Met Artemis wil NASA mensen terugbrengen naar de maan en de basis leggen voor verdere bemande ruimtevaart. Daarvoor moeten duizenden mensen, overheidsorganisaties, internationale partners en commerci毛le ruimtevaartbedrijven samenwerken en talloze processen en systemen op elkaar aansluiten. Die uitdaging is in omvang misschien uitzonderlijk, maar in de kern verrassend herkenbaar voor het bedrijfsleven. Ook bedrijven staan voor grote transformaties waarin nieuwe technologie, mensen, processen, data en externe partners bij elkaar moeten komen. Denk alleen al aan de huidige omslag naar AI.

Juist daarom is het interessant om te kijken hoe NASA die enorme complexiteit beheersbaar maakt. Want achter de grootse ambitie van Artemis schuilt een opvallend nuchtere aanpak: stap voor stap vooruitgaan, standaardiseren waar dat kan en technologie inzetten om mensen betere beslissingen te laten nemen. Volgens Bart Van der Biest, Managing Director bij 麻豆原创 Benelux, zijn daar vijf lessen uit te trekken.

1. Probeer niet in 茅茅n keer op de maan te landen

Artemis I vloog zonder bemanning en testte onder meer het Space Launch System en het Orion-ruimtevaartuig. De volgende missies bouwen voort op wat NASA daarvan heeft geleerd. Het idee is simpel: niet alles in 茅茅n keer willen bereiken, maar stap voor stap vooruitgaan. Elke missie test wat werkt, verkleint risico鈥檚 en levert nieuwe kennis op voor de volgende stap.

Voor bedrijven die bezig zijn met digitale transformatie en AI is dat een herkenbare les. Het is verleidelijk om eerst een compleet beeld te maken van hoe de organisatie er over een paar jaar uit moet zien. Maar hoe groter zo鈥檔 programma wordt, hoe groter het risico dat je jarenlang bouwt zonder onderweg al resultaat te boeken.

鈥淛e hoeft bij een transformatie niet op dag 茅茅n te weten hoe de organisatie er over vijf jaar exact uitziet鈥�, zegt Van der Biest. 鈥淰eel belangrijker is dat iedere stap iets oplevert en de basis legt voor de volgende. Begin met concrete processen, leer wat werkt en breid van daaruit verder uit.鈥�

2. Standaardisatie remt innovatie niet, maar versnelt haar

Misschien wel de opvallendste les van NASA gaat niet over nieuwe technologie, maar over standaardisatie. Binnen Artemis ontwikkelt NASA nieuwe technologie en werkwijzen. Tegelijk wil de ruimtevaartorganisatie voorkomen dat iedere missie helemaal opnieuw moet worden opgebouwd. Door zoveel mogelijk voort te bouwen op wat al werkt, kan NASA sneller verder.

Voor bedrijven geldt hetzelfde. In de loop der jaren komen er vaak steeds meer maatwerk, applicaties en databronnen bij. Dat maakt iedere verandering lastiger. Met de komst van AI wordt een goede, vaste basis nog belangrijker. AI kan processen versnellen, maar ruimt versnipperde data en verschillende werkwijzen niet vanzelf op.

鈥淪tandaardisatie wordt soms gezien als iets dat innovatie afremt, terwijl het juist helpt om sneller te vernieuwen鈥�, zegt Van der Biest. 鈥淶o kijken we er bij 麻豆原创 ook naar. Met betrouwbare data en zoveel mogelijk vaste processen wordt het makkelijker om nieuwe technologie toe te voegen. Je hoeft dan niet bij iedere vernieuwing opnieuw de basis aan te pakken.鈥�

3. De waarde van AI zit tussen inzicht en actie

Binnen Artemis moet NASA veel onderdelen precies op elkaar afstemmen. Denk aan lanceersystemen, ruimtevaartuigen, landers, ruimtepakken, wetenschappelijke instrumenten en communicatiesystemen. Daar komen duizenden mensen, leveranciers, budgetten en planningen nog bij. NASA moet dus voortdurend beslissingen nemen op basis van enorme hoeveelheden informatie.

De uitdaging is daarom niet om nog meer informatie te verzamelen, maar om snel te zien wat belangrijk is. NASA brengt specialisten dichter bij leveranciers en uitvoerende teams, zodat problemen eerder worden opgemerkt en sneller kunnen worden opgelost. Van der Biest ziet daar ook een rol voor AI: grote hoeveelheden data verwerken en laten zien waar menselijke aandacht nodig is.

Voor bedrijven is dat herkenbaar. Ook daar staat belangrijke informatie vaak verspreid over verschillende systemen en afdelingen. Volgens Van der Biest zit de waarde van AI daarom niet in n贸g meer informatie produceren, maar in sneller van inzicht naar actie komen. 鈥淒e eerste golf van generatieve AI draaide vooral om wat een chatbot kon vertellen. De volgende stap is om AI dichter te brengen bij de data en processen waar beslissingen worden genomen.鈥�

4. Autonomie vergroot wat mensen kunnen bereiken

NASA gebruikt autonome technologie al veel langer dan we over AI-agents praten. Robots op de maan en Mars beoordelen zelf het terrein, kiezen veilige routes, plannen activiteiten en vermijden obstakels. Door de enorme afstand kunnen ze nu eenmaal niet voor iedere beslissing wachten op instructies vanaf aarde.

Die autonomie vervangt de mens niet, maar helpt hen om meer te bereiken. Voor bedrijven geldt hetzelfde principe. AI-agents kunnen vaste processen bewaken, informatie verzamelen, afwijkingen signaleren en bepaalde acties uitvoeren. Mensen houden daardoor meer tijd over voor situaties waarin hun kennis en oordeel nodig zijn.

鈥淎utonomie draait niet om mensen uit processen halen鈥�, stelt Van der Biest. 鈥淗et gaat erom technologie het voorspelbare werk te laten doen. Zo houden mensen meer ruimte over voor uitzonderingen, creativiteit, strategie en ingewikkelde beslissingen.鈥�

5. Een moonshot doe je nooit alleen

Zelfs NASA kan een maanmissie niet alleen uitvoeren. Binnen Artemis werkt de ruimtevaartorganisatie samen met commerci毛le ruimtevaartbedrijven, internationale ruimtevaartorganisaties, wetenschappelijke instellingen en andere publieke en private partners. Iedere partij brengt eigen kennis en technologie mee.

