Voorraadprognose

Wat is Voorraadprognose?

Voorraadprognose is het proces waarbij de toekomstige voorraadbehoeften van een bedrijf worden voorspeld om aan de klantvraag te voldoen zonder overvoorraad of tekorten. Dit gebeurt door het analyseren van historische verkoopgegevens, markttrends en andere factoren om in te schatten hoeveel voorraad er over een bepaalde periode nodig is.

Door de vraag nauwkeurig te voorspellen kunnen bedrijven:

• Hun voorraadniveaus optimaliseren
• Opslagkosten verlagen
• De operationele efficiëntie verbeteren

Voorraadprognose speelt een cruciale rol in supply chain management. Het zorgt ervoor dat producten beschikbaar zijn wanneer klanten ze willen, wat klanttevredenheid en loyaliteit verhoogt. Nauwkeurige prognoses helpen bedrijven om voorraadkosten en serviceniveaus in balans te brengen, waardoor het risico op tekorten of overvoorraad wordt geminimaliseerd. Door vraag te begrijpen en te voorspellen kunnen bedrijven weloverwogen beslissingen nemen over inkoop, productieplanning en resource-allocatie.

Hoe wordt Voorraadprognose Gebruikt?

Voorraadprognose wordt door bedrijven gebruikt om hun voorraadniveaus af te stemmen op de klantvraag, zodat optimale beschikbaarheid wordt gegarandeerd en de kosten onder controle blijven. Enkele belangrijke toepassingen:

Minimaliseren van Tekorten (Stockouts)

• Tekorten ontstaan wanneer een product niet beschikbaar is voor klanten, wat leidt tot gemiste verkopen en ontevreden klanten.
• Voorraadprognose helpt om de toekomstige vraag te voorspellen, zodat bedrijven voldoende voorraad kunnen aanhouden.
• Door verkooptrends en -patronen te analyseren, kunnen bedrijven anticiperen op momenten waarop producten dreigen uit te raken en proactief bijbestellen.

Verlagen van Voorraadkosten

• Overtollige voorraad bindt kapitaal en brengt opslagkosten met zich mee (magazijn, verzekering, veroudering).
• Prognoses stellen bedrijven in staat om op het juiste moment de juiste hoeveelheid te bestellen, waardoor overbodige voorraad wordt verminderd.
• Optimalisatie van voorraadniveaus verlaagt opslagkosten en verbetert de cashflow.

Verminderen van Productverspilling

• Overtollige voorraad, vooral bederfelijke goederen, kan leiden tot verspilling als producten verlopen voordat ze worden verkocht.
• Prognoses identificeren langzaam verkopende artikelen en voorspellen toekomstige verkopen, zodat bedrijven hun bestelhoeveelheden kunnen aanpassen.
• Het afstemmen van voorraadniveaus op de daadwerkelijke vraag minimaliseert verspilling en verhoogt de winstgevendheid.

Belangrijke Concepten bij Voorraadprognose

Het begrijpen van deze concepten is essentieel voor een effectieve voorraadprognose:

Levertijdvraag

• Levertijd: De periode tussen het plaatsen van een bestelling en het ontvangen van de voorraad.
• Levertijdvraag: De hoeveelheid van een product die wordt verkocht tijdens de levertijd.

Formule:

levertijdvraag = gemiddelde_levertijd * gemiddelde_dagelijkse_verkoop

Voorbeeld:
Als de gemiddelde levertijd 5 dagen is en de gemiddelde dagelijkse verkoop 20 stuks:

levertijdvraag = 5 * 20  # Resultaat: 100 stuks

Dit betekent dat er naar verwachting 100 stuks worden verkocht tijdens de levertijd.

Verkooptrends Meten

• Het analyseren van historische verkopen om patronen te ontdekken (seizoenpatronen, groeitrends).
• Prognoses aanpassen op basis van verwachte veranderingen (zoals stijgingen tijdens feestdagen).
• Tools: voortschrijdende gemiddelden, jaar-op-jaar vergelijkingen, statistische modellen.

