Voorraadbeheer met AI hoeft niet moeilijk te zijn. Voor ieder voorraadartikel dat stof ligt te happen, grijpen klanten elders twee keer mis. Voorraad is vaak een flinke kostenpost, zonder dat het automatisch leidt tot betere leverbetrouwbaarheid of blije klanten.
Ik help organisaties om hun voorraad effectief in te zetten, met heldere processen, slimme segmentatie en (wanneer nuttig) de inzet van AI. In deze blog neem ik je mee in hoe dat werkt, en wat je eerst goed op orde moet hebben voordat je met AI aan de slag gaat.
Zo bouw je een voorraadstrategie op
Segmentatie van artikelen
Om voorraad slim te beheren, moet je eerst weten wat je precies gaat beheren. Dat begint met het segmenteren van artikelen. Dit kan je zo klein of groot maken als dat nodig is. Een praktische indeling die ik zelf vaak gebruik is:
- Fast movers: producten die vaak én in grote aantallen verkocht worden
- Reguliere artikelen: stabiele verkopen van producten met bescheiden volumes
- Slow movers: artikelen die langzaam maar gestaag verkopen
- Lumpy items: grillige verkoop, zoals seizoenspieken of producten die projectmatig verkocht worden
Voor elk type artikel hoort een ander voorraadbeleid. Deze strategie zorgt voor maximale leverbetrouwbaarheid zonder dat je structureel te veel voorraad vasthoudt. Want onnodige voorraad betekent afschrijving, opslagruimte en administratieve handelingen.
Betrouwbare data
Of je AI gebruikt of niet, zonder goede data gaat het mis. Vanuit Spects helpen wij organisaties daarom met het ontwikkelen van een datawarehouse, het ontsluiten van databronnen en het opstellen van een data-visie. Historische verkoopgegevens zijn cruciaal voor elke forecast. Laat deze valideren door de business, zoals je salesteam: die weten vaak wanneer een piek echt structureel is, of gewoon een eenmalige actie.
Vervolgens kijk je naar je interne processen. Hoe voorspelbaar is je productie of inkoop? Hoe vaker het misgaat in de keten, hoe meer veiligheidsvoorraad je nodig hebt. En ook belangrijk: check je fysieke voorraad regelmatig, de mate van datakwaliteit bepaalt de nauwkeurigheid van je voorraadbeheer. Niets zo frustrerend als een systeem dat 10 stuks toont, maar er blijken er maar 9 te liggen.
Vier manieren waarop je voorraadbeheer met AI versterkt
AI is geen magische oplossing, maar wel een krachtige versneller, mits je basis op orde is. Hieronder vier veelgebruikte toepassingen van AI in voorraadbeheer:
Vraagvoorspelling
Machine learning-modellen kunnen op basis van historische data en ‘events’, zoals seizoenspatronen, voorspellen hoeveel je van een artikel gaat verkopen. Afhankelijk van de data die je bezit, kunnen Machine Learning modellen rekening houden met:
- Trends over meerdere jaren
- Feestdagen, promoties en het weer
- Afwijkingen zoals tijdelijke acties
Zo neem je betere beslissingen over inkoop, productie en voorraad en vermijd je overschotten of tekorten. Benieuwd hoe je meer uit Machine Learning haalt? Lees de blog over Machine Learning in de praktijk.
Automatische herbevoorrading
AI kan signalen uit je data omzetten in concrete acties. Bijvoorbeeld als de vraag ineens sneller stijgt dan verwacht, kan het systeem automatisch het bestelpunt aanpassen of zelfs een bestelling triggeren. Jij hoeft er dan niet constant bovenop te zitten.
Slimme segmentatie van assortiment
Heb je honderden of duizenden artikelen? Laat AI je dan helpen om ze automatisch in te delen op gedrag: stabiel, seizoensgebonden, onregelmatig, enzovoort. Zo kies je per groep het juiste voorraadbeleid zonder dat je eindeloos met Excel hoeft te stoeien.
