Toezicht op de toeleveringsketen: AI waarschuwt voor tekorten – Vroegtijdig waarschuwingssysteem voor verstoringen in de supply chain

AI-gedreven supply chain monitoring: Wat u in 2025 moet weten

AI-supply chain monitoring is allang geen toekomstmuziek meer. Veel bedrijven gebruiken machine learning al om hun supply chain te optimaliseren.

Maar wat betekent dat concreet voor uw organisatie?

Wat is AI-gedreven supply chain monitoring?

Een AI-waarschuwingssysteem voor supply chains analyseert voortdurend datastromen uit diverse bronnen – van weersvoorspellingen en verkeersdata tot productiestatistieken van uw leveranciers. Algoritmes herkennen patronen en berekenen de kans op verstoringen voordat deze daadwerkelijk gebeuren.

Stel u voor: uw software geeft maandagochtend aan dat door een voorspelde storm in Azië de levering van uw belangrijkste component met twee weken vertraagd zal zijn. U heeft ruim de tijd om alternatieve leveranciers in te schakelen of uw productie aan te passen.

De technologische basis begrijpen

Moderne AI-systemen maken gebruik van verschillende technologieën:

• Machine Learning (machinaal leren): Algoritmen leren van historische verstoringen en herkennen terugkerende patronen
• Natural Language Processing (NLP): Analyse van nieuws, sociale media en leverancierscommunicatie op risicosignalen
• Predictive Analytics: Kansberekeningen voor verschillende verstoringsscenario’s
• Digital Twin (digitale tweeling): Virtuele representatie van uw volledige supply chain voor simulatie

Huidige marktontwikkelingen en cijfers

De cijfers spreken boekdelen. De wereldwijde markt voor AI in de supply chain groeit van 10,9 miljard dollar (2023) naar een verwachte 65,8 miljard dollar in 2030.

Waarom deze explosie? De pandemie maakte pijnlijk duidelijk hoe kwetsbaar wereldwijde supply chains zijn. Bedrijven die AI-systemen inzetten, konden verstoringen sneller opvangen dan hun concurrenten.

En nu het belangrijkste: Het zijn niet de tech-giganten, maar juist traditionele industriële bedrijven met 100 tot 500 medewerkers die het grootste succes behalen met AI-implementaties.

Waarom traditionele supply chain-systemen hun grenzen bereiken

Laten we eerlijk zijn: uw Excel-sheets en ERP-rapporten laten alleen zien wat al gebeurd is. U reageert op problemen, in plaats van ze voor te zijn.

Het probleem van reactieve monitoring

Traditionele systemen werken als de brandweer. Een leverancier laat zich twee dagen voor de geplande levering eindelijk horen en meldt dat de goederen pas drie weken later komen. Nu begint de stress: eindeloze telefoontjes naar alternatieve leveranciers, onderhandelingen voor spoedleveringen, herplanning van de productie.

Het resultaat? Hogere kosten, gestreste teams en ontevreden klanten.

Een middelgrote machinebouwer uit Baden-Württemberg vertelde ons: “We besteedden 40% van onze tijd aan het oplossen van leverproblemen, in plaats van ons bedrijf te ontwikkelen.”

Het silo-probleem: Waarom data niet samenkomen

Uw data leven in verschillende werelden:

Het probleem: deze systemen praten niet met elkaar. Uw planning werkt met verouderde data, terwijl belangrijke informatie ergens anders verborgen blijft.

Menselijke grenzen bij dataverwerking

Zelfs de meest ervaren supply chain manager kan niet gelijktijdig honderden leveranciers, duizenden componenten en tientallen externe risicofactoren in de gaten houden.

Neem een concreet voorbeeld: uw inkoper volgt 150 actieve orders bij 40 leveranciers. Tegelijkertijd zou hij moeten letten op het weer voor transportroutes, politieke ontwikkelingen in leverancierslanden en markttarieven voor grondstoffen.

Onmogelijk? Inderdaad.

Hier zit de echte waarde van AI: zij maakt het onmogelijke mogelijk door alle beschikbare datastromen continu te analyseren en relevante patronen te herkennen.

Verborgen kosten van reactieve oplossingen

Reactieve supply chain-aanpak kost meer dan u denkt:

• Spoedleveringen: 300-500% hogere transportkosten
• Productiestilstand: Gemiddeld 50.000€ per dag bij middelgrote productiebedrijven
• Noodinkoop: 20-40% hogere inkoopprijzen
• Personeelskosten: Overuren en crisismanagement
• Klantrelaties: Moeilijk meetbaar, maar vaak de grootste schadepost

Een klant van ons rekende het uit: de investering in een AI-waarschuwingssysteem betaalt zich al terug door het voorkomen van één grote leveringsverstoring.

Hoe AI-waarschuwingssystemen leveringsknelpunten voorspellen

Nu wordt het concreet. Hoe werkt een AI-systeem dat u drie weken van tevoren vertelt welke leveringen riskant zijn?

Databronnen: Het zenuwstelsel van uw supply chain

Een effectief AI-waarschuwingssysteem tapt verschillende datastromen aan:

Interne databronnen:

• ERP-systemen (orderhistorie, voorraadrotatie)
• Leveranciers-scorecards (stiptheid, kwaliteit)
• Productieplanning en capaciteitsbenutting
• Kwaliteitscijfers en klachtenpercentages

Externe databronnen:

• Weerdata en waarschuwingen voor natuurrampen
• Verkeers- en logistieke data in realtime
• Politieke en economische indicatoren
• Sociale media en nieuwsanalyses
• Grondstofprijzen en marktvolatiliteit

Hoe de algoritmes werken

Stel u een analist voor die nooit slaapt en tegelijkertijd duizenden databronnen bewaakt. Dat is wat een AI-algoritme doet.

Stap 1: Patronen herkennen
Het systeem analyseert historische verstoringen en identificeert terugkerende patronen. Bijvoorbeeld: “Steeds als leverancier X meer dan 95% capaciteitsbenutting meldt en tegelijk de grondstofprijs met meer dan 10% stijgt, vertraagt de levering gemiddeld met 8 dagen.”

Stap 2: Realtime-analyse
Het systeem monitort continu alle datastromen op afwijkingen. Een plotselinge piek in zoekopdrachten naar ‘staking haven Hamburg’ kan een vroegsignaal zijn voor transportproblemen.

Stap 3: Waarschijnlijkheidsberekening
Het systeem berekent per kritische levering de kans op verschillende verstoringsscenario’s en de potentiële impact.

Risicobeoordeling en prioritering

Niet elke verstoring is even kritiek. Een intelligent systeem beoordeelt risico’s volgens verschillende criteria:

Praktijkvoorbeeld: 48-uursvoorspelling

Neem het volgende scenario:

Maandag, 8:00 uur: Het AI-systeem analyseert weergegevens en signaleert een aankomende tyfoon op de Filipijnen – precies waar uw belangrijkste elektronicaleverancier produceert.

Maandag, 8:15 uur: Het systeem koppelt deze informatie aan uw openstaande orders en identificeert drie kritische leveringen voor de komende twee weken.

Maandag, 8:30 uur: U ontvangt een automatische melding met concrete aanbevelingen: “Hoog risico voor levering LF-2024-1847. Advies: neem contact op met alternatieve leverancier Y. Verwachte vertraging: 5-8 dagen.”

Het mooiste? U bent uw concurrentie 48 uur voor, die van het probleem nog niets weet.

Grenzen en nauwkeurigheid van de voorspelling

Wees realistisch: AI is geen waarzegger. De nauwkeurigheid hangt af van verschillende factoren:

• Datakwaliteit: Garbage in, garbage out – slechte inputdata betekent slechte voorspellingen
• Tijdshorizon: 7-daagse voorspellingen zijn significant nauwkeuriger dan 30-daagse
• Risicotype: Weersverstoringen zijn beter voorspelbaar dan politieke crises
• Leercurve: De nauwkeurigheid verbetert naarmate er meer data beschikbaar komen

Realistische verwachting: Goede systemen halen een hitrate van 70-85% bij 14-daagse voorspellingen van weer- en logistieke verstoringen.

Toch geldt: zelfs als het systeem ‘slechts’ 70% van de problemen vroegtijdig signaleert, bespaart u enorm op kosten en stress.

Praktische aanpak: Van dataintegratie tot implementatie

Genoeg theorie. Hoe pakt u de invoering van een AI-waarschuwingssysteem aan zonder dat uw IT-afdeling oververhit raakt?

Vereisten-check: Bent u er klaar voor?