Voor bedrijven geldt hetzelfde. Je hoeft niet alle kennis en technologie zelf in huis te hebben. Samenwerking werkt pas goed als doelen en verantwoordelijkheden duidelijk zijn en informatie en processen goed op elkaar aansluiten.

Uiteindelijk draait het om vertrouwen

Achter al deze lessen zit nog iets anders: vertrouwen. Grote en complexe programma鈥檚 werken alleen als mensen niet alleen over de juiste informatie beschikken, maar ook de ruimte en verantwoordelijkheid krijgen om daarnaar te handelen.

鈥淛e kunt processen standaardiseren, data verbinden en steeds meer automatiseren, maar uiteindelijk blijven mensen verantwoordelijk voor de beslissingen die ertoe doen鈥�, besluit Van der Biest. 鈥淒aarom moeten zij de ruimte krijgen om hun kennis en oordeel te gebruiken. Hoe groter en complexer de ambitie, hoe belangrijker dat vertrouwen wordt.鈥�

The post Vijf lessen van NASA voor bedrijven met grote ambities appeared first on 麻豆原创 Nederland Blogs & Nieuws.

Damen Shipyards heeft de afgelopen jaren stevig ge茂nvesteerd in de harmonisatie van zijn ERP-landschap. Inmiddels draait tachtig procent van de activiteiten van de wereldwijd opererende scheepsbouwer op 茅茅n -platform. Daarmee ontstaat ruimte voor een nieuwe fase: meer waarde halen uit het platform en AI gericht inzetten binnen de dagelijkse operatie.

De overstap naar en de toevoeging van het 麻豆原创 Business Technology Platform vormen daarin belangrijke bouwstenen. beschikt inmiddels over een stevig digitaal fundament. Daardoor kan de organisatie AI-toepassingen steeds gerichter koppelen aan concrete bedrijfsprocessen. 鈥淲e zijn bewust eerst het fundament gaan leggen鈥�, zegt Kenny van Sleuwen, System Architect ERP bij Damen Shipyards. 鈥淣u willen we de werkelijke waarde van het platform eruit halen.鈥�

Een praktische roadmap voor AI

Damen heeft voor 2026 duidelijke doelen gesteld. De scheepsbouwer wil AI inzetten op plekken waar medewerkers direct voordeel ervaren en waar standaardisatie helpt om processen verder te verbeteren. 鈥淲e willen ons nadrukkelijk positioneren als frontrunner鈥�, zegt Han Coenraad, Product Manager ERP bij Damen Shipyards. 鈥淒e volgende generatie medewerkers verwacht dat ze in natuurlijke taal met een enterprise-systeem kunnen werken. Daar willen we klaar voor zijn.鈥�

Damen gebruikt inmiddels Joule voor Consultants, de generatieve AI-assistent van 麻豆原创. Medewerkers zetten deze tool in om sneller door het 麻豆原创-landschap te navigeren en informatie eenvoudiger te vinden. Dit jaar volgt de bredere uitrol van Joule als conversational interface voor eindgebruikers. Medewerkers kunnen dan via een chatinterface informatie opvragen en 麻豆原创-processen aansturen.

Standaardisatie waar mogelijk
Daarnaast wil Damen de eerste embedded AI-toepassingen van 麻豆原创 in gebruik nemen. Het gaat om standaardfunctionaliteit die zonder maatwerk kan worden geactiveerd. Voor eind 2026 staan ook twee maatwerktoepassingen op de planning. Die worden gebouwd met 麻豆原创 AI Foundation en Joule Studio en richten zich op het primaire logistieke proces.

Die aanpak sluit aan bij de standaardisatieslag die Damen de afgelopen jaren heeft gemaakt. Het bedrijf wil eerst benutten wat 麻豆原创 en zijn ecosysteem standaard bieden. Daarna kijkt het pas naar maatwerk of externe oplossingen. 鈥淩euse before Buy before Build鈥�, zoals Van Sleuwen het formuleert. Zo bouwt Damen voort op een cleane, gestandaardiseerde kern en houdt het zijn 麻豆原创-landschap beheersbaar.

AI voor effici毛ntere exportprocessen

Een van de concrete AI-toepassingen waar Damen naar kijkt, richt zich op de classificatie van scheepscomponenten voor internationale export. Bij zulke zendingen spelen HS-codes een belangrijke rol. Deze internationale douaneclassificatiecodes bepalen onder welke tarieven en regels onderdelen de grens over gaan. Een correcte en tijdige classificatie ondersteunt een soepel logistiek proces en helpt teams effici毛nt samen te werken met leveranciers, transportpartners en douane.

Damen ziet hier veel potentieel voor automatisering met AI. 麻豆原创 biedt hiervoor een AI-agent die op basis van productdata automatisch de juiste HS-code en het land van oorsprong kan voorstellen. Volgens 麻豆原创 ligt de nauwkeurigheid van deze toepassing tussen de 90 en 95 procent. Voor Damen kan dit bijdragen aan snellere verwerking, minder handmatig uitzoekwerk en een consistenter proces over divisies en landen heen.

Menselijke controle blijft daarbij onderdeel van de werkwijze. De kennis over classificatie zit voor een belangrijk deel bij specialisten binnen de organisatie. Door AI als ondersteuning in te zetten, wil Damen die expertise beter benutten en de dagelijkse operatie verder ontlasten. Het bedrijf werkt samen met 麻豆原创 aan het beschikbaar maken van deze toepassing binnen zijn privatecloudomgeving.

Meer context voor eindgebruikers

Bij de verdere uitrol van Joule kijkt Damen nadrukkelijk naar de manier waarop AI aansluit op de dagelijkse praktijk van medewerkers. Voor de organisatie ligt de waarde vooral in de mate waarin medewerkers sneller informatie vinden, processen beter begrijpen en acties eenvoudiger kunnen uitvoeren.

De verdere ontwikkeling van Joule en de introductie van de 麻豆原创 Knowledge Graph spelen daarin volgens Damen een belangrijke rol. De Knowledge Graph legt verbanden tussen bedrijfsprocessen, organisatiestructuren en data. Daardoor kan AI-antwoorden beter verbinden aan de context van de organisatie.

