Met FCast voorspellen we onze afzet beter dan ooit

Als supply chain manager bij Ludvig Svensson, specialist in klimaat- en schermoplossingen voor de tuinbouw, is het aan Remko Noordermeer om ervoor te zorgen dat vraag en aanbod goed op elkaar aansluiten. Het Zweedse moederbedrijf produceert vanuit Zweden en China, maar de vraag naar de verschillende typen klimaatschermen is wereldwijd en sterk seizoensgebonden. “In het najaar verkopen we bijvoorbeeld veel meer dan in het voorjaar. Dat vraagt om een productie die maanden vooruit al slim wordt afgestemd,” vertelt Noordermeer. “Een verkeerde inschatting betekent dat machines niet goed zijn ingericht, grondstoffen niet op tijd beschikbaar zijn of dat we simpelweg niet aan de vraag kunnen voldoen.” Dankzij de planningstool FCast wordt het gat tussen vraag en aanbod steeds kleiner. “Het leidt tot een stabieler productieproces waardoor we onze klanten steeds beter kunnen bedienen.” 

Op zoek naar een betere voorspelling

Binnen Svensson werd lange tijd vooral gewerkt met salesvoorspellingen. “Die zijn vaak targetgedreven,” legt Noordermeer uit. “Sales zegt wat er zou moeten worden gehaald, maar dat verschilt wel eens van wat er uiteindelijk werkelijk wordt verkocht. Ons doel was om dat gat kleiner te maken. We wilden beter kunnen voorspellen, zodat de productie stabieler en efficiënter zou draaien.” Op internet stuitte de supply chain manager op Erasmus Q Intelligence en hun programma FCast. “Ik had er nog nooit van gehoord, maar het sprak me aan dat de tool puur op basis van data voorspellingen maakt. Ik heb de informatie gedownload, contact gelegd en toen zijn we samen gaan kijken of dit ook bij onze business zou passen. Onze markt was nieuw voor hen, dus we hebben een proof of concept gedaan. Dat heeft zo’n half jaar geduurd, met verrassend goede resultaten. Beter zelfs dan onze eigen voorspellingen.”

Werken met FCast

Inmiddels werkt Noordermeer al drie jaar met FCast. “Het programma is niet heel ingewikkeld, maar je moet wel snappen hoe het ‘denkt’ om goede conclusies te trekken. Het maakt gebruik van historische data om trends te voorspellen, maar actuele ontwikkelingen -noem het stijgen van de gasprijzen- moet je er zelf in meenemen. Dat is de reden dat we niet elke business unit met FCast laten werken, maar het centraal houden bij mij op het Nederlandse kantoor.” Noordermeer is echter heel tevreden over de resultaten. “Keer op keer blijkt de voorspelling dichtbij de realiteit te zitten.” Ook over de samenwerking met EQI is hij goed te spreken. “Wanneer wij suggesties hebben voor verbeterpunten, stellen we onze vragen en krijgen we altijd een goed antwoord. Het contact verloopt prettig, ze nemen onze wensen serieus en kunnen het programma daarmee aanpassen.” Zo zou het bedrijf FCast in de toekomst wel willen uitbreiden met marktdata zoals eerdergenoemde gasprijzen. “Elk jaar kijken we waarmee we kunnen uitbreiden want hoe meer factoren we integreren, hoe scherper de voorspelling wordt.”

Voorbeeld

Duidelijk is dat Ludvig Svensson erg te spreken is over de prestatie van FCast. Noordermeer noemt nog een goed voorbeeld van het afgelopen jaar. “FCast gaf aan dat we van een bepaald product meer zouden gaan verkopen. Sales was het daar niet mee eens, maar we besloten om het advies van het programma te volgen. We produceerden vooruit, kochten ruwe materialen in en uiteindelijk had FCast gelijk. We konden de vraag perfect opvangen. Dat geeft vertrouwen én een stabiel productieproces.”

Lees meer over:

  • Forecasting

    Erasmus Q-Intelligence ontwikkelt in de vorm van de software applicatie FCast™ een maatwerk voorspelmodel voor iedere organisatie.
  • FCast Planningstool™

    Met behulp van de voorspelapplicatie FCast™ worden accurate voorspellingen van de afzet gevonden. Daarmee kunnen beslissingen over aankopen van halffabricaten,…

Vergelijk @count opleiding

  • @title

    • Tijdsduur: @duration
Vergelijk opleidingen