Controleer voor de start deze basisvoorwaarden:

1. Datakwaliteit: Zijn uw stamgegevens op orde? Inconsistente leveranciersnummers of ontbrekende classificaties doen zelfs het beste AI-systeem de das om.
2. IT-infrastructuur: Heeft u API’s naar uw belangrijkste systemen? Is er een cloudverbinding?
3. Change management: Is uw team klaar voor datagedreven werken? Niet iedereen zit te wachten op een computer die adviseert wat te doen.
4. Budget en resources: Is er 6-12 maanden tijd gepland voor de implementatie?

Stapsgewijze implementatie

Fase 1: Data-audit en -opschoning (4-6 weken)

Begin niet met de mooiste AI, maar met schone data. Een ervaren data engineer heeft doorgaans 4-6 weken nodig om:

• Alle relevante databronnen te inventariseren
• De datakwaliteit te beoordelen en op te schonen
• Standaard-API’s of interfaces te implementeren
• Een data warehouse of -lake te ontwerpen

Fase 2: Pilot-implementatie (8-10 weken)

Begin kleinschalig. Kies een kritische productlijn of belangrijk leverancier voor de pilot:

• Installatie van de AI-software (SaaS of on-premise)
• Training van de algoritmen met historische data
• Instellen van de waarschuwings- en escalatiemechanismen
• Training van het kernteam

Fase 3: Optimalisatie en opschaling (6-8 weken)

Na de eerste weken heeft u concrete ervaringen. Nu kunt u:

• Algoritmeparameters finetunen
• Bijkomende databronnen integreren
• Het systeem uitrollen naar meer productlijnen
• Automatisch gestuurde acties configureren

Systeembouw: Wat kunt u technisch verwachten?

Een typische AI-supply chain-oplossing bestaat uit meerdere componenten:

Het juiste team samenstellen

U heeft geen volledig data science-team nodig. In de startfase volstaan deze rollen:

Intern (0,5-1,0 FTE):

• Projectleider: supply chain-expert met IT-gevoel
• IT-contactpersoon: kent uw systeemlandschap
• Vakexpert: ervaren inkoper of planner

Extern (dienstverlener/partner):

• Data engineer: voor dataintegratie en -voorbereiding
• ML engineer: voor algoritmeontwikkeling
• UX/UI designer: voor gebruiksvriendelijke dashboards

Kritieke succesfactoren

Volgens onze ervaring stranden 60% van de projecten op dezelfde punten:

1. Onrealistische verwachtingen
AI is geen wondermiddel. Stel haalbare doelen en communiceer ze duidelijk.

2. Gebrekkige datakwaliteit
Investeer tijd in schone, consistente data. Het is minder sexy dan AI, maar minstens zo belangrijk.

3. Gebrek aan draagvlak
Neem medewerkers direct mee. Leg uit dat AI hun werk makkelijker maakt, niet vervangt.

4. Te complex beginnen
Start eenvoudig en breid stap voor stap uit. Het 80/20-principe werkt óók bij AI.

Een klant vatte het treffend samen: “We hebben zes maanden het perfecte systeem gepland. Beter was het geweest na vier weken te beginnen met iets eenvoudigs en gaandeweg te leren.”

ROI en kosten-batenanalyse van AI-supply chain-systemen

Nu de hamvraag: Wat kost het, en wat levert het écht op?

Laten we eerlijk rekenen – zonder marketingpraatjes, maar met keiharde praktijkcijfers.

Investeringskosten: Waar moet u op rekenen?

De totale kosten voor een AI-waarschuwingssysteem variëren naar gelang de bedrijfsgrootte en complexiteit:

Realistische totaalinvestering: 280.000-450.000€ in het eerste jaar voor een MKB’er met 200 medewerkers.

Klinkt dat als veel? Laten we de baten eens bekijken.

Potentiële besparingen: Hier verdient u het terug

1. Voorkomen van productiestilstand

Eén ongeplande productieonderbreking kost al snel 50.000€ per dag. Voorkomt u er twee per jaar, dan is dat 100.000€ bespaard.

Een automotive-toeleverancier meldde: “Voorheen hadden we drie à vier ongeplande stops per jaar. Sinds AI-implementatie slechts één in 18 maanden.”

2. Minder spoedleveringen

Spoedzendingen kosten het 3- tot 5-voudige van normale transporten. Bespaart u bij een inkoopvolume van 10 miljoen euro 2% op spoedzendingen, dan betekent dat 60.000-100.000€ winst.