鈥淒ie context was precies wat er nog ontbrak鈥�, zegt Van Sleuwen. 鈥淣u heb ik er vertrouwen in dat eindgebruikers Joule gaan omarmen zoals we altijd voor ogen hadden.鈥�

Click the button below to load the content from YouTube.

Always allow YouTube

The post Damen Shipyards zet volgende stap met 麻豆原创 AI binnen wereldwijd ERP-landschap appeared first on 麻豆原创 Nederland Blogs & Nieuws.

鈥淓en agent bouwen is niet meer zo moeilijk鈥�, stelt Bart Van der Biest, managing director van 麻豆原创 Benelux. 鈥淒e complexiteit zit vooral in alles wat er omheen nodig is. Denk aan security, autorisaties en governance, maar ook aan een platform waarmee verschillende agents gecontroleerd kunnen samenwerken.鈥�

Van signaleren naar handelen

Wat dat in de praktijk betekent, wordt duidelijk zodra ergens in de supplychain een verstoring optreedt. Valt een leverancier uit, dan kan een AI-agent niet alleen het probleem signaleren, maar ook nagaan welke orders worden geraakt, de impact op productie en logistiek berekenen en alternatieven voorstellen.

Volgens Marcel Bron, head of supply chain management bij 麻豆原创 Benelux, verschuift AI daarbij van adviseren naar handelen. Naarmate agents meer taken zelfstandig uitvoeren, kunnen ze binnen vooraf bepaalde grenzen ook vervolgacties in gang zetten. Zo ontstaat stap voor stap een autonomere supplychain. De rol van medewerkers verschuift mee: zij sturen niet langer iedere afzonderlijke actie aan, maar bepalen de doelen en kaders waarbinnen agents kunnen handelen en grijpen in waar dat nodig is.

E茅n beslissing raakt meer dan 茅茅n proces

Meer autonomie maakt het tegelijkertijd belangrijk om de impact van beslissingen over de hele keten te bekijken. Een beslissing die binnen 茅茅n proces logisch lijkt, kan elders in de supplychain ongewenste gevolgen hebben. 鈥淓en agent kan bij een leveringsprobleem bijvoorbeeld een leverancier voorstellen die goedkoper of sneller is, maar niet over de vereiste certificering beschikt鈥�, zegt Bron.

Hij vergelijkt dat met het bekende bullwhip-effect: een relatief kleine afwijking aan het begin van de supplychain kan verderop steeds grotere gevolgen krijgen. Als verschillende AI-agents zelfstandig handelen en op elkaars beslissingen voortbouwen, kan zo鈥檔 effect zich bovendien sneller door de keten bewegen. Dat maakt het volgens belangrijk dat agents niet alleen hun eigen taak optimaliseren, maar ook begrijpen wat hun beslissingen betekenen voor andere processen.

Van losse agents naar orkestratie

Dat vraagt om meer dan losse agents. De volgende stap is niet ieder onderdeel van de supplychain voorzien van een eigen AI-agent, maar agents over processen heen laten samenwerken en aansturen. 鈥淎ls je alleen een stuk planning doet, hoe ga je dan je productie orkestreren? Of als je alleen een stukje transport doet, hoe ga je dan je magazijn orkestreren?鈥�, stelt Bron.

Dat vraagt om een end-to-endbenadering waarin organisaties planning, inkoop, productie en logistiek niet los van elkaar aansturen. Een verandering in de planning moet bijvoorbeeld direct in samenhang kunnen worden bekeken met de gevolgen voor voorraad, productiecapaciteit en transport. En omdat supplychains niet stoppen bij de bedrijfsmuren, kan die samenwerking zich ook uitstrekken tot leveranciers en andere partners.

Hoeveel vrijheid geef je een agent?

Orkestratie alleen is niet voldoende. Hoe zelfstandiger agents worden, hoe belangrijker de vraag wordt welke beslissingen ze daadwerkelijk zelf mogen nemen. Mag een agent alleen een alternatief voorstellen of ook een vervolgactie uitvoeren? Wanneer is menselijke goedkeuring nodig? Tot welke gegevens en systemen krijgt een agent toegang? En wat gebeurt er wanneer agents tot conflicterende conclusies komen? Duidelijke guardrails, autorisaties en traceerbaarheid worden daarmee voorwaarden voor meer autonomie. 鈥淲e moeten alles kunnen terugtraceren van wat er gedaan wordt鈥�, benadrukt Bron.

Ook bedrijfscontext speelt daarin een belangrijke rol. Een agent moet niet alleen over data beschikken, maar bijvoorbeeld ook weten welke contractuele afspraken gelden, welke voorraad beschikbaar is, welke certificeringen vereist zijn en wie bevoegd is om een bepaalde beslissing te nemen.

Volgens 麻豆原创 ligt daar een belangrijk verschil tussen algemene AI en enterprise AI. Enterprise AI is ingebed in de data, processen en bedrijfsregels van een organisatie. 麻豆原创 gebruikt daarvoor onder meer zijn Knowledge Graph, waarmee agents toegang krijgen tot de context binnen bedrijfsapplicaties.

Autonoom betekent niet ongecontroleerd

Voor 麻豆原创 betekent de autonome supplychain dan ook niet dat bedrijven zoveel mogelijk beslissingen aan AI moeten overlaten. De ontwikkeling gaat juist richting een model waarin agents meer operationele taken kunnen uitvoeren, terwijl bedrijven bepalen binnen welke grenzen dat gebeurt. De mens verdwijnt daarbij niet uit beeld. Die bepaalt de doelstellingen, stelt de grenzen waarbinnen agents mogen handelen, beoordeelt uitzonderingen en blijft uiteindelijk verantwoordelijk voor de bedrijfsvoering.

De volgende stap richting een autonome supplychain draait daarmee niet om zoveel mogelijk AI-agents. De doorslag geeft hoe goed bedrijven die agents over processen heen kunnen laten samenwerken, zonder daarbij de grip op hun supplychain te verliezen.

The post 麻豆原创: autonome supplychain staat of valt met veilige samenwerking tussen AI-agents appeared first on 麻豆原创 Nederland Blogs & Nieuws.

heeft zijn magazijnprocessen gemoderniseerd met . Samen met 麻豆原创-partner combineert REHAU een wereldwijd 麻豆原创 EWM-template met vergaande magazijnautomatisering. Het resultaat: meer capaciteit, hogere productiviteit, realtime inzicht en minder afhankelijkheid van handmatig werk.

