In Retail verkoopt een product & retailer dagelijks duizenden producten via verschillende on- & offline kanalen. Het is belangrijk richting Supply Chain & Planning dat de retailer vraagvoorspellingen maakt om zo snel & accuraat mogelijk aankoop, productie & logistiek te plannen & aan te sturen. De meeste bedrijven doen dit echter (semi-)manueel met planners die wekelijks (?) de vraag voorspellen op basis van manuele analyses.
De doelstelling van dit project was het stroomlijnen van de Supply Chain met (1) een geautomatiseerde slimme vraagvoorspelling op te zetten op basis van historische verkopen & machine learning & (2) een DRP (distributie requirement planning) op te stellen waarbij de forecast wordt vertaald in wie wat moet aankopen voor welke winkel.
Via deze data-gedreven manier van demand forecasting faciliteerden & versnelden we het Supply Chain planningsprocess & steeg de accuraatheid van voorspelling; dit met een positief effect op vervallen producten & efficientië.
