Predictive inventory management
AI koppelt historische verkoop en seizoenspatronen aan de actuele voorraadpositie en triggert herbestellingen automatisch — 25–35% minder dead stock, 40% minder stock-outs.
ONS WERK/AI-WAREHOUSE
LOGISTIEK · VOORBEELDCASEAI-Warehouse
Een voorbeeldcase voor een middelgroot distributiecentrum in tuingereedschap: vier AI-toepassingen die voorraad, orderafhandeling, inkoop en klantkennis in samenhang verbeteren.
Van reactief aanvullen naar voorspelbare voorraadHET VRAAGSTUK
Volle schappen,
en toch nee verkopen.
Een distributiecentrum in tuingereedschap — zo’n 150 medewerkers, drie magazijnen, 2.500 artikelen en ruim 500 detailhandelaren, tuincentra en bouwmarkten als klant — beheert de voorraad in Excel naast een verouderd systeem. Het gevolg: 15 tot 20 procent van de voorraad verkoopt niet, terwijl populaire artikelen regelmatig uitverkocht zijn. Drie tot vier ton aan kapitaal ligt vast in voorraad die niet beweegt.
Ook in het magazijn en aan de verkoopkant lekt waarde weg. Orders worden zonder prioritering gepickt en gepakt, met een doorlooptijd van twee tot drie dagen en zo’n vijf procent foutieve zendingen. De inkoop reageert op tekorten in plaats van vooruit te plannen — het seizoen wordt structureel verkeerd ingeschat. En van kooppatronen per klant bestaat geen beeld, dus blijven upsell, cross-sell en klantbehoud liggen.
- 0115–20% dead stock; €300–400k vastgelegd in voorraad die niet beweegt
- 02Picken zonder prioritering: 2–3 dagen doorlooptijd en ~5% foutieve zendingen
- 03Seizoensvraag verkeerd ingeschat — reactief inkopen in plaats van proactief
- 04Geen inzicht in kooppatronen: upsell, cross-sell en klantbehoud blijven liggen
ONZE AANPAK
Eén datastroom,
vier verbeteringen.
- 01 · INZICHT
Data samengebracht
Drie jaar transactiedata uit Excel en het legacy-systeem samengebracht tot één betrouwbare basis: artikelen, orders, klanten en seizoenspatronen.
- 02 · FOCUS
Waarde eerst
Vier toepassingen gekozen op de plekken waar het meeste geld weglekt: voorraad, orderafhandeling, inkoopplanning en klantkennis — elk apart in te voeren.
- 03 · ADOPTIE
In het dagelijkse werk
Voorspellingen en aanbevelingen landen in de schermen van inkopers, magazijnmedewerkers en accountmanagers — geen apart systeem erbij, maar beter werken in het bestaande proces.
DE OPLOSSING
Vier AI-modules,
één sluitend geheel.
Elke module lost één knelpunt op, en samen versterken ze elkaar: een betere vraagprognose voedt de voorraadsturing, snellere orders en scherpere klantinzichten.
Intelligente order routing
Orders geprioriteerd op urgentie, verzendlocatie en pick-efficiency, met computer vision-controle bij het verpakken en geconsolideerde transportroutes.
Vraagprognose & planningsassistent
Een machine learning-model, getraind op drie jaar transactiedata, met automatische seizoenscorrecties en een wekelijks beeld van welke producten gaan lopen.
Klant-intelligence dashboard
Klanten geclusterd op koopgedrag, met geautomatiseerde aanbevelingen per klant en vroege signalering van churn-risico.
HET RESULTAAT
Minder kapitaal op de plank,
meer omzet per klant.
Voorraad die klopt
25–35% minder dead stock en 40% minder stock-outs: het vastgelegde kapitaal komt vrij, terwijl populaire artikelen leverbaar blijven.
Orders de deur uit
De afhandeling wordt 50% sneller en de foutquote daalt van ~5% naar 0,5% — klanten krijgen sneller én vaker het juiste product.
Plannen in plaats van reageren
85% nauwkeuriger voorraadplanning bespaart zo’n €150k per jaar, en betere klantretentie levert 12–15% omzetgroei op.
“De voorraad volgt de vraag — niet andersom.”
UW PROCES ALS VOLGENDE?
Welk proces kan
morgen beter?
In een eerste gesprek brengen we uw vraagstuk en de meest kansrijke AI-toepassingen samen in beeld.
Start een gesprek ↗