In veel productie- en logistieke MKB-bedrijven leeft hetzelfde gevoel: betere forecasting en slimmer replenishment leveren geld op. Toch valt mij op dat er in Nederland nog verrassend weinig wetenschappelijke data is over het gebruik en rendement van rolling forecasting. Dat is jammer en schadelijk.
De noodzaak is er wél. Al tien jaar geleden bewees onderzoek van de Universiteit Twente dat forecastfouten verder in de keten toenemen en dat betere forecasting bijdraagt aan lagere kosten, minder voorraad, betere on-time delivery en hogere klanttevredenheid. Ook breder MKB-onderzoek laat zien dat groei in het middenbedrijf sterk samenhangt met slimmer opereren, efficiencyverbetering en hogere productiviteit.
Daarnaast staat de maakindustrie onder druk om sneller te digitaliseren. FME meldde onlangs dat mkb-maakbedrijven wel stappen zetten in digitalisering, maar dat productiviteitswinst nog achterblijft. Juist praktische toepassingen zoals betere forecastmodellen, voorraadsturing en replenishment kunnen hier verschil maken. Ook internationaal onderzoek bevestigt dat voorraadbeslissingen middelgrote bedrijven vaak nog subjectief zijn, terwijl data-gedreven forecasting kan helpen om betere beslissingen te nemen.
Dat sluit aan bij wat ik in de praktijk zie. Bedrijven die structureel forecasten — bijvoorbeeld met een 12-maands rolling forecast, gekoppeld aan voorraadparameters en servicelevels — krijgen sneller grip op werkkapitaal, capaciteit en leverbetrouwbaarheid. Vaak zit de winst niet in ingewikkelde AI-modellen, maar in discipline: betere data, kortere forecastcycli, duidelijke eigenaarschap en een directe koppeling met replenishment.
Mijn conclusie: het onderbuikgevoel van veel ondernemers klopt waarschijnlijk. Betere forecasting rendeert. Alleen verdient dit onderwerp in Nederland veel meer wetenschappelijke aandacht. Want zolang harde sectorcijfers ontbreken, blijven te veel investeringsbeslissingen hangen in gevoel, terwijl de businesscases in de praktijk vaak al laten zien dat de opbrengst concreet is.
Bent u geïnteresseerd in onze slimme prognoseoplossingen? Neem dan nu contact met ons op, wij helpen u graag verder.
Image credit:
.jpg)