Voorraad en inkoop voorspellen met AI
Een voorraadmodel voorspelt wat je de komende weken verkoopt, uit je eigen verkoopgeschiedenis, seizoenen, acties en het weer, en maakt daar een inkoopvoorstel van. Je inkoper beslist, maar begint niet meer bij een lege spreadsheet.
Wat het doet
- De vraag per product en per week voorspellen
- Een inkoopvoorstel maken, met levertijden en minimale afnames erbij
- Waarschuwen voor dreigende tekorten en overschotten
- Laten zien waarom een voorspelling hoger of lager uitvalt
- Leren van wat er echt verkocht is
Bijvoorbeeld
Een importeur van groente en fruit koopt elke ochtend in op gevoel en ervaring. Een model voorspelt per product wat de klanten deze week afnemen, met het weer en de feestdagen erbij, en zet een voorstel klaar. De inkoper past aan waar hij meer weet, en ziet hoe vaak het model gelijk had.
Ook in jouw branche
Bakkerijen
Per filiaal en per dag voorspellen hoeveel er verkocht wordt, met het weer en feestdagen erbij.
Groothandel
Een inkoopvoorstel per artikel, met levertijden, houdbaarheid en acties van leveranciers.
Mode
Voorspellen welke maten en kleuren lopen en wat er terugkomt, voordat je opnieuw inkoopt.
Bouwmaterialen
Seizoenen en grote projecten vooruit zien, zodat de voorraad klaar ligt als de vraag komt.
Hoe het werkt
- 01
Je gegevens bij elkaar
Verkopen, voorraad, inkopen en levertijden uit je systemen, liefst een paar jaar terug.
- 02
Een model per productgroep
We testen welke voorspelling het beste werkt op jouw data, van eenvoudige seizoensmodellen tot machine learning.
- 03
Meten tegen nu
We vergelijken de voorspellingen met wat er echt gebeurde, en met hoe jullie het nu doen.
- 04
Een voorstel in je proces
Het inkoopvoorstel verschijnt waar je inkoper al werkt, met de uitleg erbij.
Wat je nodig hebt
- Verkoop- en voorraadgegevens, liefst van twee jaar of meer
- Levertijden, minimale afnames en houdbaarheid
- Een inkoper die meekijkt en zegt wat het model mist
Zo begin je
De bouw volgt uit de proof of concept, en wat het kost lees je in de prijsgids.
Het draaiboek voor jouw branche
Per branche een whitepaper: waar AI in je sector het meeste oplevert en hoe je het stap voor stap invoert, met de regels die daar gelden. Gratis, online en als pdf.
Vragen
Hoeveel data heb ik nodig om voorraad en inkoop te voorspellen?
Liefst een paar jaar verkoopgegevens, zodat seizoenen erin zitten. Met minder kan het ook, maar dan is de voorspelling minder zeker. Dat zie je aan de cijfers in de eerste sprint.
Is een voorraadvoorspelling machine learning?
Soms. Voor veel producten werkt een goed seizoensmodel al beter dan gevoel. Machine learning zetten we in waar het aantoonbaar beter voorspelt, en dat meten we.
Beslist een voorraadmodel zelf wat er ingekocht wordt?
Nee, het doet een voorstel. Je inkoper beslist, en ziet waarom het model tot dat getal komt.
Wil je even gratis sparren over slimmer inkopen met je eigen cijfers?
Waar loop jij tegenaan in je bedrijf? Wat kan beter? Wat kan sneller? En wat doet iemand nog elke week met de hand?
- Een halfuur sparren over jouw idee, gratis
- Ontdek welke route het beste werkt voor jouw bedrijf
- Krijg een ruwe inschatting van de prijs en het aantal weken
„Een Google Maps voor ons magazijn, met filemelding bij stelling 12.”
Distributiecentrum, Waalwijk
Vertel me je probleem, je geniale idee of stel gewoon wat vragen!
Alexander Kaan, product designer