Machine Learning in Circulaire Bedrijfsmodellen

Machine learning speelt een cruciale rol in het verbeteren van circulaire bedrijfsmodellen door data-analyse te combineren met processen zoals recycling, remanufacturing en onderhoud. Dit leidt tot minder afval, efficiënter gebruik van grondstoffen en verlenging van productlevenscycli. Bedrijven zoals Recykal laten zien hoe technologieën zoals deep learning en reinforcement learning direct bijdragen aan duurzamere bedrijfsvoering.

Kernpunten:

• Voorspellend onderhoud: Verlengt de levensduur van producten en vermindert CO₂-uitstoot met tot wel 80%.
• Retourlogistiek: Machine learning optimaliseert retourstromen en verhoogt de snelheid en nauwkeurigheid van inspecties.
• Grondstofbeheer:LSTM-algoritmes voorspellen retourhoeveelheden en verminderen verspilling.
• Voorbeelden: Recykal en Retoertje.nl tonen aan hoe AI waarde toevoegt aan circulaire processen.

Hoewel uitdagingen zoals beperkte data en hoge kosten blijven bestaan, groeit het gebruik van machine learning in circulaire bedrijfsmodellen jaarlijks met meer dan 30%. Nieuwe technologieën, zoals Digital Product Passports en Human-Robot Collaboration, maken verdere verbeteringen mogelijk.

Artificial Intelligence for a Real World Circular Economy

sbb-itb-343ebd0

Hoe Machine Learning Wordt Gebruikt in Circulaire Bedrijfsmodellen

Machine learning (ML) speelt een steeds grotere rol in circulaire bedrijfsmodellen door processen zoals onderhoud, retourlogistiek en voorraadbeheer efficiënter te maken. Deze technologie helpt bedrijven niet alleen om kosten te besparen, maar ook om duurzamer te opereren.

Voorspellend Onderhoud om Productlevensduur te Verlengen

Met voorspellend onderhoud kunnen bedrijven storingen voorkomen door tijdig onderhoud te plannen. Dit wordt mogelijk gemaakt door LSTM-algoritmes die onderhoudsbehoeften analyseren en voorspellen. Het resultaat? Producten gaan langer mee en presteren beter.

Onderzoek toont aan dat geremanufactureerde producten, ondersteund door ML, tot wel 80% minder CO2 uitstoten en 70% minder energie verbruiken. Bovendien kunnen bedrijven hun winstgevendheid met 40% tot 80% verhogen door deze technologie toe te passen.

Convolutional Neural Networks (CNNs) worden ingezet voor visuele inspecties van defecten, terwijl Random Forest-modellen de vraag naar reserveonderdelen voorspellen met een indrukwekkende nauwkeurigheid van 4,36% MAPE. Sinds 2014 is het gebruik van AI en ML in remanufacturing jaarlijks met meer dan 30% gegroeid, wat bedrijven in staat stelt om sneller en effectiever beslissingen te nemen over reparaties en onderdelen.

Efficiëntere Retourlogistiek

Retourlogistiek wordt eenvoudiger en sneller dankzij machine learning. ML-modellen voorspellen retourhoeveelheden en optimaliseren de herverdeling van producten. Computer vision met CNNs vervangt handmatige inspecties door geautomatiseerde, datagedreven controles, wat de snelheid en nauwkeurigheid aanzienlijk verbetert.

Reinforcement learning wordt gebruikt om ophaalroutes en taakverdelingen te optimaliseren, vooral in dynamische omgevingen zoals demontagecentra. Hier werken mensen en robots samen om processen soepeler te laten verlopen.

"Product returns are a source of valuable information that can be used by firms and supply chains to improve products, services, and decision making." - Ilkka Ritola, Open University of the Netherlands

Daarnaast helpen ML-modellen bij het analyseren van transactiedata om geretourneerde goederen efficiënter te beheren. Dit maakt het eenvoudiger om producten naar secundaire markten of remanufacturing-faciliteiten te leiden, terwijl ook grondstofbeheer wordt geoptimaliseerd.

