Hitachi heeft op 27 augustus 2026 de ontwikkeling aangekondigd van een technologie die het «orkestratie van kunstmatige intelligentie» (AI Orchestration) noemt, met als doel supplychainschema’s opnieuw af te stemmen wanneer zich veranderingen voordoen in de vraag, productie of middelen. De technologie is gebaseerd op samenwerking tussen gespecialiseerde AI-agenten, in plaats van op één groot taalmodel dat het volledige optimalisatieproces uitvoert.
Het bedrijf is van plan de technologie vanaf 2027 aan te bieden binnen zijn oplossingenlijn HMAX Industry. De technologie zal ook worden gepresenteerd tijdens het evenement Hitachi Social Innovation Forum 2026 JAPAN, dat op 3 en 4 september 2026 wordt gehouden.
Hoe werkt de technologie?
Volgens het artikel voert elke AI-agent een specifieke taak of activiteit binnen de supplychain uit, terwijl de orkestratielaag het werk verdeelt en resultaten tussen de agenten uitwisselt. Wanneer een wijziging in een van de voorwaarden wordt vastgesteld, zoals een hogere prioriteit voor een klant of een afname van de productiecapaciteit, kan het systeem het voorgestelde plan opnieuw berekenen en een nieuw schema ter beoordeling aanbieden.
Hitachi gebruikt in deze aanpak onder meer technologieën zoals Hitachi AI Technology/ en een optimalisatieservice, naast MLCP, oftewel «machine-learning constraint programming». MLCP combineert de verwerking van wiskundige beperkingen met het benutten van opgebouwde kennis uit eerdere optimalisatieprocessen. Hierdoor kunnen complexe en veranderlijke vraagstukken in onder meer productie en distributie worden aangepakt.
Wat verandert er in de praktijk?
Het bedrijf zegt dat de technologie bij het opnieuw plannen van processen rekening kan houden met factoren zoals de status van voorraden, middelen en energie. AI-agenten kunnen ook indicatoren analyseren, zoals het belang van een klant en het verwachte voorraadniveau, en vervolgens een plan voorstellen dat rekening houdt met key performance indicators en operationele beperkingen op bedrijfsniveau.
Het proces beperkt zich niet tot het automatisch genereren van een schema; het concept omvat ook het gebruik van mensen voor de eindcontrole en besluitvorming. Wanneer een gebruiker een voorgesteld resultaat als ongeschikt beoordeelt, kan dit als feedback worden geregistreerd en vervolgens worden gebruikt om latere voorstellen te verbeteren en de toepassing van de technologie te versnellen.
De verbinding tussen bedrijfssystemen en activiteiten op locatie
Hitachi geeft aan dat de architectuur van de technologie AI-agenten kan verbinden met meerdere bedrijfssystemen, zoals ERP en MES, en met oplossingen voor fysieke AI op operationele locaties. Het doel is om het verzamelen en analyseren van gegevens te verbinden met de aansturing van de uitvoering, over een bereik dat zich uitstrekt van cybersystemen tot fysieke processen, terwijl de noodzaak om gegevens handmatig tussen systemen te integreren wordt verminderd.
Waarom is dit nieuws belangrijk? Het belang van de aankondiging ligt in de poging om AI te verplaatsen van het leveren van afzonderlijke suggesties naar het beheren van een optimalisatieproces dat over meerdere systemen en functies is verdeeld. Het artikel bevat echter geen details over prijzen, eerste klanten of onafhankelijke meetresultaten. Bovendien staat de start van de aanbieding gepland voor 2027. Daarom moeten de schaalbaarheid en de nauwkeurigheid van beslissingen in daadwerkelijke industriële omgevingen nog worden geverifieerd zodra aanvullende informatie beschikbaar komt.