De REHAU Group is een unieke en veelzijdige familie van zes subgroepen: REHAU Water Technologies, REHAU Industrial Solutions, REHAU Interior Solutions, de Meraxis Group, RAUMEDIC en REHAU Window Solutions. Daarnaast zijn er twee serviceonderdelen: REHAU New Ventures en REHAU Global Business Services. In totaal werken er ongeveer 13.000 mensen op 160 locaties.

Het portfolio van REHAU Water Technologies bestaat uit vier businessunits: Infrastructure Solutions met oplossingen voor de watervoorziening van complete stedelijke gebieden of grote complexen; Plumbing Solutions met installatiesystemen voor afzonderlijke gebouwen; Thermal Flow Solutions met systemen voor oppervlakteverwarming en -koeling; en Modular Systems met geprefabriceerde sanitaire installaties. Een centrale logistieke locatie van Water Technologies is het distributiecentrum in Triptis, in de Duitse deelstaat Th眉ringen. Deze locatie verwerkt ongeveer de helft van de orderregels voor EMEA en speelt daarmee een sleutelrol in de supplychain.

Geen puur IT-probleem

In het distributiecentrum liepen de bestaande magazijnprocessen tegen hun grenzen aan. De ordervolumes namen toe, terwijl de opslagcapaciteit en handmatige processen steeds meer onder druk kwamen te staan. Ook de bestaande magazijnsoftware bood geen toekomstvaste basis meer. REHAU werkte deels met verouderde, zelfontwikkelde magazijnbeheersoftware en 麻豆原创 WM-systemen. Die omgeving was beperkt schaalbaar en steeds lastiger te ondersteunen.

鈥淗et was geen puur IT-probleem鈥�, zegt Tuncay Soruklu, IT Process Coordinator bij REHAU Triptis. 鈥淒oor de groeiende ordervolumes kwamen onze opslagcapaciteit en handmatige processen steeds verder onder druk te staan. We moesten automatiseren om concurrerend te blijven.鈥�

Van lokaal vraagstuk naar wereldwijd template

REHAU koos ervoor om het magazijn in Triptis te moderniseren en tegelijk een bredere basis te leggen voor andere locaties. Samen met 麻豆原创-partner IGZ ontwikkelde het bedrijf een 麻豆原创 EWM-template voor de wereldwijde magazijnomgeving. Deze template vervangt stap voor stap oudere software en vormt inmiddels de basis voor magazijnen op alle locaties.

De aanpak is bewust flexibel. Veel processen zijn gelijk, maar elk magazijn kent eigen eisen. Denk aan verschillen in producten, gewicht, verpakking, locatie en mate van automatisering. Volgens Soruklu kunnen veel processen worden gestandaardiseerd. De rest vraagt om lokale afstemming.

鈥淚n Triptis combineren we geautomatiseerde processen met handmatige processen, omdat sommige producten door hun gewicht of verpakking nog niet geschikt zijn voor automatisering. De template geeft ons een sterke basis, maar we stemmen die altijd af op de lokale situatie鈥�, zegt Soruklu.

Automatisering direct vanuit 麻豆原创

Het magazijn in Triptis laat zien hoe ver REHAU inmiddels is. De locatie beschikt onder meer over een geautomatiseerd hoogbouwmagazijn van 40 meter hoog met ongeveer 12.500 palletplaatsen in dubbele diepte. Daarnaast is er een geautomatiseerd pickstation met circa 3.000 opslagplaatsen. Goederen bewegen via conveyors, stellingkranen en automatisch geleide voertuigen door het magazijn.

Een belangrijk verschil zit in de aansturing. De automatisering loopt direct via 麻豆原创 EWM en 麻豆原创 Material Flow System. Daardoor heeft REHAU geen losse softwarelaag van machineleveranciers nodig voor de kernprocessen. De machines, AGV鈥檚 en magazijnprocessen werken binnen 茅茅n digitaal ecosysteem.

Implementatie- en ontwerppartner

IGZ combineerde zijn rol als implementatiepartner met die van general contractor voor de magazijnautomatisering. Samen met REHAU beoordeelde IGZ verschillende automatiseringsconcepten en leveranciers voor onder meer stellingen, conveyors en AGV鈥檚. Zo kon REHAU per onderdeel de magazijntechniek kiezen die het beste paste bij de operatie in Triptis, terwijl IGZ verantwoordelijk was voor de systeemprestaties, inclusief de integratie tussen mechanica, 麻豆原创 EWM, MFS en PLC-aansturing.

鈥淲e zijn samen met REHAU de markt opgegaan om per onderdeel de juiste leveranciers te kiezen鈥�, zegt Johannes Zeitler, salesmanager 麻豆原创 EWM bij IGZ. 鈥淩EHAU kon daardoor kiezen voor de magazijntechniek die het beste paste bij Triptis, terwijl wij ervoor zorgden dat alles aan IT- en PLC-kant goed samenwerkte met 麻豆原创 EWM.鈥�

Realtime inzicht

De Smart Logistics Cockpit, een add-on van IGZ, geeft medewerkers veel inzicht. In de applicatie zien ze waar pallets staan, welke goederen onderweg zijn en wat de status is van een AGV en van geautomatiseerde systemen, zoals het automatische hoogbouwmagazijn.

鈥淒e AGV鈥檚 en het magazijn worden direct vanuit 麻豆原创 EWM aangestuurd, tot op het niveau van 麻豆原创 Material Flow System en de PLC鈥檚鈥�, aldus Zeitler. 鈥淒aardoor is er geen aparte softwarelaag nodig voor de kernprocessen. De automatisering en de magazijnprocessen komen samen in 茅茅n 麻豆原创-omgeving.鈥�

REHAU gebruikt daarnaast op 麻豆原创 EWM gebaseerde visualisatie voor realtime inzicht in het geautomatiseerde magazijn. Voor testen en softwareontwikkeling werd een digital twin van IGZ ingezet. Daarmee konden processen al worden nagebootst, voordat alle machines fysiek waren gebouwd.