Slimmer Grondstof- en Voorraadbeheer

Met behulp van LSTM-netwerken kunnen bedrijven nauwkeurig voorspellen wanneer en hoeveel producten worden geretourneerd. Dit helpt om voorraadniveaus beter af te stemmen, waardoor de behoefte aan grote veiligheidsvoorraden afneemt en verspilling van grondstoffen wordt voorkomen.

Reinforcement learning-algoritmes verbeteren de toewijzing van arbeid, machines en materialen in remanufacturing-faciliteiten door continu te leren van feedback. Genetische algoritmes lossen bovendien complexe planningsproblemen op binnen gesloten supply chains, wat leidt tot minder operationele verspilling en een efficiënter gebruik van energie.

Door ML te integreren met het Industrial Internet of Things (IIoT), krijgen bedrijven realtime inzicht in materiaalstromen en productgeschiedenissen. Dit maakt het mogelijk om middelen gericht in te zetten voor producten met een hoge herstelwaarde, wat de efficiëntie verder verhoogt.

Het Belang van Data in Circulaire Bedrijfsmodellen

Machine learning (ML) kan alleen effectief worden toegepast in circulaire bedrijfsmodellen als de beschikbare data betrouwbaar is. Zonder kwalitatieve gegevens kunnen ML-algoritmes geen nauwkeurige voorspellingen maken over zaken als retourhoeveelheden, productcondities en onderhoudsbehoeften. Onzekerheden rondom terugkeertijd, conditie en aantallen maken het nemen van beslissingen in circulaire ketens een stuk lastiger.

"Product returns are a source of valuable information... The value of this information stems from its benefits to operational and strategic decision making." - Ilkka Ritola, Harold Krikke, en Marjolein C.J. Caniëls

Data biedt waarde op drie belangrijke gebieden: operationele informatie (zoals retourhoeveelheden en kwaliteit), productgerelateerde informatie (bijvoorbeeld over ontwerpfouten en slijtage) en klantgerelateerde informatie (zoals aankoopgedrag en retourredenen). Bedrijven die deze gegevens slim verzamelen en analyseren, kunnen hun voorraadbeheer verbeteren, producten langer in gebruik houden en verspilling verminderen.

Betrouwbare Data Verzamelen Binnen de Supply Chain

Om machine learning optimaal te benutten, moeten bedrijven volledige zichtbaarheid hebben over hun supply chain. Dit betekent dat data over materiaalstromen, de geschiedenis van producten en prestaties van leveranciers nauwkeurig moet worden bijgehouden. Tools zoals Digital Product Passports (DPP) maken het mogelijk om informatie over reparaties, modificaties en gebruiksomstandigheden van producten vast te leggen. Dit helpt ML-modellen bij het bepalen van de beste strategieën voor remanufacturing of recycling.

Sensoren en het Industrial Internet of Things (IIoT) spelen hierbij een sleutelrol. Ze leveren realtime data over machineconditie en productprestaties. Deze gegevens maken het voor ML mogelijk om defecten automatisch te detecteren en de gezondheid van apparatuur te voorspellen. Zo kunnen geremanufactureerde producten voldoen aan 'als nieuw'-standaarden. Zonder deze nauwkeurige data blijft kwaliteitscontrole echter onbetrouwbaar, wat hergebruik bemoeilijkt. Bovendien kunnen deze gegevens worden gebruikt om consumentengedrag te analyseren en zo verspilling verder te verminderen.

Consumentengedrag Begrijpen om Verspilling te Verminderen

Het analyseren van data helpt bedrijven om aankoop- en retourpatronen beter te begrijpen, wat essentieel is om verspilling te beperken. Door te onderzoeken waarom klanten producten retourneren, kunnen bedrijven ontwerpfouten opsporen en toekomstige producten verbeteren. ML-algoritmes zoals K-means clustering kunnen consumenten segmenteren in specifieke groepen, zodat circulaire diensten zoals deelplatforms of reparatieservices beter aansluiten bij hun behoeften.

