Voorraad beheer

Het Office AI platform geeft de mogelijkheid om vraagstellingen te doen op jouw eigen voorraadbeheer gegevens. Wij kunnen met de meeste voorraadsystemen een koppeling leggen:
  • Welke producten hebben de hoogste rotatiesnelheid op basis van de huidige voorraadgegevens?
  • Kun je voorspellen welke producten waarschijnlijk uit voorraad zullen raken in de komende maand?
  • Zijn er seizoensgebonden trends in onze voorraadniveaus die we kunnen identificeren?
  • Kun je een patroon identificeren tussen de verkoop van product A en de verkoop van product B?
  • Zijn er ongebruikelijke fluctuaties in onze voorraadniveaus die de moeite waard zijn om te onderzoeken?
  • Welke productcategorieĆ«n hebben de grootste kans op overstock in de komende zes maanden?
  • Kun je de optimale voorraadniveaus voorspellen voor onze bestverkopende producten voor de volgende kwartalen?
  • Is er een correlatie tussen externe factoren (zoals weersomstandigheden, feestdagen, etc.) en onze voorraadniveaus?
  • Hoe nauwkeurig waren onze voorraadprognoses in het verleden en hoe kunnen we deze verbeteren?
  • Kun je aanbevelingen doen voor het verminderen van voorraadverspilling op basis van historische verkoopgegevens?
  • Kun je een voorspellend model genereren voor toekomstige voorraadniveaus op basis van historische gegevens en trends?
  • Kun je een lineaire regressie uitvoeren om de relatie te bepalen tussen de vraag naar een product en variabelen zoals tijd van het jaar, promoties of prijs?
  • Kun je een clustering algoritme toepassen om onze producten te groeperen op basis van hun verkoop- en voorraadpatronen?
  • Wat zijn de gemiddelde, mediane en modale waarden van onze productomloopsnelheid? Hoe varieert dit per productcategorie?
  • Kun je een correlatiematrix maken die de relatie tussen verschillende productverkopen laat zien?
  • Kun je een Monte Carlo simulatie uitvoeren om de impact van verschillende verkoopscenario’s op onze voorraadniveaus te beoordelen?
  • Kun je een tijdreeksanalyse uitvoeren om te voorspellen wanneer we waarschijnlijk pieken in de vraag zullen ervaren?
  • Wat is de standaarddeviatie van de vraag naar elk van onze producten? Welke producten hebben de grootste variabiliteit in de vraag?
  • Kun je een Principal Component Analysis (PCA) uitvoeren om de belangrijkste factoren te identificeren die van invloed zijn op onze voorraadniveaus?
  • Kun je de voorraadgegevens analyseren met behulp van Bayesiaanse statistieken om de kans op toekomstige gebeurtenissen te bepalen, zoals tekorten of overschotten?
Vervolgens kun je in menselijke taal allerlei vervolgvragen stellen rondom de gegeven antwoorden. Dat kan bijvoorbeeld dagelijks, wekelijks of maandelijks automatisch worden uitgevoerd. indien gewenst kunnen gegevens worden geanonimiseerd of kan elk resultaat van de chatbot via een automatisch gestart goedkeuringsproces verlopen.