Inzicht en schaalbaar groeien door een datawarehouse op eigen server
Zuiver
Data & AI voor de groothandel
Een groothandel draait op marges die afhangen van de juiste voorraad op het juiste moment.
Orders, voorraad, inkoop en klantgegevens komen uit het ERP, de webshop en de systemen van leveranciers. Zolang die bronnen los van elkaar staan, zien inkoop en verkoop pas achteraf waar ze misgrepen of te veel inkochten. Data en AI brengen die bronnen samen en maken de vraag per product en klant zichtbaar.
Uitdagingen,
Duizenden artikelen, seizoenen en acties maken het lastig om per product te bepalen hoeveel er moet liggen. Een nee-verkoop kost een klant, een volle stelling kost geld. Tegelijk vragen afnemers om snellere levering en meer inzicht. Dat vraagt om een betrouwbare bron van waarheid en om voorspellingen in plaats van schattingen.
Hoe wij ondersteunen,
Wij bouwen het datafundament waarop verkoop, inkoop en logistiek dezelfde cijfers zien, en daarbovenop modellen die de vraag per product en locatie voorspellen. Voor Zuiver realiseerden we een datawarehouse op eigen server en voor Vivara een dataplatform als single source of truth. Dit zijn enkele voorbeelden van wat er mogelijk is. Welke oplossing het beste past, hangt altijd af van de uitdaging en de organisatie.
DSL in cijfers,
40
Data experts
10+
Jaar ervaring
200+
Projecten gerealiseerd
8,7
Klantwaardering
Neem contact op met onze experts,
Wil je weten wat wij voor jouw organisatie kunnen betekenen?
Younes Seghrouchni
Managing Consultant GenAI & Data StrategyE-mail info@datasciencelab.nl
Carmen Wolvius
Managing Consultant Data Science & AIE-mail info@datasciencelab.nl
Stef Stoelwinder
Business DevelopmentE-mail info@datasciencelab.nl
Waar we dat doen,
Laatste blogs,
Lees hier onze laatste inzichten.
Drie lessen uit onze AI-projecten
In twee jaar tijd begeleidden we tientallen AI-projecten, van een eerste verkenning tot een model dat elke nacht draait. Sommige liepen precies zoals…
Van pilot naar productie: waarom de meeste AI-projecten stranden
Veel organisaties hebben inmiddels een AI-pilot gedraaid. Het model werkt, de demo oogst applaus, en dan gebeurt er niets meer. Uit onze praktijk…
Responsible AI van principes tot praktijk
Artificial Intelligence ontwikkelt zich razendsnel. Vrijwel elke week verschijnen er nieuwe modellen en steeds meer organisaties experimenteren met…
De organisaties die dat doen,
Veelgestelde vragen,
AI kan historische orders combineren met seizoenen, acties en actuele voorraadstanden om de vraag per product eerder zichtbaar te maken. Daardoor ontstaat beter inzicht in wat er besteld moet worden, welke klanten afhaken en waar de marge wegloopt.
Bij één productgroep of één magazijn waar nu veel wordt misgegrepen of afgeschreven. Met de orderhistorie van die groep is snel te toetsen of een voorspelling beter is dan de huidige schatting, voordat de hele catalogus wordt aangepakt.
De orderhistorie per product en klant, voorraadstanden, inkooporders en levertijden van leveranciers, aangevuld met acties, seizoenen en soms het weer. Die data staat meestal al in het ERP en de webshop; het werk zit in het samenbrengen en schoonmaken.
Als inkoop en verkoop nu op ervaring bestellen en er genoeg historie is om een patroon te leren. Een model ondersteunt de inkoper met een voorstel per product; de inkoper beslist en het model leert van de afwijkingen.
Door het voorstel te tonen in het systeem waarin inkopers al bestellen en door af te spreken wie het model beheert als het assortiment of de leveranciers veranderen. Zo blijft het een hulpmiddel dat meegroeit met het bedrijf.