Automatische product titels en teksten
Eindeloos op zoek gaan naar de beste SEO-keywords voor de producten die je online in je WordPress, Magento of WooCommerce shop probeert te promoten? Er bestaan tegenwoordig AI’s die dit voor je oplossen. Zo kun je automatisch producten creëren aan de hand product afbeeldingen, automatisch SEO-teksten optimaliseren en chatten met je eigen webwinkel. Zo kun je direct zien hoeveel omzet je per dag hebt gedraaid en welke producten het beste verkopen. Benieuwd naar een demo? In samenwerking met OrangeMove.ai helpen we je graag verder.
Scenario-analyse
Wat als een leverancier een maand uitvalt? Of je omzet ineens 20% stijgt? Met AI kun je scenario’s doorrekenen en simuleren hoe dat uitpakt voor je voorraad, kosten en servicegraad. Je weet dus vooraf waar je risico’s zitten.
Slim4: één tool, meerdere toepassingen
Voor al deze toepassingen van AI is er een model of platform die dat specifieke onderdeel het beste kan. Echter zijn er ook tools die goed presteren op alle onderdelen. Een mooi voorbeeld hiervan is Slim4 van Slimstock. Gespecialiseerd in voorraadoptimalisatie, met AI-gestuurde herbevoorrading gebaseerd op vraag, levertijd en bestelpatronen. Daarnaast is Slim4 ook nog te koppelen aan traditionele ERP systemen zoals SAP, om alle bewegingen ook daar te registeren en te waarborgen. Zelf geen capaciteit om dit te regelen? Onze Data Engineers kunnen hierbij ondersteunen.
Met Slim4 werk je datagedreven én praktijkgericht aan slimmere voorraad.
Het belangrijkste is dat AI geen magische oplossing is, maar een versneller als je het data-fundament goed hebt staan en je processen kloppen.
Twee voorbeelden uit de praktijk:
Actie veroorzaakt piek
Een organisatie verkocht jarenlang stabiel een bepaalde ladder. Tot er vorig jaar een grote actie werd ingezet, met als gevolg zes weken lang +300% verkoop.
Een traditionele forecast had dit als nieuwe standaard gezien, met te hoge inkoop als resultaat. Dankzij AI werd deze piek herkend als een uitschieter. Het model corrigeerde terug naar het oorspronkelijke patroon, waardoor dit jaar weer realistisch werd gepland. Geen onnodige voorraad, geen misgelopen omzet.
Seizoenspatronen
Een leverancier van zonnebrandcreme kampte jaarlijks met hetzelfde probleem: te laat aanvullen in het voorjaar, te veel voorraad na de zomer. Door AI in te zetten (in Slim4) en het product als seizoensartikel te classificeren, werd het patroon herkend en voorspeld op basis van jaren aan data. Het systeem leerde:
- Wanneer het tijd is om op te schalen
- Wanneer juist weer af te bouwen
- Wanneer warm weer zorgt voor tijdelijke pieken
Het resultaat: betere beschikbaarheid tijdens piekmomenten, minder afboekingen na de zomer.
Kun jij voorraadbeheer slimmer aanpakken?
Als je enthousiast geworden bent van de mogelijkheden die AI bieden voor voorraadbeheer dan is het tijd om te starten. Stel jezelf de volgende vragen eerst:
❏ Weet je van elk artikel of het een fast mover of lumpy item is?
❏ Wordt je forecast gecorrigeerd voor eenmalige acties?
❏ Is je bestelpunt gebaseerd op actuele doorlooptijd en leverbetrouwbaarheid?
❏ Heb je scenario’s doorgerekend voor leveringsproblemen?
Ik help bedrijven om hun voorraadbeheer praktisch en datagedreven te verbeteren, met of zonder AI. Denk aan structuur in processen, betere inzichten en de juiste tools.
Plan een vrijblijvend gesprek met ons in. Laten we samen geld én frustratie besparen.