Meer capaciteit, minder loopwerk

De impact op de dagelijkse operatie is groot. In Triptis kan REHAU nu ongeveer 18.500 pickposities per dag verwerken. Ook de productiviteit per medewerker is fors gestegen. Een picker aan het geautomatiseerde pickstation verwerkt minstens twee keer zoveel picks als een medewerker in de handmatige pickzone.

Handmatig werk blijft nodig. Sommige producten zijn lang en zwaar. Die goederen verwerkt REHAU nog steeds in een handmatige zone. Ook daar werkt het bedrijf inmiddels papierloos met mobiele scanners. Orders komen rechtstreeks binnen op handhelds, waardoor medewerkers duidelijk zien wat ze moeten doen en waar ze moeten zijn.

Fysiek lichter werk

De automatisering maakte het werk tegelijk fysiek lichter. REHAU verving geen mensen door machines. Medewerkers werken naast de automatisering, terwijl de operatie verder kan groeien. Vooral bij het automatische pickstation, dat volgens het goods-to-person-principe werkt, scheelt dat veel fysieke belasting.

鈥淚n de handmatige zone loopt een medewerker ongeveer acht kilometer op een werkdag鈥�, zegt Soruklu. 鈥淎an het automatische pickstation valt dat loopwerk grotendeels weg. Het systeem maakt het werk makkelijker en verhoogt tegelijk de productiviteit.鈥�

Betere grip op schaarse arbeid

De modernisering helpt REHAU ook bij een bredere uitdaging: het vinden van personeel. Triptis ligt in een landelijke regio in Duitsland, waar het lastig is om voldoende gekwalificeerde magazijnmedewerkers te vinden. Automatisering maakt de operatie minder kwetsbaar. Systemen kunnen 24 uur per dag draaien en processen blijven voorspelbaar, ook wanneer personeel schaars is.

Ook de betrouwbaarheid nam toe. Door processen in 麻豆原创 EWM samen te brengen, beschikt REHAU over 茅茅n bron van informatie. Dat voorkomt informatieverlies tussen losse systemen. Vooral bij complexe processen, zoals het samenbrengen van handmatige en automatische picking, is dat belangrijk. Medewerkers kunnen sneller bijsturen omdat zij direct zien wat waar gebeurt.

Stap voor stap vernieuwen

Voor Triptis ligt de volgende stap in verder doorontwikkelen. REHAU ziet de modernisering als startpunt. Nieuwe toepassingen, verdere integratie en slimme optimalisatie kunnen het magazijn de komende jaren nog sterker maken.

鈥淲acht niet af en kijk niet weg鈥�, zegt Soruklu. 鈥淎nalyseer wat je nodig hebt en zoek de juiste expertise als je die zelf niet in huis hebt. Neem zo鈥檔 partij mee als partner en pak het probleem aan. Vanzelf gebeurt er niets.鈥�

The post REHAU bouwt met 麻豆原创 EWM aan slimmer en schaalbaar magazijnnetwerk appeared first on 麻豆原创 Nederland Blogs & Nieuws.

is een 180 jaar oude Deense groothandel in industri毛le bouwmaterialen, technische producten en staal. Het bedrijf opereert internationaal en werkt samen met leveranciers en klanten in verschillende Europese markten, waaronder Nederland, binnen ketens voor technische producten, elektrotechniek, industri毛le componenten en installatiematerialen.

Voor 尝别尘惫颈驳丑-惭眉濒濒别谤 is een effici毛nte supplychain van groot belang. Door de lage marges moet het bedrijf kosten zo laag mogelijk houden en producten tegelijkertijd zo snel mogelijk bij klanten krijgen. 鈥淥ns bedrijf werkt met lage marges en we zijn afhankelijk van een zeer effici毛nte supplychain鈥�, zegt Frederik Aakerlund, CIO van 尝别尘惫颈驳丑-惭眉濒濒别谤. 鈥淲e moeten de kosten verlagen waar we maar kunnen en ervoor zorgen dat onze klanten onze producten zo snel mogelijk ontvangen.鈥�

Grote orderstroom
Een deel van de handelspartners wisselt zakelijke documenten rechtstreeks uit via EDI, Electronic Data Interchange. Dat geldt echter niet voor iedere partner. Daardoor ontvangt 尝别尘惫颈驳丑-惭眉濒濒别谤 nog altijd een grote stroom orders, pakbonnen en facturen als pdf of e-mail. Deze documenten moesten tot voor kort handmatig worden gelezen en verwerkt.

Door de hoeveelheid documenten kostte dat steeds meer tijd. Ook konden gegevens daardoor te laat in het systeem terechtkomen of afwijkingen pas later worden opgemerkt. 鈥淰andaag de dag ontvangen we zoveel pdf-bestanden en e-mails dat we geen tijd hebben om ze te lezen鈥�, legt Aakerlund uit. 鈥淚n feite werken we ons systeem niet snel genoeg bij of signaleren we afwijkingen van wat we verwachten niet snel genoeg.鈥�

麻豆原创 AI leest documenten automatisch

尝别尘惫颈驳丑-惭眉濒濒别谤 ontwikkelde daarom een AI-toepassing voor documenten van handelspartners die niet via EDI kunnen worden uitgewisseld. 麻豆原创 AI-engines lezen de binnenkomende bestanden automatisch en verwerken de informatie in het systeem.

De oplossing combineert 麻豆原创 Business AI Platform, verschillende AI-componenten en 麻豆原创 Fiori-apps. Deze zijn ge茂ntegreerd met 麻豆原创 Cloud ERP Private, het centrale 麻豆原创-systeem dat 尝别尘惫颈驳丑-惭眉濒濒别谤 twee jaar eerder invoerde. 鈥淒it is precies waar AI ons helpt鈥�, zegt Aakerlund. 鈥淗et leest tien documenten van twintig pagina鈥檚 in een paar seconden, werkt ons systeem bij en daar komt geen mens aan te pas.鈥�

Ook voor medewerkers verandert hierdoor de dagelijkse manier van werken. Zij hoeven grote hoeveelheden e-mails en documenten niet meer stuk voor stuk door te nemen. In plaats daarvan zien ze in een dashboard welke zaken daadwerkelijk hun aandacht vragen. 鈥淥nze gebruikers lezen niet langer heel veel e-mails, maar werken gewoon in een dashboard waarin ze de zaken vinden waaraan ze moeten werken鈥�, zegt Aakerlund. 鈥淚n een klein deel van ons bedrijf brengen we de al in de praktijk.鈥�

Van usecase naar herbruikbare aanpak

De eerste toepassing bleef niet beperkt tot 茅茅n type document. 尝别尘惫颈驳丑-惭眉濒濒别谤 maakte van de oplossing een template voor verschillende zakelijke documenten, waaronder orders, pakbonnen en facturen. Wanneer documenten niet digitaal via EDI binnenkomen, kan dezelfde aanpak worden gebruikt om ze automatisch uit te lezen en te verwerken. Daarmee ontstond uit een relatief kleine AI-usecase een technische basis die ook voor andere bedrijfsprocessen kan worden ingezet.