3. Geoptimaliseerde voorraden

Betere voorspellingen resulteren in lagere veiligheidsvoorraden. Met 5 miljoen euro gebonden vermogen en 5% rente spaart een 10% lagere voorraad jaarlijks 25.000€ uit.

4. Sterkere onderhandelingspositie

Als u knelpunten vroegtijdig signaleert, onderhandelt u proactief in plaats van uit nood. Dit scheelt 5-15% op de condities.

ROI-berekening: een praktijkvoorbeeld

We nemen machinebouwer Thomas uit onze doelgroep (140 medewerkers, 25 miljoen euro omzet):

Kosten jaar 1:

• Software & implementatie: 320.000€
• Interne resources: 80.000€
• Totaal: 400.000€

Besparingen jaar 1:

• Voorkomen van productiestops: 150.000€
• Minder spoedzendingen: 80.000€
• Geoptimaliseerde voorraad: 40.000€
• Betere inkoopcondities: 60.000€
• Bespaarde werktijd: 50.000€
• Totaal: 380.000€

ROI jaar 1: -5% (break-even na 13 maanden)
ROI jaar 2: +190% (bij lopende kosten van 120.000€)

De moeilijk meetbare voordelen

Sommige baten zijn moeilijk in euro’s uit te drukken, maar wel degelijk relevant:

• Stressvermindering in het team: minder brandjes blussen, meer strategisch werken
• Klantrelaties: betrouwbaardere levertijden vergroten het vertrouwen
• Concurrentievoordeel: sneller reageren op marktdynamiek
• Risicoreductie: betere voorbereiding op crisissituaties
• Datagedreven cultuur: analyticsvaardigheden ook in andere bedrijfsdelen

Financiering en subsidiemogelijkheden

Het goede nieuws: u hoeft niet alles in één keer te betalen.

SaaS-modellen: Veel aanbieders werken met maand- of jaartarief in plaats van grote startinvesteringen.

Subsidies:

• Digital Jetzt: tot 50.000€ subsidie voor digitaliseringsprojecten
• BAFA-digitaliseringssubsidie: 40-50% afgedekt
• KfW-digitaliseringskrediet: laagrentende leningen vanaf 0,01%
• Regionale fondsen: extra programma’s per deelstaat

Tip: praat met uw huisbank over investeringsleningen. AI-projecten worden gezien als toekomstbestendig en vaak met voorrang gefinancierd.

Risico’s in de ROI-analyse

Wees eerlijk: niet ieder project wordt een succes.

Veelvoorkomende risico’s:

• Langere implementatie: 12 maanden i.p.v. 6 maanden
• Lage adoptie: teams gebruiken het systeem minder dan voorzien
• Datakwaliteitsproblemen: slechte inputdata, slechte uitkomsten
• Leveranciersrisico: startup gaat failliet of wordt overgenomen

Ons advies: reken met 20% marge – in tijd én geld. En kies voor aanbieders met bewezen trackrecord.

Best practices en veelgemaakte fouten bij supply chain monitoring

Nu wordt het praktisch. Na tientallen implementaties weten wij: theorie en praktijk zijn twee aparte werelden.

Laten we de belangrijkste valkuilen uit de weg ruimen.

Best practices voor implementatie

1. Begin met een quick win

Start niet bij de meest complexe supply chain, maar bij een overzichtelijk segment dat snel resultaat oplevert. Bijvoorbeeld: monitoring van uw top-10 leveranciers op inkoopvolume.

Een elektronicaproducent begon met alleen componenten uit Azië – het meest risicovolle deel van hun keten. Na drie maanden hadden ze al twee ernstige knelpunten voorkomen en het vertrouwen van het management gewonnen.

2. Betrek de gebruikers vanaf dag 1

Uw inkoper en productieplanner zijn de experts. Zij weten welke informatie echt essentieel is en hoe meldingen opgesteld moeten zijn om hun nut te hebben.

Voer geen IT-gedreven implementatie uit. Zet de bedrijfsvraag centraal.

3. Definieer duidelijke escalatieroutes

Wat gebeurt er als het systeem waarschuwt? Wie is verantwoordelijk? Welke stappen volgen?

Zonder heldere processen wordt het beste waarschuwingssysteem genegeerd.

