In onze samenwerking met het Fraunhofer Innovation Platform for Advanced Manufacturing aan de Universiteit Twente, richten we ons op het ontwikkelen van een geavanceerd verkoopvoorspellingsmodel met behulp van Artificial Intelligence. Het door ons ontwikkelde model biedt bedrijven de mogelijkheid om toekomstige vraag nauwkeuriger te voorspellen en voorraadniveaus hierop aan te passen.
Het belang van verkoopvoorspelling
Verkoopvoorspelling stelt bedrijven in staat om inzicht te krijgen in verwachte verkooptrends, seizoensgebonden schommelingen en klantvoorkeuren. Door deze inzichten kan een organisatie nauwkeurig anticiperen op de vraag, waardoor onder- of overproductie wordt voorkomen.
- Verbeterde efficiëntie: Door een nauwkeurig beeld te hebben van de toekomstige vraag, kunnen bedrijven hun productie- en inkoopplanning beter afstemmen op de werkelijke behoefte. Dit betekent dat de productiecapaciteit optimaal benut kan worden, zonder overbodige pieken of dalen.
- Lagere voorraadkosten: Het aanhouden van overtollige voorraad brengt hoge kosten met zich mee, zoals opslag- en verouderingskosten. Een goede verkoopvoorspelling helpt bedrijven om op precies het juiste moment de voorraden aan te vullen. Zo hebben ze altijd de juiste materialen of artikelen op voorraad en voorkomen ze overtollige voorraad.
- Verbeterde klanttevredenheid: Door een goed inzicht in de vraag kan een bedrijf beter inspelen op de behoeften van de klant. Hierdoor wordt niet alleen de levertijd verkort, maar wordt ook voorkomen dat klanten teleurgesteld worden door een gebrek aan beschikbaarheid van producten.
- Duurzaamheid en minder verspilling: Door nauwkeurigere voorspellingen te doen, kunnen bedrijven precies de hoeveelheid produceren en inkopen die nodig is, wat resulteert in minder verspilling van materialen en hulpbronnen. Dit draagt bij aan duurzamere bedrijfsvoering.
Waarom verkoopvoorspelling met AI?
Dankzij de toepassing van AI is het mogelijk om enorme hoeveelheden data te analyseren en daarin patronen te herkennen die voorheen onzichtbaar waren. Zo wordt het makkelijk om de inkoopplanning en productielijnen aan te scherpen en daarmee efficienter te kunnen opereren. Het stelt bedrijven in staat om proactief te reageren op gedetecteerde patronen of afwijkingen en daarmee snel in te spelen op veranderende marktomstandigheden.
- Data-gedreven inzichten: Dankzij de toepassing van machine learning kunnen bedrijven niet alleen historische data analyseren, maar ook patronen ontdekken die voorheen onzichtbaar waren. Dit leidt tot slimmere beslissingen die verder gaan dan traditionele methoden.
- Realtime-analyse: Het model maakt gebruik van AI om realtime voorspellingen te doen, wat betekent dat bedrijven hun voorraad en verkoopstrategieën dynamisch kunnen aanpassen aan de huidige marktomstandigheden, zonder tijd te hoeven spenderen aan analyse of het maken van rapportages. Zo kun je elke dag een nauwkeurige voorspelling opvragen, gebaseerd op alles dat tot de dag ervoor heeft plaatsgevonden. Zeg gedag tegen maandelijkse of (half)jaarlijkse rapporten!
- Proactief in plaats van reactief: Waar bedrijven voorheen reageerden op schommelingen in vraag en aanbod, stelt AI-gedreven voorspellingsmodellen hen in staat om proactief te handelen. Ze kunnen anticiperen op trends in plaats van reageren op de markt.
Met deze samenwerking brengen we voorspellende technologie naar het volgende niveau. We helpen onze klanten om niet alleen hun voorraden te verminderen, maar ook hun klanten beter te bedienen en kosten te verlagen. Dit draagt bij aan een efficientere en meer duurzame toekomst.