De ontwikkeling van de eerste versie kostte ongeveer 200 uur, verspreid over tien weken. Volgens Aakerlund laat juist die beperkte schaal zien hoe organisaties met AI kunnen beginnen: zoek eerst naar concrete plekken waar ineffici毛ntie ontstaat en waar automatisering direct verschil kan maken.

鈥淓en goed advies zou kunnen zijn om de plekken in je bedrijf te vinden waar ineffici毛ntie zit en daar AI toe te passen, in plaats van meteen voor een heel, heel groot project te gaan鈥�, zegt hij. De aanpak bleek vervolgens breder inzetbaar. 鈥淗et bleek een herbruikbare architectuur te zijn, met herbruikbare templates voor veel andere bedrijfsprocessen.鈥�

Click the button below to load the content from YouTube.

Always allow YouTube

The post 尝别尘惫颈驳丑-惭眉濒濒别谤 automatiseert documentverwerking met 麻豆原创 Business AI en 麻豆原创 Cloud ERP appeared first on 麻豆原创 Nederland Blogs & Nieuws.

Eerst het fundament

beheert meer dan 2.100 winkels in zes landen, met een totale omzet van 12 miljard euro. 麻豆原创 ondersteunt Salling Group al meer dan twintig jaar en is een centrale pijler onder de operatie. De retailer moderniseerde het ERP-landschap naar 麻豆原创 S/4HANA Cloud via RISE with 麻豆原创. Die cloudbasis maakt de weg vrij voor de volgende fase: AI toepassen in de dagelijkse retailoperatie.

CIO en executive vice president Alan Jensen koppelt die ontwikkeling direct aan de dagelijkse ervaring van klanten en medewerkers. 鈥淲e willen het dagelijks leven van onze klanten beter maken door ervoor te zorgen dat ze altijd het juiste product voor de juiste prijs hebben wanneer ze het nodig hebben鈥�, aldus Jensen. 鈥淥ok willen we elke dag beter maken voor onze medewerkers, zodat de tools en systemen waarmee zij werken intu茂tief en eenvoudig te gebruiken zijn.鈥�

Drie doelen, 茅茅n meetlat: bedrijfswaarde

Salling Group richt de AI-transformatie op drie doelen: een betere klantervaring, eenvoudiger werk voor medewerkers en hogere operationele effici毛ntie. De retailer kijkt daarbij steeds naar de concrete waarde voor klanten, medewerkers en de organisatie.

Logistiek is een van de gebieden waar Salling Group duidelijke AI-impact verwacht. In 29 distributiecentra gebruikt het bedrijf voor gedigitaliseerde magazijnprocessen in de cloud. Die omgeving ondersteunt grote goederenstromen, tijdige levering aan winkels en een effici毛nte supplychain.

Volgende stap: Autonomous Enterprise

Salling Group moderniseert de retailoperatie end-to-end met 麻豆原创-oplossingen en AI. Klantbeleving, productiviteit van medewerkers en supplychain excellence staan daarbij centraal. Nieuwe technologie moet uiteindelijk tastbare bedrijfsresultaten opleveren.

Jensen kijkt daarom ook naar de mogelijkheden van de als volgende ontwikkelrichting. 鈥淒e Autonomous Enterprise ziet er erg interessant uit鈥�, zegt hij. 鈥淓r liggen absoluut veel mogelijkheden om de manier waarop we ons bedrijf dagelijks runnen te verbeteren. Daarom moeten we nieuwsgierig zijn en bekijken hoe we dit kunnen inzetten.鈥�

Videolink:

The post Salling Group zet 麻豆原创 in voor AI-transformatie van retailprocessen appeared first on 麻豆原创 Nederland Blogs & Nieuws.

Met de overname versterkt 麻豆原创 zijn onderzoek naar deze technologie. 麻豆原创 zette hierin al een belangrijke stap met 麻豆原创-RPT-1. Het onderzoeksteam van Prior Labs sluit zich nu aan bij 麻豆原创.

Prior Labs blijft als zelfstandig bedrijf opereren. 麻豆原创 investeert de komende vier jaar meer dan 1 miljard euro in de verdere groei van het bedrijf. Het doel is om Prior Labs uit te bouwen tot een wereldwijd toonaangevend AI-lab voor gestructureerde bedrijfsdata.

Meer informatie over de overname staat in het persbericht dat 麻豆原创 in mei publiceerde.

The post 麻豆原创 rondt overname van Prior Labs af appeared first on 麻豆原创 Nederland Blogs & Nieuws.

Europese bedrijven moeten tempo maken met agentic AI als zij hun supplychains wendbaar en concurrerend willen houden. Regio鈥檚 als China en de Verenigde Arabische Emiraten investeren snel in AI-toepassingen. Volgens Mike Wade, EMEA Leader Supply Chain Management Customer Advisory bij , moeten Europese organisaties daarom versnellen: van handmatig reageren op verstoringen naar intelligent bijsturen met digitale agents. Die boodschap gaf hij onlangs tijdens 麻豆原创 Connect Day for Supply Chain in Veghel.

Wade ziet voor Europa een sterke uitgangspositie. De regio beschikt over veel industri毛le kennis, sterke maakbedrijven en diepgewortelde ervaring met internationale handel. Tegelijk bewegen andere regio鈥檚 snel. China investeert actief in AI om het bedrijfsleven vooruit te helpen, terwijl de Verenigde Arabische Emiraten volgens Wade snel ervaring opdoen met agentic AI binnen overheid, diensten en industrie.

