Kunstmatige intelligentie voor voorraadbeheer

Worstel je om je voorraad te optimaliseren voor efficiëntie en kosten? Met AI voor voorraadbeheer kun je de vraag nauwkeurig voorspellen en voorspellen!

Neem contact op
Vertrouwd door meer dan 1000 merken wereldwijd
AVG en ISO-gecertificeerde AI consultancy
75%
vermindering van administratief werk
24/7
ondersteuning voor
 nieuwe medewerkers
87%
Tot 87% nauwkeurigheid bij het voorspellen van de vraag
100%
Een 100% veilige en naadloze integratie

Onze oplossing voor AI in voorraadbeheer

De integratie van kunstmatige intelligentie in je voorraadbeheer stroomlijnt het bijhouden.
Minimaliseer het risico van over- of onderbevoorrading en bespaar onnodige kosten en vertragingen.
Met AI, dat gebruik maakt van voorspellende analyses voor op gegevens gebaseerde beslissingen, worden je voorraadniveaus nauwkeurig bijgehouden voor maximale voorraadefficiëntie.

Wat zijn de belangrijkste voordelen?

Het implementeren van onze op maat gemaakte oplossing AI voor voorraadbeheer biedt meerdere belangrijke voordelen:

  • Nauwkeurigheid van prognoses: Maak gebruik van voorspellende analyses voor een 87% hogere nauwkeurigheid van voorraadprognoses.
  • Voorraadoptimalisatie: Handhaaf optimale voorraadniveaus en voorkom over- of onderbevoorrading, zodat je winstgevendheid wordt gemaximaliseerd.
  • Volgen in realtime: Controleer je voorraadniveaus in realtime, 24/7, voor betere besluitvorming en tijdige acties.
  • Kosten verlagen: Automatiseer aanvullen op basis van vraagvoorspelling, waardoor de kosten tot 30% dalen.

Nieuwsgierig hoe we je kunnen helpen? 

Neem vandaag nog contact met ons op.

Neem contact op
Menno Fokkema from DataNorth

Naadloze AI in voorraadbeheer in 4 eenvoudige stappen

Met AI voor voorraadbeheer is het eenvoudig om te zorgen voor optimale voorraadniveaus. Dit verlaagt de kosten en bespaart tijd, die beter besteed kan worden aan meer waardegedreven taken!

Inventarisniveaus analyseren

In realtime worden je huidige en vroegere voorraadniveaus gemeten.

Vraagvoorspelling

Er wordt een nauwkeurige voorspelling van de vraag gedaan aan de hand van historische trends en toekomstverwachtingen.

Datagestuurde inzichten

Er worden rapporten geproduceerd met nauwkeurige en betrouwbare inzichten op basis van gegevens voor geïnformeerde besluitvorming.

Optioneel: Automatisch aanvullen

AI en voorspellende analyses kunnen je voorraad automatisch aanvullen, waardoor het hele proces wordt gestroomlijnd.
"Met behulp van AI in voorraadbeheer voorspellen we nu de vraag met precisie en optimaliseren we de voorraadniveaus moeiteloos!"

Begin vandaag nog!

Klaar voor je digitale transformatie?
Automatiseer je voorraadbeheer met AI.

Laten we bellen!

We vertellen je graag meer over DataNorth AI en wat we voor jou kunnen betekenen tijdens een kort telefoongesprek. Laat je contactgegevens achter en we bellen je terug!
Menno Fokkema
Menno Fokkema
Oprichter & CEO
Je kunt ook ons bereiken, tussen 9:00 - 17:00, via telefoonnummer 050 - 211 2304.
Call me Back Form (NL)

Veelgestelde vragen

  • Wat is voorspellende analyse?

    Bij predictive analytics worden historische gegevens, statistische algoritmen en machine learning technieken gebruikt om toekomstige uitkomsten te voorspellen.
    Het helpt bij het nemen van geïnformeerde beslissingen door waarschijnlijke toekomstige gebeurtenissen te voorspellen op basis van gegevens uit het verleden.
    Dit kan worden gebruikt op verschillende gebieden zoals marketing, financiën, gezondheidszorg en meer om de efficiëntie te verbeteren, risico’s te beperken en nieuwe kansen te identificeren.

  • Hoe werkt voorspellende analyse?

    Predictive analytics werkt door de volgende stappen te volgen:
    1. Gegevensverzameling: Verzamel historische gegevens die relevant zijn voor de vraag waar het om gaat.
    2. Voorbereiding van gegevens: Schoon de gegevens op en organiseer ze om inconsistenties te verwijderen.
    3. Modelbouw: Gebruik statistische of machine learning technieken om een model te maken dat patronen in de gegevens identificeert.
    4. Trainen: Voed het model met een deel van de gegevens om ervan te leren.
    5. Testen: Evalueer de nauwkeurigheid van het model met behulp van een andere set gegevens.
    6. Inzetten: Pas het model toe om voorspellingen te doen over toekomstige uitkomsten.
    7. Monitoring: Controleer en update het model voortdurend op nauwkeurigheid in de loop van de tijd.
    Dit proces stelt organisaties in staat om gegevens uit het verleden te gebruiken om toekomstige gebeurtenissen of gedragingen te voorspellen.

  • Waarom voorspellende analyses gebruiken bij voorraadbeheer?

    Voorspellende analyses in voorraadbeheer helpen voorraadniveaus te optimaliseren, vraagvoorspellingen te verbeteren en voorraaduitval en te grote voorraden te verminderen, wat leidt tot meer efficiëntie en winstgevendheid.

    Door verkoopgegevens uit het verleden en markttrends te analyseren, stelt het je bedrijf in staat om datagestuurde beslissingen te nemen en ervoor te zorgen dat je de juiste producten op het juiste moment beschikbaar hebt.
    Dit verbetert niet alleen de efficiëntie van de toeleveringsketen, maar ondersteunt ook een betere klanttevredenheid en vermindert onnodige kosten, waardoor de activiteiten soepeler en kosteneffectiever verlopen.