How Artificial Intelligence Empowers Green Supply Chain Management: From the Perspective of Firm Internal Capabilities

In de moderne wereld is de reis van een product van grondstof tot eindproduct zelden een rechte lijn. Het is een complex web van leveranciers, fabrieken, magazijnen en vrachtwagens, een systeem dat bekend staat als een supply chain. Decennialang was het primaire doel van het beheren van dit web simpelweg snelheid en kosten. Echter, naarmate de klimaatcrisis verergert en wereldwijde regelgeving strenger wordt, is er een nieuwe prioriteit ontstaan: groen supply chain management. Deze aanpak vraagt bedrijven om de milieu-impact bij elke stap te overwegen, van de manier waarop ze materialen inkopen tot de manier waarop ze afval verwerken. De uitdaging voor bedrijfsleiders is dat het doorvoeren van deze veranderingen moeilijk is. Het vereist enorme hoeveelheden informatie, nauwgezette coördinatie tussen verschillende bedrijven en het vermogen om snel slimme beslissingen te nemen. Zonder de juiste instrumenten kan de druk om groen te worden overweldigend aanvoelen, wat leidt tot een situatie waarin bedrijven wel duurzaam willen zijn, maar worstelen met de vraag hoe ze dat daadwerkelijk moeten aanpakken.

Dit is waar een nieuw soort technologie in beeld komt: kunstmatige intelligentie. Hoewel het vaak wordt besproken in de context van robots of chatbots, fungeert deze technologie in de zakenwereld als een krachtige motor voor informatieverwerking. Het kan patronen herkennen in enorme hoeveelheden data die mensen misschien missen, toekomstige behoeften voorspellen en optimaliseren hoe middelen worden gebruikt. Een recente studie door onderzoekers van het Yancheng Institute of Technology in China onderzoekt precies hoe deze technologie bedrijven helpt bij het opbouwen van groenere supply chains. De onderzoekers bestudeerden bijna 31.000 observaties van Chinese bedrijven over een periode van negen jaar, van 2016 tot 2024. Ze wilden verder gaan dan het simpele idee dat "technologie goed is" en in plaats daarvan ontdekken op welke specifieke manieren kunstmatige intelligentie een bedrijf daadwerkelijk helpt om milieubewuster te worden. Hun werk laat zien dat de technologie problemen niet simpelweg magisch oplost; in plaats daarvan versterkt het de eigen interne capaciteiten van het bedrijf, wat op zijn beurt ervoor zorgt dat de gehele supply chain duurzamer kan functioneren.

De studie begon met het meten van de mate waarin bedrijven kunstmatige intelligentie gebruikten. De onderzoekers vertrouwden niet op vage claims of zelfgerapporteerde enquêtes. In plaats daarvan gebruikten ze een methode genaamd tekstuele analyse, wat inhoudt dat de officiële jaarverslagen van duizenden bedrijven worden gescand. Ze telden hoe vaak specifieke woorden gerelateerd aan kunstmatige intelligentie, zoals "machine learning" of "neurale netwerken", in deze documenten voorkwamen. Ze deden hetzelfde voor groen supply chain management door te zoeken naar termen als "groene inkoop" of "groene recycling". Door deze aantallen te vergelijken, vonden ze een duidelijk en significant verband: bedrijven die in hun rapporten meer praatten over het gebruik van kunstmatige intelligentie, toonden ook een veel hoger niveau van groen supply chain management aan. Deze relatie bleef standhouden, zelfs toen de onderzoekers rekening hielden met andere factoren, zoals de grootte van het bedrijf, de winstgevendheid of de specifieke sector waarin het opereerde. De gegevens suggereerden dat hoe meer een bedrijf deze digitale tools omarmde, hoe beter het werd in het beheren van zijn milieu-impact.