Datakwaliteit: De sleutel tot succes

De 3-2-1-regel voor stamdata:

• 3 maanden voor livegang starten met datacleaning
• 2 systemen als single source of truth (vaak ERP + leveranciersportaal)
• 1 eigenaar per domein aanwijzen

Veelvoorkomende dataproblemen en oplossingen:

De 7 meest voorkomende fouten (en hoe ze te vermijden)

Fout #1: We hebben alle data nodig

Veel bedrijven willen direct hun hele keten onder de loep nemen. Resultaat: informatie-overload en verlamming.

Beter: Focus op de 20% van de leveringen die 80% van uw risico bepalen.

Fout #2: Te veel meldingen, te weinig prioriteiten

Krijgt u dagelijks 50 waarschuwingen, dan kijkt niemand ernaar om. Succes gegarandeerd… voor mislukking.

Beter: Maximaal 5-7 alerts per week voor de écht belangrijke situaties. Minder, maar relevanter.

Fout #3: Technologie voor proces

“We kopen eerst de software en kijken daarna wel hoe we deze gebruiken.” Zo ontstaan dure systeemdode letters.

Beter: Definieer eerst uw processen, zoek er dan de juiste technologie bij.

Fout #4: Gebrekkig change management

Uw 58-jarige inkoper met 30 jaar ervaring denkt: waarom zou ik naar een computer luisteren?

Beter: Positioneer AI als ondersteuning, niet als vervanger. Zet snelle successen in de spotlight.

Fout #5: Onrealistische verwachtingen voor nauwkeurigheid

“Het systeem moet 95% van de storingen voorspellen.” Dat is vragen om teleurstelling.

Beter: 70% trefzekerheid bij belangrijke verstoringen is al een enorme stap vooruit.

Fout #6: Geen validatie van voorspellingen

Niemand checkt of meldingen kloppen. Zonder feedback leert het systeem niets.

Beter: Zorg voor een gestructureerd validatieproces.

Fout #7: Silodenken

Elk team wil zijn eigen dashboard. Gevolg: vijf verschillende “single sources of truth”.

Beter: Eén overkoepelend systeem met rolgebaseerde weergaves.

Succes meten: de juiste KPI’s bepalen

Hoe meet u het succes van uw AI-systeem? Dit zijn de belangrijkste indicatoren:

Operationele KPI’s:

• Voorspellingsnauwkeurigheid: percentage correct voorspelde verstoringen
• Voorsprongstijd: gemiddelde tijd tussen waarschuwing en verstoring
• False-positive rate: aandeel valse alarmen
• Reactietijd op meldingen: tijd tussen alert en actie

Business-KPI’s:

• Ongeplande stilstand: aantal en duur per kwartaal
• Spoedzendingen: kosten en frequentie
• Levertijdbetrouwbaarheid: percentage op tijd geleverde orders
• Voorraadomloopsnelheid: efficiëntie voorraadplanning

Een dashboard met deze KPI’s maakt uw ROI zichtbaar en helpt bij voortdurende optimalisatie.

Continuous improvement: het systeem leert mee

AI-systemen worden met de tijd slimmer – mits u ze goed blijft voeden.

Voer maandelijkse reviews uit:

1. Welke voorspellingen waren juist?
2. Welke verstoringen zijn niet ontdekt?
3. Welke alerts waren onterecht?
4. Waar kunnen parameters aangepast worden?

Een machinebouwer documenteert elk alert systematisch. Na een jaar steeg de voorspellingsnauwkeurigheid van 68% naar 84% – simpelweg door continu leren.

Dat is het verschil tussen een eenmalige implementatie en een levend systeem dat meegroeit met uw bedrijf.

Toekomstvisie: Trends en ontwikkelingen in 2025

De AI-revolutie in de supply chain is nog maar net begonnen. Wat volgt er nog?

Laten we vooruitkijken – op basis van actuele ontwikkelingen en zichtbare trends.

Technologische trends 2025

1. Generatieve AI voor de supply chain

ChatGPT-achtige systemen worden geïntegreerd in supply chain planning. Stel u voor: u vraagt het systeem “Wat als leverancier X uitvalt?” en krijgt direct een compleet actieplan met alternatieven en kostenschattingen.

Eerste aanbieders testen al ChatGPT-achtige interfaces voor supply chain-vragen. De doorbraak volgt in 2025.

