AI en demand forecasting: dit heb je nodig om je supply chain slimmer te maken

Wil je ook AI en machine learning inzetten om demand forecasting processen binnen jouw supply chain te versterken? Dat is slim want demand forecasting, ofwel het voorspellen van klantvraag, speelt een essentiële rol bij het optimaliseren van voorraadbeheer, het waarborgen van productbeschikbaarheid en het verbeteren van de klanttevredenheid. In deze blog lees je hoe demand forecasting werkt, wat de voordelen zijn en waarom goede data de basis is van elk succesvol model.

De voordelen van slimme vraagvoorspelling

Een goed demand forecasting-model levert concreet resultaat op. Denk aan:

• Betere beschikbaarheid van producten, precies op het juiste moment
• Minder tekorten én minder onnodige voorraad
• Sneller kunnen reageren op veranderende klantvraag
• Beter voorbereid zijn op seizoenspieken of schommelingen in de markt

Dit vertaalt zich naar:

• Tevreden klanten die terugkomen
• Hogere omzet, omdat je minder misloopt én beter inspeelt op trends
• Lagere kosten, door minder verspilling en efficiënter voorraadbeheer

Toepassingen van demand forecasting

1. Optimaliseren van inkoopprocessen: de combinatie van AI, machine learning en data zoals historische verkoopgegevens, markttrends en externe factoren helpen jou bij het voorspellen van de vraag naar bijvoorbeeld grondstoffen of producten, waardoor je inkoopprocessen verbeteren. Door te anticiperen op toekomstige vraag koop je strategisch in, voorkom je voorraadtekorten en versterk je jouw relaties met leveranciers.

2. Optimaliseren van productieplanning: door AI en machine learning te benutten, maak je nauwkeurige voorspellingen over de toekomstige vraag naar producten. Deze inzichten stellen je in staat om productieplanning (roosters) te optimaliseren, waardoor je efficiënter produceert, overschotten vermindert en de operationele kosten verlaagt.

3. Optimaliseren van logistiek: met precieze demand forecasting stroomlijn je logistieke processen. Door te weten wat én wanneer er gevraagd zal worden, plan je efficiëntere distributieroutes, optimaliseer je voorraadniveaus in magazijnen en versnel je de levering aan je klanten.

Datakwaliteit is de basis in demand forecasting

Datakwaliteit is van cruciaal belang voor betrouwbare en effectieve demand forecasting modellen. Het gebruik van beschikbare, juiste en relevante data is essentieel voor het trainen van machine learning modellen en het genereren van nauwkeurige voorspellingen. Lage datakwaliteit leidt tot onnauwkeurige voorspellingen, met mogelijk voorraad tekorten of overschotten als gevolg.

Het belang van een krachtig dataplatform

Om AI écht te benutten in demand forecasting, heb je een stevig dataplatform nodig. Daar verzamel, verwerk en analyseer je grote hoeveelheden data, die je vervolgens gebruikt om modellen te trainen en te verbeteren.

Een goed platform helpt je ook om verschillende databronnen te koppelen en zowel batch als real-time voorspellingen mogelijk te maken. Daarmee leg je de basis voor een toekomstbestendige en flexibele supply chain.