鈥淓r liggen kansen voor Europa, maar de druk neemt toe鈥�, zegt Wade. 鈥淪upplychains zijn altijd belangrijk geweest, maar vormen nu meer dan ooit een concurrentievoordeel. Wie zijn keten goed laat draaien en soepel met schokken omgaat, kan daar commercieel voordeel uit halen.鈥�

Supplychain bepaalt concurrentiekracht

Die urgentie geldt vooral voor sectoren die al onder druk staan. In de automotive-industrie moeten Europese bedrijven hun aanbod en ketens opnieuw bekijken door de snelle opkomst van Aziatische concurrenten. In andere sectoren ligt de druk juist bij het kunnen bijbenen van hoge vraag. In beide gevallen bepaalt de supplychain steeds sterker de concurrentiekracht.

Volgens Wade moeten bedrijven agentic AI daarom koppelen aan concrete bedrijfsdoelen. De waarde zit in sneller kunnen plannen, beter kunnen leveren en klanten betrouwbaarder bedienen. Daarmee komt de focus vanzelf te liggen op de vraag hoe robuust een supplychain is wanneer de omstandigheden veranderen.

Ontwerpen voor onzekerheid

Supplychains kregen de afgelopen jaren te maken met een opeenstapeling van verstoringen. Bedrijven moeten hun ketens daarom structureel ontwerpen op flexibiliteit. 鈥淓lke supplychain bestaat om een klant te bedienen鈥�, zegt Wade. 鈥淛arenlang lag daarbij de nadruk op effici毛ntie, productiviteit en forecast accuracy. Dat blijft belangrijk, maar uiteindelijk draait het om de klantvraag die je moet waarmaken.鈥�

Die verschuiving vraagt om een ander ontwerp van de keten. Bedrijven moeten vooraf bepalen waar ze kunnen schakelen bij verstoringen. Denk aan alternatieve leveranciers, andere productielocaties, flexibele logistieke routes en snellere besluitvorming bij tekorten of plotselinge vraagveranderingen. 鈥淒at betekent dat je opties inbouwt voordat een crisis ontstaat鈥�, stelt Wade. 鈥淎ls een schok optreedt, wil je niet pas dan ontdekken dat je geen alternatief hebt.鈥�

Silo鈥檚 remmen de keten

Een belangrijk obstakel zit volgens Wade in de manier waarop bedrijven hun supplychain organiseren. Afdelingen verbeteren vaak hun eigen deelproces, terwijl verstoringen dwars door de organisatie bewegen. Een probleem in inkoop raakt productie. Een vertraging in logistiek raakt sales. Een veranderende klantvraag raakt voorraad, planning en service.

鈥淒e silomentaliteit moet worden doorbroken鈥�, zegt Wade. 鈥淐EO鈥檚 en supplychainmanagers kunnen die verandering aanjagen. Soms moet 茅茅n onderdeel van de keten inleveren om de totale klantbelofte overeind te houden.鈥�

Digitale collega鈥檚 met duidelijke grenzen

Technologie kan helpen om die beweging te versnellen. Veel organisaties beginnen de dag nu nog met overleg, dashboards en spreadsheets om problemen te vinden en acties te bepalen. Agentic AI draait dat proces om. Digitale agents herkennen afwijkingen, vergelijken scenario鈥檚 en starten acties binnen vooraf ingestelde grenzen.

鈥淪tel je voor dat je 鈥檚 ochtends begint en je systeem meldt dat meerdere agents 鈥檚 nachts al beslissingen hebben genomen鈥�, schetst hij. 鈥淒an verschuift de rol van teams van incidentmanagement naar gericht sturen.鈥�

麻豆原创 ziet agentic AI als een volgende stap in de ontwikkeling van kunstmatige intelligentie. Generatieve AI helpt vooral bij tekst, samenvattingen en analyses. Agentic AI kan redeneren, keuzes voorbereiden en processen in gang zetten. Wade benadrukt dat dit alleen werkt met heldere regels, betrouwbare data en goede governance.

Data en governance als fundament

鈥淒enk aan een agent als een digitale collega鈥�, zegt hij. 鈥淓en menselijke collega krijgt ook een opdracht, verantwoordelijkheid en grenzen. Voor agents geldt hetzelfde. Je moet ze voeden met bedrijfscontext, proceskennis en duidelijke kaders.鈥�

Volgens 麻豆原创 rust succesvolle agentic AI in de supplychain op drie pijlers: diepgaande proceskennis, een sterke datalaag en governance op enterpriseniveau. Het 麻豆原创 AI-platform ondersteunt dit door data uit zowel聽 麻豆原创- als niet-麻豆原创-systemen samen te brengen in een datafundament. AI kan die data daardoor effectiever gebruiken binnen de context van bedrijfsprocessen.

Meer dan zestig supplychainagents

Ook Joule en Joule Studio krijgen een centrale rol. Via Joule kunnen gebruikers met agents werken in hun dagelijkse processen. Met Joule Studio kunnen organisaties agents ontwikkelen en aanpassen aan hun eigen werkwijze. Later dit jaar komen volgens Wade meer dan zestig supplychainagents beschikbaar binnen het 麻豆原创-portfolio.

Daarnaast werkt 麻豆原创 aan branchespecifieke AI-toepassingen voor complexe omgevingen, zoals gereguleerde productie. 麻豆原创 wil bedrijven zo helpen om agents over processen heen in te zetten. Daar ligt volgens Wade de grootste waarde: in planning, inkoop, productie, logistiek en service die beter op elkaar aansluiten.

Begin klein, schaal snel op

Wade pleit voor een praktische aanpak. Bedrijven kunnen starten met 茅茅n concreet proces in logistiek, planning, productie of inkoop. Nieuwe ontwikkelomgevingen maken het mogelijk om agents in korte tijd te bouwen en te testen. Het gevaar is volgens hem dat organisaties blijven hangen in losse experimenten. 鈥淜lein starten is verstandig鈥�, zegt Wade. 鈥淢aar het moet wel de eerste stap zijn in een vooraf bedacht groter plan. Als je nooit opschaalt, blijft het een academische oefening.鈥�

Van pilot naar waarde

Volgens 麻豆原创 vraagt agentic AI om steun vanuit de top. Zonder duidelijke richting van directie of senior management blijven initiatieven vaak steken op afdelingsniveau. Met de juiste aanpak kan agentic AI supplychains sneller, betrouwbaarder en klantgerichter maken.

