Gratis webinar: Forecast & Replenishment

Inside AI Forecasting: Van vraagpatronen & externe signalen naar optimaal replenishment

Accurate vraag voorspellen is méér dan historische verkoopcijfers doortrekken naar de toekomst. Niet elk artikel heeft hetzelfde vraagpatroon. Verkoop is niet hetzelfde als werkelijke vraag. En promoties, prijsveranderingen, beschikbaarheid, het weer en economische ontwikkelingen kunnen het beeld sterk beïnvloeden. Tijdens dit webinar gaan we in op wat er áchter AI Forecasting gebeurt. We laten zien hoe vraagpatronen worden herkend, forecastingmethoden dynamisch kunnen worden geselecteerd en hoe relevante externe factoren aan een forecast kunnen worden toegevoegd.

Ook bespreken we hoe AI kan omgaan met stock-outs, afwijkende verkooppieken en nieuwe artikelen waarvoor nog weinig of geen historie beschikbaar is. Aan de hand van concrete voorbeelden maken we inzichtelijk hoe deze verschillende onderdelen samenkomen in een forecast. Daarbij kijken we nadrukkelijk verder dan alleen forecast accuracy. Want échte waarde ontstaat bij optimale replenishment, minder handmatige correcties en betrouwbaardere operationele beslissingen.

We laten zien waar AI toegevoegde waarde kan bieden, maar ook waarom AI niet automatisch voor ieder artikel of iedere situatie de beste forecastingmethode hoeft te zijn.

Welke antwoorden krijgt u?

• Waarom verschillende vraagpatronen ook verschillende forecastinguitdagingen opleveren.
• Hoe AI vraagpatronen, seizoeninvloeden, trends en afwijkingen herkent.
• Hoe forecastingmethoden dynamisch worden geselecteerd op basis van de kenmerken van een tijdreeks.
• Waarom verkoopdata niet altijd de werkelijke vraag weerspiegelt, bijvoorbeeld bij stock-outs.
• Hoe externe factoren zoals promoties, prijs, beschikbaarheid, weer en economische ontwikkelingen een forecast verrijken.
• Waarom méér data niet automatisch een betere forecast betekent.
• Hoe een forecast voor nieuwe artikelen zonder eigen verkoophistorie wordt opgebouwd.
• Hoe forecastkwaliteit, onzekerheid en de invloed van verschillende factoren inzichtelijk worden gemaakt.
• Waarom een goede forecast méér is dan een lage forecast error: de operationele impact telt.
• Waar forecasting stopt en replenishment begint.
• Hoe AI Forecasting ook als afzonderlijke forecastinglaag binnen een bestaande IT- en planningsomgeving kan worden ingezet.