Voor herbruikbare verpakkingssystemen is het cruciaal om consumentengedrag te monitoren. Om duurzamer te zijn dan eenmalig gebruik, moet een dergelijk systeem een 'kantelpunt' bereiken waarbij hergebruik de norm wordt. Dit vereist een retourpercentage van minstens 85% om een doelstelling van vijf hergebruiken te halen. Door data te gebruiken om de meest toegankelijke inleverpunten voor consumenten te identificeren, kunnen bedrijven dit percentage verhogen en hergebruik stimuleren.

Voorbeeld: Hoe Retoertje.nl de Circulaire Economie Ondersteunt

Verspilling Verminderen door Retour- en Overstock Producten te Verkopen

Retoertje.nl speelt een actieve rol in de circulaire economie door geretourneerde en overstock producten een nieuw leven te geven. Het platform herstelt de kringloop van grondstoffen door artikelen, die anders zouden worden weggegooid, opnieuw in de toeleveringsketen te brengen. Elk product wordt grondig gecontroleerd en verkeert vaak in een bijna-nieuwe staat, waardoor de levensduur wordt verlengd zonder dat er nieuwe grondstoffen nodig zijn.

Met dit model voorkomt Retoertje.nl dat waardevolle producten zoals meubels, bouwmaterialen en auto-onderdelen als afval eindigen. Door deze items tegen lagere prijzen aan te bieden, wordt hergebruik (R3) eenvoudiger en toegankelijker. Dit is een hoger niveau op de R-ladder dan recycling, omdat het meer van de oorspronkelijke waarde en energie van een product behoudt. Het platform fungeert zo als een vorm van waardeherstel door producten aan het einde van hun levenscyclus opnieuw verkoopbaar te maken.

Daarnaast levert de verzamelde retourdata waardevolle inzichten op voor operationele verbeteringen, productontwikkeling en marktanalyse. Naast het verminderen van afval biedt Retoertje.nl mogelijkheden om, met behulp van machine learning, operationele processen nog efficiënter te maken.

Hoe Machine Learning de Operaties van Retoertje.nl Zou Kunnen Verbeteren

Machine learning kan een grote rol spelen in het verhogen van de efficiëntie en duurzaamheid van Retoertje.nl, in lijn met de doelen van de circulaire economie. Door voorspellende analyses kan bijvoorbeeld beter worden ingeschat hoeveel en welke kwaliteit retourproducten binnenkomen. Dit maakt het voorraadbeheer en de personeelsplanning preciezer. Hierdoor kunnen producten sneller worden verkocht, wat hun waarde als 'bijna-nieuw' behoudt.

Daarnaast kan computervisie, ondersteund door convolutionele neurale netwerken (CNN's), het inspectieproces automatiseren. Hiermee kunnen visuele defecten worden gedetecteerd en producten objectief worden ingedeeld in kwaliteitsklassen. Onderzoek laat zien dat handmatige controles slechts beperkte verbeteringen in winstgevendheid opleveren, wat de waarde van ML-automatisering benadrukt. Verder kunnen clustering-algoritmes, zoals K-means, klanten segmenteren op basis van hun voorkeuren, zodat overstockartikelen gerichter aan kopers worden gekoppeld.

Tot slot kan time-series forecasting met LSTM-netwerken vraag- en retourvolumes voorspellen. Dit leidt tot beter magazijnbeheer en lagere operationele kosten. Sinds 2014 is het gebruik van AI en machine learning in remanufacturing en circulaire processen jaarlijks met meer dan 30% gegroeid, wat laat zien dat deze technologieën steeds toegankelijker worden voor platforms zoals Retoertje.nl.

