Naar de inhoud
SylvanitySylvanityB.V.
ennl
Logistiek · Vraagvoorspelling

Plan volgende week op een prognose, niet op gevoel

Seizoenen, feestdagen en acties maken sommige dagen rustig en andere stormachtig. Onze modellen voorspellen de vraag per depot, klant en dag, laten zien hoe zeker elke prognose is, en vertalen die naar de wagens, ladingen en mensen waarop u plant. Uw planners beoordelen het voordat er iets vastligt.

Vraagvoorspelling · 1 min

Het probleem

Dezelfde wagens en hetzelfde team, wat de dag ook brengt

Veel operaties plannen volgende week op basis van vorige week, een vuistregel of een spreadsheet. Seizoenen, feestdagen en acties verschuiven de volumes van dag tot dag, dus klopt de planning gemiddeld en zit ze op de meeste dagen ernaast. Planners merken het pas op de dag zelf, als er weinig meer te veranderen valt.

Op rustige dagen betekent dat stilstaande wagens, onbenutte uren en voorraad die zich opstapelt; op piekdagen lege schappen, orders die blijven liggen en extra capaciteit die op het laatste moment duur wordt ingehuurd.

Rustige dagen, betaald als volle dagen

Wagens staan stil en teams wachten, terwijl voorraad die voor een drukkere dag was besteld ruimte inneemt.

Piekdagen die u overvallen

Feestdagen en acties brengen meer volume dan de planning toeliet: schappen raken leeg en orders blijven liggen.

Eén getal waar niemand op vertrouwt

Een prognose zonder beeld van de onzekerheid laat planners raden hoeveel buffer ze moeten aanhouden.

Zo lossen we het op

Prognoses die de planning voeden

Modellen die op uw eigen historie zijn getraind voorspellen de vraag op het niveau waarop u plant, en geven die direct door aan de rit-, laad- en personeelsplanning, met de onzekerheid erbij en de planner die meekijkt.

Wat erin gaat

  • Orderhistorie per depot, klant en productgroep
  • Uw kalender: feestdagen, acties en geplande evenementen
  • Seizoenspatronen en bekende trends in uw volumes
  • Externe signalen zoals het weer, waar die helpen

Waar het model rekening mee houdt

  • Seizoenspatronen per week, maand en jaar
  • Feestdagen, piekdagen en het effect van acties
  • Regionale verschillen en verschillen per klant
  • Hoe betrouwbaar elke prognose is: een band in plaats van één getal

Wat de planner ziet

  • Prognoses per depot, klant en dag, met hun onzekerheidsband
  • Afwijkende dagen, gemarkeerd voordat de week begint
  • Een capaciteitsvoorstel: wagens en mensen per dag
  • Ruimte om de prognose bij te stellen met wat alleen uw team weet
Resultaten

Gemeten op uw historie, niet vooraf beloofd

We noemen geen nauwkeurigheidscijfers voordat we uw data hebben gezien. In een schaduwrun voorspellen we weken uit uw historie die het model niet heeft gezien, en vergelijken we prognose en planning met wat er werkelijk gebeurde, naast uw huidige werkwijze.

Dit zijn de maatstaven die een schaduwrun vergelijkt. Uitkomsten hangen af van uw volumes, historie en data en zijn niet gegarandeerd.

Nauwkeurigheid van de prognose
Vergeleken met uw huidige werkwijze
Onbenutte en ontbrekende capaciteit
Vergeleken dag voor dag
Piekdagen
Getoetst aan wat er gebeurde
Volgende stap

Breng één planningsvraagstuk mee naar een werksessie

Vertel ons waar de planning vandaag knelt. In één sessie koppelen we dat aan de modules die passen, en laten we zien hoe een schaduwrun op uw data eruit zou zien.

Contact

Plan een afspraak

Actuele beschikbaarheid. Direct een Teams-uitnodiging.

  • Rechtstreeks met onze engineers
  • Altijd te annuleren of te verzetten
1. Soort·2. Tijd·3. Gegevens·4. Klaar