AI demand forecasting voor bloemen groothandel

January 23, 2021

De uitdaging

Meer dan 30% van het voedsel in Nederland wordt in de keten verspild. Hetzelfde geldt voor de bloemen- en plantenindustrie. Er is praktisch geen supermarkt meer die geen fruit- en groente- en bloemen- en plantenassortiment heeft, maar vooral het fenomeen hoge verspilling is een grote uitdaging.

Accurate Demand Forecasting wint snel aan populariteit in deze snel veranderende wereld. De combinatie van dynamische klantgedrag, veranderende weerpatronen, winkel- en productkenmerken, acties en diverse evenementen (zoals feestdagen, Valentijnsdag) maakt het steeds moeilijker om met menselijke intuïtie en ervaring de verwachte omzet per product te voorspellen, omdat er geen rekening mee gehouden kan worden van de impact van al die factoren.

Het management was van mening dat intelligente vraagvoorspelling van groot belang zou zijn om in de toekomst concurrerend te blijven en twee kernproblemen op te lossen: het verminderen van de verspilling en daardoor het vergroten van de brutomarge en het schaalbaar maken van het prognoseproces voor de toekomst.

De oplossing

Tot dat moment had de klant geen andere formele vraagvoorspelling dan onderbuikgevoel en ervaring, en dus bestond het eerste deel van het project uit het opzetten van een robuust systeem voor vraagvoorspelling. SYMSON heeft een intern gegenereerde reeks prognosetools opgesteld en aan het werk gezet. De AutoML-benadering zorgt ervoor dat alleen het beste model wordt gekozen voor de betreffende SKU, waarbij elke SKU zijn eigen voorspellingsmodel heeft.

Het SYMSON data science-team behaalde een gemiddelde nauwkeurigheid van 87% tijdens de pilotperiode, wat een fantastisch resultaat is. Deze prognoses worden ingevoerd in de Demand Forecasting-tool om de category- managers van de groothandel te helpen beslissen welke hoeveelheid product ze naar elke winkel moeten sturen.

SYMSON stelt deze groothandel in staat om hun vraagvoorspelling te schalen met minder manueel werk en om hun verspilling te minimaliseren en tegelijkertijd hun verkoop in de winkels te optimaliseren.​

Boek een call om jouw case te bespreken



Plan in