Voorraadbeheer is een afweging tussen werkkapitaal en service level. Klassiek MRP rekent met statische lead times en vaste safety stocks. AI rekent met variantie, externe signalen en service-level-doelstellingen per SKU.
Lead time variance modelleren
Een leverancier met gemiddeld 14 dagen levertijd maar standaard-deviatie 5 dagen vraagt meer safety stock dan een leverancier met 14 dagen lead time bij standaard-deviatie 1 dag. AI modelleert variance per leverancier-SKU-combinatie.
Service level per SKU
Niet elke SKU verdient 99 procent service level. ABC-classificatie plus klant-impact bepaalt per SKU het juiste service-level-doel. AI rekent per SKU het minimale safety stock voor dat doel uit.
Multi-echelon optimalisatie
Voor organisaties met meerdere voorraad-locaties (centraal warehouse plus regionale DCs): multi-echelon-optimalisatie verlaagt totale voorraad zonder service-impact. Veel klassieke ERP's missen dit, AI-engines bieden dit out of the box.
Anomaly detection op leveranciers-prestaties
Een leverancier waarvan de lead time begint op te lopen wordt automatisch gesignaleerd voordat het service-impact heeft. Inkoper krijgt early warning, niet pas een out-of-stock.
Verwant: Freelance AI consultant inhuren, AI demand forecasting.