element61 in de pers: Kunstmatige intelligentie voor een betere wereld

element61 in de pers: Kunstmatige intelligentie voor een betere wereld

Door: Frederic Petitjean, Fokus

Artificial intelligence en machine learning kunnen een stevige bijdrage leveren aan een groene, circulaire en milieuvriendelijke economie. Ook in ons land doen bedrijven steeds meer beroep op slimme computeralgoritmes om de negatieve gevolgen van de economische groei tegen te gaan en hun impact op mens en milieu zo klein mogelijk te houden.

Een van die bedrijven is bijvoorbeeld element61, een Brusselse technologiespecialist die AI-modellen implementeert voor zijn klanten. In opdracht van een vleesverwerkend bedrijf bouwden zij een algoritme dat aan ‘demand forecasting’ kon doen. Daarbij proberen computers te voorspellen hoeveel vlees de winkels gaan verkopen. Dat is handig, want zo kunnen die winkels hun inkoop optimaliseren, voedselverspilling tegengaan en kunnen vrachtwagens efficiënter hun rondes doen.

element61 in de pers: Kunstmatige intelligentie voor een betere wereld

 

“Het algoritme werkt vooral goed bij snel roterende goederen, daar is de accuraatheid erg hoog”, 

- Bart Van Der Vurst 

 

“Bij producten die weinig verkocht worden of die niet constant voorradig zijn, was het lastiger. Daar kun je plotse opstoten in de verkoop hebben die moeilijk in te schatten zijn.”Om te voorspellen of er veel worst dan wel veel filet americain verkocht zou worden, deed element61 een beroep op verschillende databronnen. Van Der Vurst: “Wat staat er op de voorpagina van de wekelijkse folder? Wat staat er in promotie? Welke promotie is dat: -20%, 1+1 gratis of 1+3 gratis? Is het vakantie of weekend? Wat voor weer wordt het? Als er zon voorspeld wordt, doet barbecuevlees het goed, net als salades en broodjes.

We keken ook naar kassagegevens uit het verleden, tot twee jaar terug, en probeerden daar patronen in te vinden. Dan zag je bijvoorbeeld dat de impact van een bepaalde 3+1-promotie op zaterdag in combinatie met het voorspelde weer helemaal anders is dan diezelfde promotie in een midweek met een feestdag.”

 

“De grootste uitdaging was niet AI op zich, maar wel om aan goede en genoeg data te komen."

- Bart Van Der Vurst 

 

Als er bijvoorbeeld gehakt verkocht werd, was het soms lastig om uit te maken of dat gehakt in spaghetti was, gewoon gehakt of gehakt in bouletjes. Voor ons model maakte dat een groot verschil. Ook de grootte van het bedrijf zelf speelt daarin een rol: hoe groter, hoe meer data ze kunnen capteren.”

Momenteel is het AI-project bij de vleesspecialist tijdelijk on hold gezet. “Door corona heeft onze klant voorrang moeten geven aan andere projecten”, zegt Van Der Vurst. “Maar tegelijk zijn ook andere voedingsbedrijven al met het model aan de slag gegaan, onder meer een industriële bakkerij en een groente- en fruithandel.”

Contacteer ons voor meer informatie over Business Intelligence-oplossingen om uw onderneming te stroomlijnen.