/01
XGBoost per cluster
SKU's geclusterd op patroon (snel-, gemiddeld-, slow-mover, seizoen-, project). Eigen model per cluster met cluster-specifieke features. Met SHAP-explainability voor menselijke review.
PROJECT — DATA TRANSFORMER
Data Transformer — voorraad die meedenkt.
AI-gedreven forecasting-engine die per SKU vraag voorspelt op basis van historie, seizoen, kalender en macro-economische factoren. Met confidence-intervals en automatische review-flow voor outliers.
Een Nederlandse B2B-distributeur in industriële artikelen werkte met statische ROP-formules. Te veel voorraad op slow-movers (€8M+ slow-stock), frequente stock-outs op A-items (11% van orders incompleet), spoed-inkopen die de marge opaten.
Een eerdere SAP IBP-implementatie was na €600k besteed afgebroken zonder meetbare verbetering. Externe consultants beloofden veel maar leverden weinig. Het bedrijf was sceptisch over "AI-oplossingen".
We deden in 4 weken een gefocuste POC: XGBoost-model per SKU-cluster met seizoens-, kalender- en macro-economische features. Validatie tegen 18 maanden historische data: 22% accuracy-verbetering tov ROP-baseline. Daarna in 3 maanden naar productie-versie.
WAT WE HEBBEN GEBOUWD
Aanpak en oplossing
Een overzicht van de kerncomponenten.
/02
Externe data-features
Naast historische verkoopdata: seizoen, kalender (feestdagen, vakanties), macro-indicatoren (CBS), weer, en sectoreigen indicatoren (bouwactiviteit, productiecijfers).
/03
Confidence + human review
Elke forecast heeft 80% en 95% confidence-intervals. Outliers worden geflagd voor menselijke review. Met simpele UI om afwijkingen te bevestigen of corrigeren.
VOOR WIE
Vergelijkbare situaties waar dit past
Voor wie is een platform als dit relevant?
01
B2B distributie & groothandel
Industriële artikelen, technische groothandel, MRO, food-distributie — typisch 5k-50k SKUs.
02
Retail multi-locatie
Retail-keten met vraag per filiaal, met store-clustering en regionale factoren.
03
Productie afgewerkte voorraad
Make-to-stock productie met SKU-prognose voor productieplanning.
04
E-fulfilment / e-commerce
Webshops met seizoens- of marketing-gedreven volatiliteit, vaak 3PL-fulfilled.
05
Reserveonderdelen / MRO
Lange tail van slow-movers met irregular demand — typisch lastig voor klassieke methoden.
06
Promotie- / actie-gedreven
Categorieën waar promoties grote impact hebben (food, fashion) — met campagne-features.
RESULTAAT
Wat het in productie oplevert
01
Resultaat na 12 maanden in productie
POC bewees zich in 4 weken op historische data. Productie-versie ging in 3 maanden live, met dagelijkse batch-runs en API-koppeling naar het ERP. Inkoopadviezen worden automatisch in de ERP-inkooporderlijst gezet, met human-in-the-loop voor outliers.
Stock-outs van 11% naar 3,4%. Slow-stock (item > 12 mnd zonder beweging) -38%. Spoed-inkoop frequenties -55%. <strong>Margebehoud €1,2M/jaar</strong> op netto basis (na model-onderhoud kosten).
Plan een gesprek over uw forecast-uitdagingVEELGESTELDE VRAGEN
Data Transformer — uw vragen beantwoord
Werkt dit ook voor onze use-case?
Voor de meeste demand-forecasting cases ja, mits voldoende data (typisch 18+ maanden historie, > 500 SKUs). We doen altijd een pilot van 4-6 weken op echte data om dat te valideren.
Hoe zit het met data-privacy?
Het model draait op uw infrastructuur. Geen data verlaat uw omgeving. We werken met VPN of dedicated tenant op AWS/Azure/GCP. GDPR-compliant by design.
Wat als het model fout zit?
Confidence-intervals geven aan. Voor outliers altijd menselijke review. Plus monitoring op drift en performance — automated alerts als accuracy onder threshold zakt. We retrain quarterly of bij significante drift.
Wat kost een vergelijkbaar project?
POC: €15-25k (4-6 weken). Productie-engineering: €60-150k afhankelijk van complexity en integraties. Continuous operations: €4-8k/maand voor monitoring en quarterly retrains.
Welke andere ML use-cases doen jullie?
Vraagprognose, dynamic pricing, fraud-detectie, ticket-classificatie, document-OCR, computer vision voor productiekwaliteit, RAG-applicaties op interne kennis.
Hebben we een data-team nodig?
Voor productie-onderhoud helpt een data-engineer of analytics engineer (40-50% FTE typisch). Voor de bouw nemen wij dat werk over. We doen knowledge-transfer aan uw team gedurende het project.
Een vergelijkbaar project voor uw organisatie?
Plan een eerlijke kennismaking. Een Project Manager met domeinkennis belt binnen 24 uur.
WAT KUNT U VERWACHTEN
- Reactie binnen 24 uur
- Project Manager met sector-ervaring
- Geen verkoopgesprek — eerst luisteren
- Eerlijke aanbevelingen, ook negatief
- Vrijblijvend — geen verplichtingen