Software · AI & automatisering

Voorspellende analyse

Gebruik uw eigen historiek om vraag, voorraad en cash vooruit in te schatten.

Uw verleden zegt meer over morgen dan uw buikgevoel

Hoeveel moet u inkopen voor het seizoen? Welke klanten betalen wellicht te laat? Wanneer valt die machine uit? Vandaag beantwoordt u die vragen op ervaring, en vaak klopt dat. Maar ervaring schaalt niet over een volledig assortiment of klantenbestand. Wij bouwen voorspellende modellen op uw eigen historische gegevens. Ze geven een onderbouwde inschatting met een marge van onzekerheid, rechtstreeks in de schermen waar u de beslissing neemt.

Bespreek uw situatie →Onze aanpak

Waarom kmo’s hiervoor bij ons aankloppen

Minder voorraad, minder tekorten

Een voorspelling per artikel houdt rekening met seizoen, trend en acties. U bestelt gerichter in plaats van overal dezelfde veiligheidsmarge te nemen.

Vroeger weten wat eraan komt

Dreigende betalingsachterstand, een dalende bestelfrequentie of afwijkend machinegedrag worden gesignaleerd voor het probleem zich stelt.

Eerlijk over onzekerheid

Elke voorspelling komt met een bandbreedte. U ziet hoe zeker het model is en beslist zelf hoeveel risico u neemt. Volstaat een eenvoudige rekenregel, dan komt er geen zwaar model aan te pas.

Wat de software doet

01Toepassingen

Vraag- en verkoopvoorspelling

Verwachte afzet per artikel, productgroep of klant, als basis voor bestelvoorstellen, productieplanning en personeelsbezetting.

Risico-inschatting per klant

Een score voor de kans op laattijdige betaling of op afhaken, zodat opvolging gaat naar de dossiers waar ze het meeste uithaalt.

02Modelbouw

Starten vanuit uw eigen data

Wij onderzoeken eerst of uw historiek volstaat in omvang en kwaliteit. Is dat niet zo, dan zeggen wij dat voor er gebouwd wordt.

Toetsen aan het verleden

Een model wordt getest op periodes die het niet gezien heeft en vergeleken met uw huidige methode. Alleen wat aantoonbaar beter is, gaat in gebruik.

03In gebruik

Voorspelling in uw werkscherm

Het bestelvoorstel staat in het aankoopscherm, de risicoscore bij de klantfiche. Niemand hoeft een aparte toepassing te openen.

Bewaking van de nauwkeurigheid

Voorspelling en werkelijkheid worden doorlopend naast elkaar gelegd. Verslechtert het model, dan wordt het opnieuw getraind.

Voorspelling met bandbreedte per artikel of klant

Seizoens- en trendherkenning op uw historiek

Uitlegbare factoren achter elke score

Integratie in ERP, CRM of dashboard via API

In de praktijk

Voorbeeldscenario

Drankenhandel met horecaklanten

Bestelvoorstellen die rekening houden met weer, seizoen en evenementen

Uitdaging: De aankoper bestelde op gevoel en op de cijfers van vorig jaar. Voor een warm weekend of een lokaal evenement was er soms te weinig, na een natte zomer bleef voorraad met beperkte houdbaarheid staan. De kennis zat bij één persoon.
Aanpak: Wij bouwden een vraagvoorspelling op de verkoophistoriek per artikel, aangevuld met kalendergegevens zoals feestdagen en schoolvakanties en met de weersverwachting. Het model levert wekelijks een bestelvoorstel in het aankoopscherm, met een onder- en bovengrens.
Resultaat: De aankoper vertrekt van een voorstel en past aan waar hij iets weet dat het model niet weet. Tekorten op piekmomenten komen minder voor en er blijft minder houdbare voorraad liggen. Een collega kan het bestellen overnemen tijdens verlof.

Drie vaste afspraken

Bij elk project

U kiest waar het draait
Zelf hosten op uw eigen server of in een private cloud. Uw gegevens blijven onder uw controle, niet op een gedeeld platform.
Maatwerk is niet duurder
Software op maat kost bij ons niet meer dan standaardsoftware. Geen licentie per gebruiker, en u betaalt niet voor functies die u nooit opent.
U bent baas over het eindproduct
Wat we bouwen, is van u. U beslist wat er verandert en wanneer, zonder te wachten op de planning van een softwareleverancier.

Veelgestelde vragen

Kort beantwoord

Hoeveel data hebben wij nodig om betrouwbare voorspellingen te maken?

Dat hangt af van de vraag. Voor seizoensgebonden verkoop zijn meerdere volledige jaren wenselijk, zodat het model het patroon kan herkennen. Voor betaalgedrag telt vooral het aantal afgesloten facturen. Belangrijker dan volume is kwaliteit: consistente artikelcodes, juiste data, geen gaten. Wij beoordelen dat in een verkennende analyse voor u investeert.

Hoe nauwkeurig is een voorspelling van de vraag?

Nooit perfect, en wie dat belooft, overdrijft. Stabiele artikelen met veel verkoop zijn goed in te schatten, zelden verkochte of nieuwe artikelen veel minder. Daarom tonen wij een bandbreedte en vergelijken we het model met uw huidige werkwijze. De vraag is niet of het model altijd gelijk heeft, maar of u er gemiddeld betere beslissingen mee neemt. Het model is van u: blijkt een factor te ontbreken, dan laat u die toevoegen.

Is voorspellende analyse hetzelfde als generatieve AI?

Nee. Generatieve AI maakt tekst of beeld en is sterk in taal. Voorspellende analyse gebruikt statistiek en machine learning om uit cijferreeksen een getal of een kans af te leiden. Voor een verkoopvoorspelling is die tweede techniek doorgaans geschikter en beter te controleren. Wij kiezen de techniek op basis van het probleem, niet op basis van wat in de mode is.

Alle software →

Budgettering & forecasting

Een budget dat u elke maand bijstuurt met echte cijfers in plaats van een rekenblad uit januari.

Voorraadbeheer

Voorraadcijfers die kloppen met wat er werkelijk in de rekken ligt, op elk moment van de dag.

Business intelligence

Cijfers uit al uw systemen samengebracht tot antwoorden op uw bedrijfsvragen.

AI in de kmo

Wat artificiële intelligentie vandaag wel en niet kan betekenen voor een kleiner bedrijf.

AI-kostenbeheer

AI-gebruik met een plafond, een overzicht per proces en geen verrassingen achteraf.

Ook in AI & automatisering