Het goed kunnen voorspellen van de klantvraag is van levensbelang voor alle partners in je supply chain. Twintig jaar geleden was dat nog een enorme uitdaging. Met predictive analytics kun je de betrouwbaarheid van jouw voorspellingen gelukkig sterk verbeteren. En dat is tegenwoordig een stuk makkelijker en goedkoper dan vroeger.
In mijn werk zie ik het steeds vaker: logistieke ketens die continu onder spanning staan. Ketenpartners willen geen ‘nee’ verkopen. Het opslaan van grote voorraden is duur en sommige producten zijn beperkt houdbaar. Daardoor werken bedrijven volgens het just-in-time principe, waarbij ze levering en productie zodanig op elkaar afstemmen dat er nauwelijks tot geen voorraden nodig zijn. Daarvoor moet het transport echter vlekkeloos verlopen. En ondertussen willen alle schakels in de keten – zoals fabrikanten en groothandels – inzicht in wanneer ze leveringen kunnen verwachten. Daardoor krijg ik vaak de vraag van klanten: hoe breng ik rust in mijn supply chain die altijd onder druk staat?
Inzicht in de toekomstige klantvraag
Die druk begint bij onvoldoende inzicht in de toekomstige vraag van je klant. Dat zorgt voor allerlei uitdagingen in jouw organisatie. Wanneer de vraag hoger is dan je verwacht moet je op het laatste moment extra inkopen doen – meestal tegen hoge prijzen. Misschien moet je extra personeel inhuren. Of je krijgt een boete omdat je leveringsafspraken niet nakomt. Als de vraag lager uitvalt dan je verwacht, blijf je zitten met voorraden en bijbehorende kosten. En wellicht gaat een deel van jouw assortiment wel verloren doordat het beperkt houdbaar is. Onvoldoende inzicht in je toekomstige klantvraag brengt kortom een hoop stress met zich mee. Maar dat is van alle tijden.
2001 – Praten over big data
Toen ik in 2001 actief was als Business Intelligence Manager, werd er al veel gepraat over het inzetten van data voor het verbeteren van de supply chain. Ook toen was inzicht in de klantvraag al een uitdaging. Ondanks dat het al mogelijk was om met software vraagvoorspellingen te doen, bijvoorbeeld op basis van de verkoopgeschiedenis. Maar destijds was de software duur en eigenlijk alleen te gebruiken door IT-specialisten en statistici. De rekenkracht van die tools was groot voor die tijd, maar valt in het niet bij de huidige mogelijkheden. Het integreren van verschillende databronnen was weliswaar mogelijk, maar erg kostbaar. Bovendien waren veel bronnen die we tegenwoordig hebben – zoals weermodellen – destijds nog niet direct beschikbaar.
2021 – Werken met big data
Vandaag de dag vertrouwen we op onze data bij het maken van beslissingen. Data is bijna onbeperkt beschikbaar. En de rekenkracht van moderne computertechnologie neemt nog steeds toe. Het grote verschil is de gebruiksvriendelijkheid van moderne software voor predictive analytics. Met de tools van nu kun je, ook zonder specialistische kennis van software of statistiek, accurate vraagvoorspellingen maken.
Effectief Supply Chain Management begint met vraagvoorspelling
Maar hoe kunnen die uitgebreide mogelijkheden jou helpen om rust te brengen in je supply chain? Predictive analytics succesvol inzetten voor effectief supply chain management begint met het nauwkeurig voorspellen van de klantvraag. Van daaruit kun je vervolgens conclusies trekken over de gevolgen voor de rest van je supply chain, zoals je planning voor inkoop, warehousemanagement en distributie.
Met predictive analytics van nu kun je veel nauwkeurigere voorspellingen doen dan vroeger. Dat komt doordat algoritmes zichzelf continu verbeteren. Bovendien, kun je nu veel meer databronnen bij elkaar brengen voor analyses, dashboards en rapportages. Dankzij de verbeterde gebruiksvriendelijkheid van de software kun je de resultaten bovendien zelf eenvoudig verder analyseren, en aanpassen op basis van jouw expertise.
Rust in de supply chain begint dus bij een goed inzicht in de toekomstige klantvraag. En dat is met predictive analytics makkelijker haalbaar dan ooit.
