'Je kent het wel: het is een rustige ochtend in de winkel, maar rond lunchtijd begint het plotseling te stortregenen', begint Rene Postma, product owner repleniQ bij Axians, zijn verhaal. 'Klanten zoeken beschutting en besluiten meteen hun boodschappen te doen. De winkel stroomt vol, de vraag stijgt plotseling, en je voorraad slinkt sneller dan verwacht. Maar het besteladvies dat enkel nog wacht op jouw goedkeuring, is gebaseerd op een berekening van vanochtend. Vóórdat de plensbui losbarstte. Het gevolg? Na het volgende vulmoment heb je nog steeds lege vakken, met gemiste omzet en onnodige stress tot gevolg. Dit is precies het probleem dat dynamische forecasts, zoals repleniQ, oplossen.'

Beperkingen statische forecasts

Veel retailorganisaties werken nog met statische forecasts. Dat betekent dat het systeem één keer per dag – vaak ’s ochtends – een inschatting maakt van wat er nodig is. Postma geeft een voorbeeld: 'Vandaag verwachten we twintig klanten voor koffie, maar wat als het er 30 worden? Of slechts tien? Een statische forecast houdt geen rekening met veranderingen gedurende de dag, wat betekent dat je bestellingen baseert op verouderde data. In een snel bewegende retailomgeving is dat een groot risico.'

Hoewel je een besteladvies handmatig kunt bijsturen, is dat niet wenselijk. 'Niet alleen is dit enorm foutgevoelig; het kost ook veel tijd. Voor een typische supermarktorganisatie worden er wekelijks 3 tot 4 miljoen bestelregels aangemaakt. Ook als er slechts een paar procent wordt aangepast, is dit een tijdrovende klus.'  

Wat maakt een forecast dynamisch?

Een dynamische forecast doet precies wat de naam zegt: hij beweegt mee met de realiteit. De forecast wordt namelijk op meerdere vaste momenten per dag – op basis van de meest actuele data – opnieuw gegenereerd. Wanneer zo’n herberekening nodig is, hangt af van je logistieke processen.  

Dynamiek afgestemd op de supply chain

Niet elk product heeft dezelfde logistieke eisen. 'Voor de lang houdbare kruidenierswaren is het prima om meer tijd te geven aan het distributiecentrum voor het verzamelen van deze goederen, door een extra buffer in te bouwen voorkom je gemiste omzet en het risico op derving is gering', vertelt Postma. 'De herberekening kan eerder op de dag plaatsvinden. Maar voor ultravers producten, zoals sla of verse maaltijden, is timing cruciaal. Daarom houdt repleniQ rekening met:

• Het moment waarop het distributiecentrum actief is; 
• de tijden waarop orderpickers werken; 
• het bestel-lever schema van de winkels; 
• cross-dock orders die per winkel worden verzameld.

Door deze factoren slim te combineren, zorgt repleniQ ervoor dat je altijd op het laatst mogelijke moment beschikt over de meest betrouwbare informatie. Met dynamische forecasts gaat het beoordelen sneller en beter, doordat alle actuele informatie in één overzicht staat. Daarnaast wordt derving van ultravers verminderd en je hoeft minder "nee" te verkopen.'

Toekomst

Volgens Postma zijn dynamische forecasts geen luxe, maar een noodzaak om wendbaar te blijven. 'In een omgeving met fast moving consumer goods is data van drie uur geleden al verouderd. Ook bij plotselinge pieken of dalen in de vraag, kloppen de dynamische forecasts van repleniQ nog steeds. Zo zijn je schappen morgen ook weer netjes gevuld.'

Dit artikel is gesponsord door Axians.