鈥淒e technologie is er鈥�, besluit Wade. 鈥淒e uitdaging voor bedrijven is hoe ze bijblijven. In mijn vijftien jaar bij 麻豆原创 heb ik veel innovatiecycli gezien, maar deze is anders. En het tempo neemt alleen maar toe.鈥�

The post 麻豆原创: Europa moet tempo maken met agentic AI in de supplychain appeared first on 麻豆原创 Nederland Blogs & Nieuws.

Met de overname wil 麻豆原创 de ontwikkeling van agentic AI versnellen. Ook krijgen klanten meer mogelijkheden om 麻豆原创-data en data uit andere systemen samen te gebruiken. Daardoor kunnen zij analyses uitvoeren en AI-toepassingen draaien op actuele gegevens. Verplaatsing of omzetting van die data is daarbij niet nodig.

Volgens 麻豆原创 maakt dit bedrijfsanalyses sneller, eenvoudiger en kosteneffici毛nter.

Meer informatie over de overname staat in het persbericht dat 麻豆原创 in mei 2026 publiceerde.

The post 麻豆原创 rondt overname van Dremio af appeared first on 麻豆原创 Nederland Blogs & Nieuws.

Voor voedingsbedrijven is het een heuse opdracht om vraag, productiecapaciteit en voorraad op elkaar af te stemmen. Om die uitdagingen beter aan te pakken, implementeerde CSM Ingredients een volledig ge茂ntegreerde end-to-end-planningsoplossing met 麻豆原创. Het resultaat: snellere besluitvorming, meer transparantie en een schaalbaar platform voor toekomstige groei.

CSM Ingredients is een internationale producent van hoogwaardige ingredi毛nten voor de voedingsindustrie. Het bedrijf levert onder meer oplossingen voor bakkerijproducten, patisserie, vetten, oli毛n en andere gespecialiseerde voedingsingredi毛nten.

Binnen zo’n complexe omgeving speelt planning een sleutelrol. Schommelende markten, druk op marges en strengere verwachtingen rond service en duurzaamheid maken een effici毛nte supplychain cruciaal. 鈥淒e markt is vandaag veel minder voorspelbaar dan enkele jaren geleden鈥�, zegt Luca Manfredi, hoofd ge茂ntegreerde planning bij CSM Ingredients.

Weg van Excel en versnipperde processen

Voorheen werkte CSM Ingredients met verschillende planningsprocessen en Excel-bestanden naast elkaar. Dat bracht niet alleen operationele beperkingen met zich mee, maar maakte het ook moeilijker om snel en consistent beslissingen te nemen.

CSM Ingredients koos voor de end-to-end-planningsoplossing met 麻豆原创 Integrated Business Planning (麻豆原创 IBP), gekoppeld aan 麻豆原创 S/4HANA. Hiermee beschikt het bedrijf over 茅茅n ge茂ntegreerd platform voor vraag-, aanbod- en capaciteitsplanning. Het nieuwe platform ondersteunt zowel strategische als operationele beslissingen: Sales & Operations Planning (S&OP) en Sales & Operations Execution (S&OE) in het jargon.

Meer effici毛ntie, betere besluitvorming

De overstap naar een ge茂ntegreerde planningsomgeving levert effici毛ntie- en kwaliteitswinsten op. Want zo鈥檔 planningsengine kan nu eenmaal veel sneller en nauwkeuriger rekenen dan een mens.

Daardoor verschuift de aandacht van operationeel werk naar besluitvorming. Minder tijd gaat verloren aan het verzamelen en controleren van informatie, terwijl planners meer ruimte krijgen om scenario’s te evalueren en de juiste keuzes te maken rond voorraad, servicelevels en productie.

Een bijkomend voordeel is dat alle planningsdata nu op 茅茅n plaats samenkomen. 鈥溌槎乖� IBP fungeert voor ons als 茅茅n centrale bron van waarheid voor vraag, aanbod en planningsdata鈥�, aldus Manfredi.

Rekening houden met houdbaarheid en capaciteit

Voor een voedingsbedrijf zijn bepaalde planningsuitdagingen extra belangrijk. 鈥淰roeger gebeurde de opvolging van vervaldata grotendeels offline鈥�, weet Manfredi. 鈥淰andaag houdt het systeem automatisch rekening met de houdbaarheid van producten en kan het proactief nieuwe productievoorstellen genereren. Ook capaciteitsplanning is volledig ge茂ntegreerd.鈥�

Die combinatie zorgt ervoor dat CSM Ingredients sneller kan inspelen op veranderingen in vraag of aanbod, zonder de operationele effici毛ntie uit het oog te verliezen.

Partner voor business en technologie

Voor de implementatie werkte CSM Ingredients samen met Implement Consulting Group. Daarbij lag de focus niet uitsluitend op technologie, maar vooral op de impact voor de business. 鈥淏ij een project als dit draait het niet alleen om software implementeren鈥�, legt Silvano D’Alessandro van Implement Consulting Group uit. 鈥淛e moet begrijpen welke bedrijfsdoelstellingen de organisatie wil bereiken en hoe technologie dat kan ondersteunen.鈥�

Volgens Implement werd daarom vanaf de start gekeken naar de verwachte businessimpact, de nodige veranderingen in processen en de adoptie door gebruikers.

Fundament voor toekomstige groei

De implementatie van 麻豆原创 IBP is voor CSM Ingredients meer dan een operationeel verbeterproject. Het platform moet ook bijdragen aan de strategische doelstellingen van de groep.

Manfredi ziet uiteindelijk drie grote voordelen. 鈥淗et eerste is een directe impact op onze resultaten via een betere balans tussen service, voorraad en kosten. Het tweede is de duurzaamheid van onze planningsorganisatie, omdat kennis minder afhankelijk wordt van individuele medewerkers. En ten derde biedt het platform schaalbaarheid. Het vormt een solide basis om toekomstige groei en mogelijke acquisities sneller te ondersteunen.鈥�

Hoewel de organisatie zich nog in de adoptiefase bevindt, is de richting volgens CSM Ingredients duidelijk: een ge茂ntegreerde, datagedreven supply chain die sneller kan reageren op een steeds veranderende voedingsmarkt.

The post CSM Ingredients kiest voor ge茂ntegreerde supplychainsturing met 麻豆原创 appeared first on 麻豆原创 Nederland Blogs & Nieuws.