Uitdagingen en Toekomstige Ontwikkelingen

Veelvoorkomende Obstakels bij Implementatie

Bedrijven die machine learning willen inzetten binnen circulaire modellen lopen vaak tegen een aantal praktische uitdagingen aan. Een van de grootste struikelblokken is het gebrek aan kwalitatieve, gelabelde data. Deze zijn niet alleen schaars, maar ook duur om te verkrijgen. Dit probleem wordt verder verergerd door de gefragmenteerde aard van supply chains, waarin informatie over materiaalstromen, productkwaliteit en energieverbruik verspreid is over verschillende partijen.

Daarnaast speelt operationele onzekerheid een grote rol. Het is lastig om voorspellingen te doen vanwege de variatie in timing, hoeveelheid en kwaliteit van geretourneerde producten. Veel bedrijven missen bovendien interne structuren en processen om de mogelijkheden van AI optimaal te benutten. Voor kleinere bedrijven vormen hoge implementatiekosten en een gebrek aan expertise extra drempels.

"The journey to harness AI for CBM is fraught with challenges as firms grapple with the lack of sophisticated processes and routines to tap into AI's potential." – Arun Madanaguli, David Sjödin, Vinit Parida, en Patrick Mikalef

Om deze hindernissen te overwinnen, kunnen bedrijven technieken zoals semi-supervised learning inzetten. Hierbij wordt een kleine hoeveelheid gelabelde data gecombineerd met grotere hoeveelheden ongelabelde data. Ook kunnen Industrial Internet of Things (IIoT)-sensoren worden gebruikt om real-time gegevens over producten te verzamelen. Deze informatie vormt een stevige basis voor voorspellend onderhoud. Verder kunnen gedeelde dataplatforms samenwerking binnen de supply chain vergemakkelijken, wat essentieel is om barrières op meerdere niveaus te doorbreken. Hoewel de uitdagingen groot zijn, bieden nieuwe technologieën en samenwerkingsmodellen veelbelovende oplossingen.

Opkomende Trends in Circulaire Bedrijfstechnologie

De technologische vooruitgang binnen circulaire bedrijfsmodellen ontwikkelt zich in hoog tempo. Sinds 2014 is het wetenschappelijk onderzoek naar AI en machine learning in remanufacturing jaarlijks met meer dan 30% gegroeid. Een opvallende innovatie is het gebruik van Digital Product Passports (DPP). Deze digitale paspoorten bevatten gedetailleerde informatie over de levenscyclus van een product, zoals reparatiegeschiedenis en gebruiksomstandigheden. Voor remanufacturers bieden deze paspoorten cruciale inzichten om efficiëntere processen te ontwerpen.

Een andere belangrijke ontwikkeling is Human-Robot Collaboration (HRC). Dit concept combineert de flexibiliteit van mensen met de precisie van robots, vooral bij complexe taken zoals demontage en sorteren. Machine learning speelt hierbij een sleutelrol door de taakverdeling tussen mens en machine te optimaliseren. Daarnaast maken digital twins – virtuele kopieën van producten en processen – het mogelijk om remanufacturing-scenario's eerst digitaal te testen voordat ze fysiek worden uitgevoerd.

Privacy‐preserving AI, zoals federated learning en blockchain, is ook sterk in opkomst. Deze technologieën maken het mogelijk om binnen supply chains data te delen zonder gevoelige bedrijfsinformatie prijs te geven. Dit bevordert grootschalige samenwerking terwijl de vertrouwelijkheid van gegevens gewaarborgd blijft.

Conclusie

Machine learning verandert de manier waarop bedrijven circulaire modellen toepassen en hun duurzaamheidsdoelen behalen. Door processen te automatiseren en betere beslissingen mogelijk te maken, helpt ML bedrijven om grondstoffen efficiënter te gebruiken en afval te verminderen. Uit onderzoek blijkt dat 77% van de bedrijven die in AI investeren, innovaties in de circulaire economie doorvoert. Dit in tegenstelling tot 58% van de bedrijven die geen gebruik maken van AI.

