Ehm... forecasting is mensenwerk? Daar heb je toch tools voor? Jazeker, maar die zijn alleen effectief als wij (als mens) éérst over dit proces nadenken. Bovendien is forecasting slechts een onderdeel van de complete S&OP (Sales & Operations Planning). Misschien gebruik je dummy verkooporders als forecast in een systeem, maar wat is het nut hiervan zonder overleg met je collega's van productie en inkoop? Marketingacties, seizoensproducten, de inflatie; ze hebben allemaal impact.
Ad hoc bezig zijn leidt niet tot efficiëntie. De huidige grondstofprijzen zijn niet mis en zonder forecasting loop je een grotere kans op een overschot of tekort aan grondstoffen. Of er is geen productiecapaciteit, waardoor klanten hun bestellingen niet op tijd krijgen. Voorzien wat je in de toekomst gaat verkopen, is extreem belangrijk.
Er zijn allerlei tools die je hierbij kunnen helpen. Het uitgangspunt: voorspellingen doen op basis van historische data, bij voorkeur van drie jaar of meer. Op basis daarvan herkennen algoritmes patronen en zetten die door naar de toekomst. Alleen kan data uit de coronatijd wel in de prullenbak; daar hebben we weinig aan. Hoe kun je dán forecasten? Met scenario’s of AI! Zo investeren we in ‘Garvis.ai’: ’s werelds eerste Bionic Demand Planning-systeem dat met je meedenkt op basis van AI.
S&OP kan uitdagend zijn. Laat dat je echter niet weerhouden om eraan te beginnen, en het door te ontwikkelen. Gartner heeft een model uitgewerkt om de volwassenheid te bepalen van je S&OP-capaciteit. De belangrijkste eerste stap: iemand moet de verantwoordelijkheid nemen over sales en operations. Daarna kun je tooling inzetten, en mensen vragen om hun kennis met het systeem te delen. Je hebt ook medewerkers nodig die de data kunnen interpreteren. Pas dan kun je de juiste acties ondernemen voor inkoop en productie. Zo blijft forecasting tóch mensenwerk.
Bron: Vakblad Voedingsindustrie