Bestelpunt

• Het voorraadniveau waarop een nieuwe bestelling moet worden geplaatst.
• Houdt rekening met levertijdvraag en veiligheidsvoorraad.

Formule:

bestelpunt = (gemiddelde_dagelijkse_verkoop * levertijd) + veiligheidsvoorraad

Voorbeeld:
Levertijd: 5 dagen, gemiddelde dagelijkse verkoop: 20 stuks, veiligheidsvoorraad: 50 stuks

bestelpunt = (20 * 5) + 50  # Resultaat: 150 stuks

Bestel bij wanneer de voorraad 150 stuks bereikt.

Veiligheidsvoorraad

• Extra voorraad om tekorten als gevolg van onzekerheden te voorkomen.
• Werkt als buffer tegen schommelingen.

Formule:

veiligheidsvoorraad = (maximale_dagelijkse_verkoop * maximale_levertijd) - (gemiddelde_dagelijkse_verkoop * gemiddelde_levertijd)

Voorbeeld:
Maximale dagelijkse verkoop: 30 stuks, maximale levertijd: 7 dagen, gemiddelde dagelijkse verkoop: 20 stuks, gemiddelde levertijd: 5 dagen

veiligheidsvoorraad = (30 * 7) - (20 * 5)  # Resultaat: 110 stuks

Houd 110 stuks aan als veiligheidsvoorraad om onverwachte pieken of vertragingen op te vangen.

Voorraadprognose Formules

Berekenen van Levertijdvraag

levertijdvraag = gemiddelde_levertijd * gemiddelde_dagelijkse_verkoop

Een nauwkeurige levertijdvraag garandeert voldoende voorraad tijdens de aanvulling.

Berekenen van Veiligheidsvoorraad

veiligheidsvoorraad = (maximale_dagelijkse_verkoop * maximale_levertijd) - (gemiddelde_dagelijkse_verkoop * gemiddelde_levertijd)

Houdt rekening met variatie in vraag en aanbod.

Berekenen van Bestelpunt

bestelpunt = levertijdvraag + veiligheidsvoorraad

Zorgt ervoor dat bestellingen worden geplaatst voordat de voorraad onder het veilige niveau daalt.

Soorten Methodes voor Voorraadprognose

Verschillende benaderingen omvatten kwalitatieve en kwantitatieve technieken:

Kwalitatieve Prognose

• Gebaseerd op meningen van experts, marktonderzoek, subjectieve beoordeling.
• Vooral geschikt als er weinig historische data is of bij nieuwe producten.

Methoden:

• Marktonderzoek: Enquêtes, interviews, focusgroepen.
• Delphi-methode: Consensus van een panel van experts.

Kwantitatieve Prognose

• Gebruikt wiskundige modellen en historische data.
• Gaat ervan uit dat patronen uit het verleden zich zullen herhalen.

Methoden:

• Tijdreeksanalyse: Analyseert gegevens in de tijd voor patronen.
• Causale modellen: Onderzoekt relaties tussen vraag en beïnvloedende factoren.

Trendprognose

• Identificeert patronen in verkoopcijfers over de tijd.
• Handig om stijgingen, dalingen of stabiliteit in de vraag te voorspellen.
• Voorbeeld: Stijgende trend in biologische producten geeft aan dat de voorraad moet worden verhoogd.

Grafische Prognose

• Zet verkoopcijfers uit in grafieken om trends en patronen te visualiseren.
• Voorbeeld: Lijngrafieken kunnen seizoenspieken en -dalen tonen.

Toepassingen en Voorbeelden

Gebruik van AI en Automatisering bij Voorraadprognose

Ontwikkelingen in AI en automatisering hebben voorraadprognose getransformeerd:

Machine Learning Algoritmen

• Machine learning-modellen analyseren grote datasets, herkennen complexe patronen en verbeteren na verloop van tijd.
• Houden rekening met meerdere variabelen: historische verkopen, markttrends, promoties en externe factoren (weer, economische indicatoren).
• Door continu te leren van nieuwe data wordt de nauwkeurigheid van prognoses verhoogd.

