Efficiënter voorraadbeheer bij Athlon
Lees meerDe klant,
De uitdaging,
Het voorraadbeheer rondom onderhoud en reparatie liep tegen zijn grenzen aan. Onderdelen werden bijgehouden in losse systemen en spreadsheets, waardoor niemand een compleet en actueel beeld had. Dat leidde tot onnodige voorraden, misgelopen reserveringen en langere doorlooptijden in de werkplaats.
Athlon wilde af van dit onderbuikgevoel en sturen op betrouwbare, actuele cijfers — zodat de juiste onderdelen op het juiste moment beschikbaar zijn, zonder onnodig kapitaal in de schappen.
Onze oplossing,
Samen bouwden we een centraal dataplatform dat alle relevante bronnen — inkoop, werkplaats en logistiek — samenbrengt in één betrouwbare omgeving. Bovenop dat fundament ontwikkelden we een reserveringssysteem en voorspelmodellen die laten zien welke onderdelen wanneer nodig zijn.
Zo weet elke afdeling precies waar ze aan toe is en verschuift het beheer van reageren naar vooruitkijken.
De aanpak,
We werkten in korte iteraties nauw samen met de mensen op de werkvloer, zodat het systeem naadloos aansloot op de dagelijkse praktijk. Via Azure zetten we een schaalbare data-pipeline op die de bronnen automatisch synchroniseert, en met machine learning voorspellen we de vraag naar onderdelen.
Het resultaat: minder nee-verkoop, lagere voorraadkosten en een werkplaats die sneller kan doorpakken.
“Efficiënter voorraadbeheer en reserveringssysteem door middel van onze end-to-end data-oplossing”
Bekijk ook andere cases,
Meer voorbeelden van wat data en AI in de praktijk mogelijk maken.
Wat wil jij dat data doet?
Bericht verstuurd
Bedankt voor je bericht. We nemen zo snel mogelijk contact met je op.