VCM_022024_LR

FORECASTING, PLANNING & INVENTORY MANAGEMENT

Kan AI de veranderende Eric Wilson schetst potentieel voor demand

In tien jaar tijd is er op het vlak van demand forecasting veel geëvolueerd. En toch ook weer niet. “Aan gezien de vragen van de klant continu wijzigen, is verandering eigenlijk een constante”, weet Eric Wilson, director Thought Leadership bij het Institute of Business Forecasting & Planning. “Het komt er dan ook op aan oplossingen te bedenken die daar vlot mee kunnen omgaan. Artificiële intelligentie kan daarbij een rol spelen, maar de heilige graal is het allerminst.” Daarom vindt hij het belangrijk de mogelijkheden, maar zeker ook de beperkingen van AI toe te lichten.

A ls het gaat over de toekomst van demand planning, dan rolt het begrip artificiële intelligentie vlot over de ton gen. Sommigen denken zelfs dat de technologie al onze forecastingproble men zal kunnen oplossen. Om alle voeten op de grond te houden, geeft Eric Wilson ons het volle dige plaatje mee: vanwaar we komen, waar we nu staan en hoe hij de toekomst ziet evolueren. Starten doet hij in het jaar 2006. “De MAPE (mean absolute percentage error), die wordt gebruikt om de forecastaccuraatheid te berekenen, bedroeg toen ongeveer 27% op SKU-niveau, bij een forecast van een maand ver. Als we dat per centage met het cijfer vandaag vergelijken, ligt dat ondanks alle technologische ontwikkelingen niet veel hoger”, vertelt hij. “Ook had 12% van de bedrijven destijds een departement dat zich op forecasting toespitste, vandaag is dat amper 10%. Dat cijfer is dus zelfs gedaald.” Veranderende behoeften vragen om meer externe data Een belangrijke ontwikkeling in het jaar 2008 was wel de opmars van ‘offshoring’ en

‘outsourcing’. Dat had ook een grote impact op de planning. Verder zagen bedrijven het koopgedrag van consumenten veranderen. Aankopen werden zorgvuldiger gepland en veel meer mensen gingen een boodschap penlijstje gebruiken. Vanuit het perspectief van marketing en demand planning vroeg die evolutie om een aangepaste aanpak. Eric Wilson: “Een manier om dat te doen, was om zo dicht mogelijk bij de vraag van de klant te komen. Dat kon aan de hand van POS-data (point of sales) en een beter begrip van de klant. Op dat vlak was er nog werk aan de win kel. In 2008 stelden we bij IBF vast dat slechts 1% van de bedrijven klantendata als basis voor het planningsproces gebruikte. En minder dan 2% deed aan klantensegmentatie op basis van de winstgevendheid.” Tien jaar later, in 2018, deed IBF daar opnieuw onderzoek naar. Wat bleek? Ondanks de ‘sense of urgency’ om externe data – inclusief POS-data – beter te gaan gebruiken, bleek niet veel meer dan een vijfde van de bedrijven al externe data te gebruiken in hun statistisch forecasting

proces. Verder bleek nog maar 19% in staat te zijn alternatieve planningsscenario’s te hanteren. Eric Wilson, director Thought Leadership bij het Intsitue of Business Forecasting & Planning: “We kunnen met artificiële intelligentie twee kanten op: ofwel kunnen we onszelf als doel stellen met de technologie efficiënter te gaan werken, ofwel kunnen we met AI onze precisie verbeteren.”

32

WWW.VALUECHAIN.BE