AI-Gedreven Voorraadbeheersystemen

Voordelen zijn onder andere:

• Realtime Voorraadmonitoring: Continue bewaking van de voorraad.
• Automatisch Bestellen: Plaatst automatisch inkooporders bij het bestelpunt.
• Voorspellende Analyse: Voorspelt de vraag via uitgebreide data-analyse.

Integratie met AI-Automatisering en Chatbots

• Chatbots voor Klantinzicht:
  Chatbots gaan in gesprek met klanten, verzamelen voorkeuren en voorspellen trends.

  def verzamel_klantfeedback(): # Chatbot-interactiecode om klantvoorkeuren te verzamelen pass

• Geautomatiseerde Leverancierscommunicatie:
  Automatiseert bestellingen om handmatig werk en vertraging te verminderen.

  def automatisch_inkooporder_genereren(bestelpunt, huidige_voorraad): if huidige_voorraad <= bestelpunt: # Code om inkooporder te genereren en naar leverancier te sturen pass

• Integratie van Voorspellende Analyse:
  Combinatie van AI met analytics:

  • Identificeert opkomende trends
  • Past prognoses in realtime aan
  • Verbetert besluitvorming

Voorbeeld: AI in Voorraadprognose

Een retailbedrijf integreert AI in het voorraadbeheer door verkoopdata, social media-trends en economische indicatoren te analyseren.

• Verkoopdata: Identificeert bestsellers en seizoenspatronen.
• Social Media-trends: Volgt hashtags/mentions om stijgende productinteresse te detecteren.
• Economische indicatoren: Past prognoses aan op veranderingen in consumentbestedingen.

Het AI-systeem automatiseert bestellingen en past bestelniveaus dynamisch aan op marktomstandigheden.

Behaalde Voordelen:

• Verbeterde prognosenauwkeurigheid (minder tekorten en overschotten)
• Snellere reactie op marktveranderingen
• Kostenbesparing (lagere opslagkosten, minder gemiste verkopen)

Door gebruik te maken van AI en automatisering optimaliseert het bedrijf de voorraad, stemt het af op de vraag en verkrijgt het een concurrentievoordeel.

Onderzoek naar Voorraadprognose

Voorraadprognose is essentieel binnen supply chain management, met als doel behoeften te voorspellen en kosten te minimaliseren. Recent onderzoek omvat:

1. Combineren van Probabilistische Prognoses bij Intermitterende Vraag
   Shengjie Wang, Yanfei Kang, Fotios Petropoulos

   • Richt zich op voorspellingen bij intermitterende vraag, met nadruk op probabilistische methoden voor besluitvorming onder onzekerheid.
   • Stelt het combineren van probabilistische prognoses voor, waarbij nauwkeurigheid en voorraadbeheer in balans worden gebracht.
   • Gecombineerde benaderingen presteren beter dan individuele, hoewel er afwegingen zijn.

2. Waarde-gebaseerd Voorraadbeheer
   Grzegorz Michalski

   • Richt voorraadbeheer op het financiële doel van het maximaliseren van de ondernemingswaarde.
   • Presenteert een aangepaste benadering die waardemaximalisatie integreert.
   • Helpt bedrijven de voorraadstrategie af te stemmen op bredere financiële doelen.

3. Een Generiek Raamwerk voor Besluitvorming in Retail Voorraadbeheer
   Hans Jurie Zietsman, Jan Harm van Vuuren

   • Stelt een holistisch raamwerk voor voor besluitvorming in retailvoorraad.
   • Behandelt complexiteit door globalisering en e-commerce.
   • Integreert productsegmentatie en vraagprognose voor het balanceren van doelstellingen.

4. Kenmerk-gebaseerde Combinatie van Prognoses voor Intermitterende Vraag: Bias, Nauwkeurigheid en Voorraadimplicaties
   Li Li, Yanfei Kang, Fotios Petropoulos, Feng Li

   • Richt zich op methoden om prognoses te combineren bij intermitterende vraag in productiesystemen.
   • Stelt een kenmerk-gebaseerd raamwerk voor om nauwkeurigheid en voorraadimpact te verbeteren.

Voor meer over voorraadprognose, AI-automatisering en best practices, bekijk andere FlowHunt-bronnen.