit niets anders dan bits en bytes.

Hun impuls is begrijpelijk. In deze tijd van internet of things, is automatisering de sleutel om te gaan met de onophoudelijke stroom van data, alle gericht op het voldoen aan oplopende klanteisen voor snelle, precieze levering. Daartoe maken vorderingen zoals machine learning en kunstmatige intelligentie een graad van "slimme" besluitvorming mogelijk die ver buiten het bereik valt van vlees-en-bloed managers.

Technologie voor logistiek maakt eminent zin. Waarom leveren zoveel implementaties dan niet op hun belofte?

De Perspectief van een Praktijkman

Ali Hasan Raza komt uit de fysieke wereld. Hij begon in operaties, inclusief 18-wielers. Een decennium of zo in zijn carrière, begon hij te migreren naar technologie, inclusief systemen voor tracking en tracing, en het monitoren van vrachtwagenbewegingen. Vandaag is hij co-founder en chief executive officer van ThroughPut Inc., een leverancier van software die AI gebruikt om operationele knelpunten te verlichten.

Als leider van een techbedrijf, ziet Raza de waarde van automatisering voor logistieke aanbieders. Maar hij is ook scherpe bewust van de disconnect die de real-world implementatie begeleeft. Simpel gezegd, zegt hij, de aard en waarde van digitale technologieën "hangen af van wie de eindgebruiker is." Vrachtwagencoureurs zoeken point-based oplossingen die alledaagse operaties aanpakken. Makelaars worden getrokken naar elektronische marktplaatsen die zenders koppelen met fysieke dienstverleners. Grote detailhandelaren als Walmart Inc. en Amazon.com Inc. favoriseren systemen die end-to-end supply-stroom mogelijk maken.

Dus hoewel het woord "digitaal" al-omvattend is, kan het ook maddenend vaag zijn, een breed scala aan "oplossingen" beschrijvende voor gebruikers die onder de eveneens nevelachtige term "logistiek" samengevat worden.

Assumpties in Enterprise Systemen

Grote enterprise-georiënteerde systemen beginnen met een aantal sleutelassumpties, merkt Raza op. Ze zijn ontworpen om de echte wereld te modelleren, inclusief verwachte levertijden, voertuigcapaciteit, verpakkingsvereisten, materiaalhanteringsapparatuur en productmix. Maar digitaal gebaseerde planneringssystemen zijn comfortabelst wanneer ze werken met een steady state, in plaats van een transient model. En de wereld van logistiek is besloten transient.

“Als je in logistiek en supply chain werkt, verandert elke dag,” zegt Raza. “Je hebt geen vaste levertijden en capaciteit. Knelpunten veranderen altijd, vooral tijdens COVID-19, waar magazijnen en fabrieken dichtgaan, wat hele route-optimalisatie veranderingen vereist.”

In een chaotische omgeving, eindigen zelfs de meest zorgvuldig bedachte systemen er niet in de daadwerkelijke operationele stroom te reflecteren. “Daarom zien we deze digitale transformaties mislukken,” zegt Raza. “De enige manier om iets te bouwen is om assumpties te maken. Zoals in wiskunde, begin je met basisvergelijkingen. Maar hoe minder assumpties je maakt, hoe meer vrijheid je hebt.”

AI en Machine Learning: De Oplossing?

Waren AI en machine learning niet uitdrukkelijk ontworpen om met zo'n onzekerheid om te gaan? Raza stemt toe dat AI ingezet kan worden om daadwerkelijke vraag en productmix te voelen, en achterwaarts te plannen vanaf daar. “Het kan real-time aanbevelingen geven,” zegt hij, “maar iemand moet ze nog uitvoeren.” Waarbij de realiteiten van het moment dreigen de bestbedachte plannen van een "intelligente" machine te binnendringen.

Totale automatisering van een logistieke operatie is in ieder geval zeldzaam, beperkt tot de oneven "lights-out" magazijnen die gespecialiseerde producten hanteren. Zo'n opzet nodigt de mogelijkheid uit van het bullwhip effect, waar kleine, ongecorrigeerde miscalculaties langs de supply chain kunnen escaleren en resulteren in rampzalige servicetekorten downstream.

De IJzersterke Ironie: Mensen Bepalen Succes

De ironie van technologie is dat haar succes binnen een organisatie, in de finale analyse, afhangt van mensen. Het probleem, zegt Raza, is vaak een kwestie van bedrijfscultuur.

“Technologie kan alleen dingen die je al doet sneller laten gaan,” zegt hij. “Als je geen data-gedreven cultuur hebt om te beginnen, en nooit iets met je data hebt gedaan, ga je geen waarde toevoegen.”

Training — van mensen, niet machines — is van gelijke belang. Elke organisatie die probeert oude processen uit te rijden zonder het personeel adequaat te scholen in de nieuwe, is gedoemd om haar dure tech-initiatief te zien mislukken. Top-executieven, intussen, moeten realistisch zijn over hun return on investment, zelfs als ze druk ervaren van investeerders om steeds hogere kwartaalwinsten te tonen. In zo'n scenario kan de adoptie van software-as-a-service aanbiedingen helpen de upfront kosten te verlichten.

Er is geen twijfel dat de fysieke wereld van logistiek virtuele mogelijkheden nodig heeft, in de vorm van geautomatiseerde en voorspellende systemen, om het meest uit haar substantiële kapitaaluitgaven te halen. Maar de manier waarop die "oplossingen" worden toegepast, kan het verschil betekenen tussen succes en mislukking. Zoals Raza het uitdrukt: “Technologie is een enabler — niet een oplossing.”