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.
Hoe wij dit voor u realiseren
Wij bouwen voorraadoptimalisatie die op basis van vraag en doorlooptijden bepaalt wat en wanneer u moet bestellen, zodat u minder misgrijpt en minder overtollige voorraad heeft. Zo verlaagt u kosten zonder nee te verkopen.
Aan de slag
We beginnen afgebakend en tonen resultaat voordat we opschalen. We werken met een vast dagtarief of een projectprijs. Neem contact op voor een kort gesprek.
Verwant: Freelance AI consultant, AI demand forecasting.
