Nauwkeurige prognoses zijn vandaag de dag van essentieel belang voor bedrijven. Door AI ondersteunde prognosemoftware zorgt voor betrouwbare voorspellingen van uw verkoop en verbruik op basis van historische gegevens, zodat u volledig aan de vraag van uw klanten kunt voldoen. Tegelijkertijd worden bijgeschoold kapitaal, afschrijvingen, verspilde opslagruimte en bederf van goederen vermeden.

Op veel terreinen van het bedrijf worden al verschillende prognoses gebruikt, bijvoorbeeld bij voorraadbeheer, personeelsplanning of personeelsplanning. De afgelopen jaren zijn gegevensgestuurde methoden voor het voorspellen van de vraag vastgesteld. In dit verband zijn statistische, univariate methoden zoals exponentiële egalisatiemodellen of ARIMA-modellen al geruime tijd beter dan alle andere methoden wat de nauwkeurigheid van de prognoses betreft. De ontwikkeling van software, hardware en algoritmen is inmiddels echter dermate gevorderd dat op AI gebaseerde prognosemethoden nu aanzienlijk beter presteren dan oplossingen op basis van statistische benchmarks.

Nauwkeurige prognoses zijn van enorm belang voor detailhandelaren om tijdig te kunnen herkennen welke goederen op welk tijdstip en in welke hoeveelheid moeten worden gekocht. Dit is de enige manier om de beschikbaarheid van goederen te optimaliseren en tegelijkertijd de kosten van kapitaaltoezeggingen tot een minimum te beperken. Bovendien heeft een betrouwbare prognose het voordeel dat slechts zoveel werknemers in de magazijnen en opslagplaatsen worden ingezet als nu nodig is.

Het zoeken naar voorspellingen is gemakkelijk te maken onder stabiele omstandigheden. De detailhandel is echter een dynamische omgeving die wordt beïnvloed door vele voortdurend veranderende factoren. Dit omvat onder meer de volgende variabelen:

— Terugkerende verkooppatronen (bv. weekdagen, feestdagen, seizoensgebondenheid)
— Interne zakelijke beslissingen (bv. prijswijzigingen, aanbiedingen, winkelinstallaties, campagnes)
Externe factoren (bv. weer, lokale gebeurtenissen)
— Onbekende factoren (bv. winkelopening van een directe concurrent in het nabuurschap)
Het is voor een mens onmogelijk om met een dergelijke schat aan factoren en gegevens voldoende rekening te houden om een nauwkeurige prognose te kunnen maken. AI-algoritmen (met name algoritmen voor machinaal leren) zijn daarentegen perfect voor verschillende prognosetoepassingen: Zij leren automatisch patronen en correlaties in historische gegevens, die vervolgens kunnen worden toegepast op nieuwe gegevens om voorspellingen te doen. Gezien de relevante gegevens is het mogelijk om zoveel waarden te voorspellen als bijvoorbeeld de verkoop in de levensmiddelenhandel. Zo kan bijvoorbeeld worden voorspeld hoeveel chocolade Easter bunnies binnen een bepaalde periode in een bepaalde opslagplaats zullen worden verkocht. De AI houdt onder meer rekening met de volgende factoren: Aantal dagen tot Pasen, aantal paasbunnies dat in voorgaande jaren is verkocht, dag van de week, algemeen aankoopgedrag van klanten. Deze prognose kan dan worden gebruikt om precies het juiste aantal chocolade Paasbunnies te bestellen op het juiste moment.

Houd met onze technologische radar de belangrijkste voor kmo’s relevante technologieën in de gaten!