2. Autonome supply chains

Volgende stap: systemen die niet alleen waarschuwen, maar automatisch reageren. Bij een voorspelde vertraging worden alternatieve leveranciers automatisch benaderd of productieplannen aangepast.

Klinkt futuristisch? Amazon doet het al – weliswaar alleen intern.

3. Blockchain-integratie voor transparantie

Blockchain wordt eindelijk praktisch toepasbaar. Niet voor crypto, maar voor complete supply chain-documentatie. Elke stap van grondstof tot eindproduct wordt onveranderlijk vastgelegd.

Vooral in gereguleerde sectoren (farmacie, automotive) wordt dit in 2025 standaard.

Marktontwikkelingen en nieuwe spelers

Consolidatie bij AI-aanbieders

De markt is gefragmenteerd. In 2025 volgen overnames en consolidaties. Grote spelers (SAP, Oracle, Microsoft) kopen gespecialiseerde AI-startups.

Voor u betekent dit: kies aanbieders met solide financiële basis of gevestigde bedrijven.

Sectorspecifieke oplossingen

Geen generieke AI-tools meer, maar branchespecifieke applicaties:

• Automotive: geoptimaliseerd voor just-in-time productie
• Farmacie: met ingebouwde compliance voor GMP-eisen
• Machinebouw: geschikt voor projectproductie en enkelstuks
• Voedingsmiddelen: gericht op houdbaarheid en temperatuurbeheer

Regelgeving en compliance

EU AI Act en supply chain

De EU AI Act is in 2025 volledig van kracht. AI-systemen in kritieke infrastructuren (waaronder supply chains) moeten voldoen aan strenge eisen:

• Transparantie van algoritmen
• Traceerbaarheid van besluiten
• Regelmatige bias-checks
• Documentatie van trainingsdata

Advies: kies aanbieders die al EU-AI-Act-ready zijn.

Leveringswet wordt aangescherpt

De Duitse leveringswet wordt uitgebreid. Ook kleinere bedrijven moeten straks hun keten volledig documenteren. AI-systemen worden hierbij onmisbaar.

Nieuwe use cases aan de horizon

1. Klimaatrisicobeoordeling

AI analyseert klimaatdata en beoordeelt lange-termijn risico’s voor locaties van leveranciers. Welke leveranciers worden bedreigd door klimaatverandering?

2. Geopolitieke risicobeoordeling

Automatische monitoring van politieke gebeurtenissen en hun impact op handelsroutes. Het systeem waarschuwt bij handelsoorlog, sancties of instabiliteit.

3. Duurzaamheidsscore

AI beoordeelt uw leveranciers automatisch op duurzaamheid: CO2-voetafdruk, arbeidsomstandigheden en milieustandaarden.

4. Cybersecurity-integratie

Het systeem monitort niet alleen fysieke, maar ook digitale risico’s. Cyberaanvallen bij toeleveranciers worden een supply chain-bedreiging.

Aanbevelingen: Zo bereidt u zich voor

Kort- tot middellange termijn (2024-2025):

1. Verbeter uw datakwaliteit: dit is de basis voor alle toekomstige AI-applicaties
2. Ontwikkel een API-strategie: zorg voor gestandaardiseerde interfaces
3. Bouw een team op: investeer in analyticsvaardigheden
4. Start een pilot: begin kleinschalig met praktijkervaringen

Lange termijn (2025-2027):

1. Volledige digitalisering: elimineer papierprocessen
2. Autonome besluiten: geautomatiseerde routinematige beslissingen
3. Ecosysteemintegratie: digitaal verbonden zijn met uw kernpartners
4. Continu leren: creëer een datagedreven cultuur

Conclusie: De toekomst is aan de goed voorbereiden

In 2025 is AI in de supply chain niet meer optioneel, maar net zo vanzelfsprekend als ERP vandaag.

De vraag is niet óf u AI inzet, maar wanneer en hoe goed voorbereid u bent.

Wie nu start, loopt straks 2-3 jaar ervaringsvoorsprong op. In een steeds volatielere markt kan dat de doorslag geven.

Een directeur van een automotive supplier zei het treffend: “We kunnen het ons niet meer veroorloven blind te vliegen. De markt gaat te snel, de risico’s zijn te groot.”

Heeft u uw vluchtplan al klaar?

Veelgestelde vragen