Investeren in forecasting loont pas écht als productiebedrijven in staat zijn veel méér parameters te interpreteren. Slim toepassen van AI en data verzamelen binnen en buiten de keten maken het mogelijk.
Het is opmerkelijk hoeveel bedrijven ik ontmoet die hun inkoopbeleid en productieplanning nog steeds primair baseren op historische verkoopdata. Belangrijke informatie, begrijp me niet verkeerd. Maar onvoldoende. Want hiermee blijven productieplanning en inkoopbeslissingen zijn reactief, weinig wendbaar en onvoldoende afgestemd op bredere marktontwikkelingen. Dat moet en kan anders.
Wie inkoop en productie beter wil plannen, moet het aantal parameters in de forecastingmodellen fors uitbreiden. Denk aan externe factoren zoals weersomstandigheden, sectortrends, grondstofprijzen op termijnmarkten, valutakoersen en internationale handelsbelemmeringen (super actueel en dagelijks veranderend op dit moment!). Deze variabelen hebben op de vraagontwikkeling – en daarmee op de effectiviteit van hun supply chain.
Kunstmatige intelligentie maakt het mogelijk om deze complexe mix van factoren te verwerken in voorspellingsmodellen. AI herkent patronen die voor het menselijk oog onzichtbaar blijven en legt correlaties tussen schijnbaar ongerelateerde datasets. Zo kunnen plotselinge stijgingen in wisselkoersen of nieuwe importheffingen vroegtijdig signalen afgeven voor stijgende kosten en veranderend koopgedrag. AI-modellen gebruiken deze signalen om inkoop- en productieplanningen proactief aan te passen. Bedrijven die deze effecten leren modelleren, verhogen de voorspelbaarheid van hun vraag aanzienlijk – en voorkomen onder- of overproductie.
Een kritieke randvoorwaarde voor succesvolle AI-toepassingen is de beschikbaarheid van kwalitatief hoogwaardige en veelzijdige data. Ik verbaas me erover hoe beperkt het zicht van veel van mijn nieuwe contacten organisaties is op externe databronnen en hoezeer zij vaak -onnodig- worstelen met de integratie van data uit verschillende systemen en formats. Hier ligt een kans voor samenwerking binnen de keten. Door eerder in het proces informatie te delen – bijvoorbeeld over verwachte promoties, vraagpieken of leverproblemen – ontstaat een rijker datalandschap voor alle schakels. AI helpt hierbij door data uit uiteenlopende bronnen en bestandsformaten te standaardiseren en interpreteren. De technologie maakt het mogelijk om appels met peren te combineren en daaruit bruikbare, gestandaardiseerde inzichten te distilleren.
De voordelen van AI-gedreven forecasting staan of vallen met de vraag of uw organisatie over voldoende en relevante data beschikt. Zowel intern (klantgedrag, verkoophistorie, actie-effecten) als extern (marktcijfers, valutatrends, concurrentie-informatie). Zonder deze basis blijft AI een belofte zonder inhoud.Het is tijd om forecasting te benaderen als strategische discipline. Niet alleen als het verlengstuk van historische verkoop, maar als een dynamisch model dat gevoed wordt met real-time, diverse en rijke data. Bedrijven die hierin investeren, zullen merken dat hun supply chain sneller, slimmer en beter bestand is tegen onzekerheid – in een wereld die steeds minder voorspelbaar is.
Heeft u vragen? Wij helpen u graag verder.
Image credit:
