MLOps

Waarom je forecastmodel klopt, maar je voorraad niet.

Written by
DSL
Published on
november 10, 2025
DSL blog

Een goed forecastmodel bouwen is één ding. Impact realiseren is iets anders. Alles klopt in je code, de resultaten zien er goed uit en toch raakt een product uit voorraad of ligt het magazijn vol. Waar gaat het mis?

De waarde van forecasting zit niet in het model zelf, maar in wat je ermee doet. Drie elementen bepalen of je echt impact maakt:

  1. de echte vraag zien,
  2. belangen afstemmen binnen de organisatie,
  3. en blijvend verbeteren.

1. Zie je de echte vraag wel?

Veel organisaties meten alleen verkopen. Daarmee mis je de werkelijke vraag, de unconstrained demand, oftewel de vraag zonder voorraadbeperkingen. Voorbeeld: merk X is uitverkocht, merk Y stijgt plots in verkoop. Dat lijkt een trend, maar in werkelijkheid is het substitutiegedrag. Zonder deze data blijft je forecast blind voor wat klanten echt willen. Slimme aanpak: toon pas “niet op voorraad” zodra een klant op een product klikt. Zo weet je dat er vraag was en kun je meteen een alternatief aanbieden. Resultaat: inzicht in echte vraag en een betrouwbaardere forecast.

2. Waarom is niemand het eens over de forecast?

Sales, finance en supply chain kijken allemaal anders naar cijfers. Sales wil groei, finance kijkt terug, en supply chain kiest voor zekerheid. Zonder gezamenlijke basis ontstaat discussie.

De oplossing: een datagedreven forecast als gemeenschappelijk vertrekpunt. Combineer die met expertise uit de business, judgemental forecasting, om cijfers te verrijken met context. Zo ontstaat balans tussen data en ervaring plus groeit het vertrouwen in de uitkomst.

3. Forecasting stopt niet bij opleveren van een model

Een model opleveren is pas het begin. De vraag is: voegt het waarde toe? Worden producten minder vaak out of stock? Nemen risico’s af? Dat meet je met Forecast Value Added (FVA). Blijvend verbeteren vraagt om structuur. Daar komt MLOps in beeld: het vakgebied dat zorgt dat modellen betrouwbaar blijven draaien en leren van nieuwe data. Van automatische deployment tot monitoring en bijsturen bij data drift, zo blijft je forecast relevant en toekomstbestendig.

Van model naar impact

De kracht van demand forecasting ligt dus niet in het eindeloos fine-tunen, maar in slim organiseren. Meet de werkelijke vraag, stem belangen af en verbeter continu. Zo maak je de stap van een goed model naar bedrijfsimpact.

👉 Wil je weten waar je het best kunt beginnen? Of hoe je bestaande processen versterkt met future-proof MLOps?
Plan een kennismakingsgesprek, wij denken graag mee.

Vragen? Neem contact met ons op

Blog

Dit is ook interessant

Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit.

Flink investeren weinig resultaat Veel organisaties investeren flink in forecastingmodellen en toch blijft het resultaat achter. De voorraad klopt niet met de…

Generatieve AI (GenAI) ontwikkelt zich razendsnel. Niet alleen in tekst, maar vooral in beeld en video zien we enorme sprongen in kwaliteit….

De culturele sector werkt elke dag aan impact. Op het publiek, op de stad, op de maatschappij. Maar data & artificial intelligence…

Meld je aan voor onze nieuwsbrief

Wil je als eerste op de hoogte zijn van een nieuwe blog?