De impact van ML is duidelijk zichtbaar in praktijkvoorbeelden. Zoals eerder besproken, bereikt ML-gestuurde materiaaldetectie een nauwkeurigheid van meer dan 90%. Dit resulteert in betere recyclingzuiverheid en meer economische waarde.

"Firms investing in artificial intelligence are more likely to introduce circular economy innovations than those that do not." – Dirk Czarnitzki, Professor, KU Leuven

Machine learning ondersteunt alle belangrijke principes van circulariteit: het verminderen van materiaal- en energiegebruik, het verlengen van de levensduur van producten, het recyclen van grondstoffen en het terugwinnen van waarde uit afvalstromen. Vooral op gebieden zoals remanufacturing, reverse logistics en voorspellend onderhoud laat ML zijn kracht zien door onzekerheden te verkleinen en de operationele efficiëntie te verbeteren.

Hoewel uitdagingen zoals beperkte data en hoge implementatiekosten een rol blijven spelen, groeit het wetenschappelijk onderzoek naar ML in circulaire toepassingen sinds 2014 jaarlijks met meer dan 30%. In combinatie met opkomende technologieën zoals Digital Product Passports en Human-Robot Collaboration, wordt machine learning een essentiële motor voor bedrijven die hun ecologische voetafdruk willen verkleinen en tegelijkertijd economische waarde willen creëren. Voor platforms zoals Retoertje.nl biedt ML concrete kansen om processen te verbeteren, zoals voorraadvoorspelling en geautomatiseerde kwaliteitscontrole. Hierdoor wordt de circulaire economie niet alleen een visie, maar een tastbare realiteit.

FAQs

Welke data heb je minimaal nodig om machine learning in een circulair model te starten?

Om machine learning effectief in te zetten binnen een circulair bedrijfsmodel, is het cruciaal om toegang te hebben tot relevante data. Denk bijvoorbeeld aan gegevens over materiaalstromen, productlevenscycli, hergebruik en milieueffecten zoals CO₂-uitstoot.

Daarnaast spelen data over productieprocessen, logistiek en afvalstromen een belangrijke rol. Deze informatie helpt niet alleen bij het optimaliseren van processen, maar draagt ook bij aan het verbeteren van duurzaamheid en het verminderen van verspilling.

Met deze data als fundament kunnen machine learning-modellen worden getraind en getest, wat uiteindelijk leidt tot slimmere en efficiëntere toepassingen binnen een circulaire economie.

Hoe bepaal je of voorspellend onderhoud rendabel is voor jouw producten?

De vraag of voorspellend onderhoud rendabel is, draait om een simpele kosten-batenanalyse. Bespaar je door minder storingen en een langere levensduur van je apparatuur genoeg om de investering te rechtvaardigen?

Twee factoren spelen hierbij een grote rol: de nauwkeurigheid van de modellen en de terugverdientijd. Als de technologie erin slaagt om storingen effectief te voorspellen en de besparingen op onderhoud en stilstand binnen een redelijke periode de kosten dekken, is de investering meestal de moeite waard. Het draait uiteindelijk om balans: de winst in efficiëntie en kostenbesparing moet opwegen tegen de initiële uitgaven.

Wat zijn de eerste ML-toepassingen die Retoertje.nl snel kan implementeren?

Retoertje.nl kan meteen aan de slag met voorspellende modellen om voorraadbeheer en retourlogistiek te verbeteren. Deze modellen maken het mogelijk om retouren, de vraag naar tweedehands producten en de beschikbaarheid van onderdelen beter te voorspellen. Daarnaast kan AI-gestuurde automatisering bij retourinspectie en sortering zorgen voor een efficiënter proces, minder afval en een beter gebruik van grondstoffen. Dit draagt bij aan een circulair bedrijfsmodel door processen slimmer in te richten en middelen effectiever te benutten.