De onderzoekers waren echter niet tevreden met enkel weten dat de twee zaken met elkaar verbonden waren. Ze wilden begrijpen "hoe". Om dit te doen, onderzochten ze vier specifieke interne capaciteiten die een bedrijf nodig heeft om een succesvolle onderneming te runnen. Ze ontdekten dat kunstmatige intelligentie fungeert als een katalysator die deze vier gebieden versterkt, die vervolgens de groene verbeteringen aansturen. Het eerste gebied is groene innovatie. Kunstmatige intelligentie helpt bedrijven om sneller nieuwe ideeën te zoeken en betere technologieën te ontwikkelen. Door data te analyseren, kan het een bedrijf helpen de meest efficiënte manieren te vinden om afval te verminderen of nieuwe, milieuvriendelijke producten te creëren. Het tweede gebied is de prestatie op het gebied van milieu, maatschappij en goed bestuur, vaak aangeduid als ESG. Dit is een maatstaf voor hoe goed een bedrijf zijn verantwoordelijkheden tegenover de planeet en de mens beheert. De studie vond dat kunstmatige intelligentie bedrijven helpt om hun CO2-uitstoot nauwkeuriger te volgen en hun relaties met leveranciers te beheren, wat leidt tot betere scores op deze gebieden.

De derde capaciteit is de efficiëntie van de supply chain. Dit gaat over hoe soepel goederen van de ene naar de andere plek bewegen. Kunstmatige intelligentie kan de vraag nauwkeuriger voorspellen, wat betekent dat een bedrijf minder extra voorraad in magazijnen hoeft aan te houden, wat afval en energieverbruik vermindert. Het kan ook bezorgroutes optimaliseren om brandstof te besparen. Het vierde gebied is de integratie van middelen, wat de mogelijkheid is om verschillende middelen, zoals geld, materialen en informatie, effectief samen te brengen. De studie toonde aan dat kunstmatige intelligentie bedrijven helpt om deze middelen op slimmere manieren te combineren, zodat er niets verspild wordt. Wanneer een bedrijf zich op deze vier interne gebieden verbetert, is het resultaat een supply chain die niet alleen sneller en goedkoper is, maar ook aanzienlijk groener. De technologie werkt de interne operationele systemen van het bedrijf in essentie een upgrade, waardoor het de complexe taken van duurzaamheid met meer gemak kan afhandelen.

De onderzoekers ontdekten ook dat dit effect niet voor elk bedrijf hetzelfde is. De voordelen van het gebruik van kunstmatige intelligentie voor groene doelen hangen sterk af van het type bedrijf en de omgeving waarin het opereert. De studie vond dat staatsbedrijven, oftewel bedrijven die in handen zijn van of gecontroleerd worden door de overheid, een sterker positief effect ervoeren van het gebruik van kunstmatige intelligentie dan private bedrijven. Dit komt waarschijnlijk doordat deze staatsbedrijven vaak over stabielere middelen beschikken en een sterker mandaat hebben om nationale strategieën te volgen. Op dezelfde manier zagen bedrijven die al zeer open waren over het delen van hun milieugegevens een grotere impuls door het gebruik van kunstmatige intelligentie. Wanneer een bedrijf transparant is, heeft de technologie betere data om mee te werken, wat de analyse nauwkeuriger maakt. Ten slotte was het effect het meest uitgesproken in sectoren die bekend staan als zware vervuilers, zoals de productie of de energiesector. In deze sectoren, waar de milieudruk het hoogst is en de noodzaak voor verandering het meest urgent is, maakte het vermogen van kunstmatige intelligentie om middelen te organiseren en te optimaliseren het grootste verschil.

Dit onderzoek biedt een duidelijk pad voorwaarts voor bedrijven en beleidsmakers. Het suggereert dat de sleutel tot een duurzame toekomst niet alleen het kopen van nieuwe software is, maar het gebruiken van die software om sterkere interne capaciteiten op te bouwen. Voor bedrijven is de boodschap dat investeren in kunstmatige intelligentie een investering is in hun eigen vermogen om te innoveren, hun middelen te beheren en efficiënt te opereren. Voor overheden suggereren de bevindingen dat beleid bedrijven moet aanmoedigen om transparanter te zijn over hun data en zich te richten op het opbouwen van deze interne vaardigheden, met name in de sectoren waar het het hardst nodig is. De studie bevestigt dat hoewel de transitie naar een groene economie complex is, de instrumenten om dit te beheren beschikbaar worden. Door kunstmatige intelligentie in te zetten om hun interne fundamenten te versterken, kunnen bedrijven de uitdaging van duurzaamheid ombuigen naar een beheersbaar en zelfs voordelig onderdeel van hun bedrijfsstrategie. De technologie vervangt de menselijke besluitvorming niet, maar biedt de helderheid en precisie die nodig zijn om die beslissingen effectief te laten zijn.