DataGrow helpt logistieke leiders planning en actuele orderinformatie te verbinden, zodat afwijkingen in de uitvoering eerder zichtbaar worden.
De planning is gebaseerd op een forecast die maanden eerder wordt gemaakt.
Zodra de werkelijke orderinstroom daarvan afwijkt, past de geplande capaciteit niet meer bij het werk dat binnenkomt.
DataGrow brengt de oorspronkelijke forecast, actuele orders en het verwachte dagvolume samen. Zo zien planners eerder hoe de werkdag zich werkelijk ontwikkelt.
Als pas aan het einde van de dag blijkt dat er meer orders zijn, staan medewerkers al op de verkeerde plek en ligt het transportplan vast.
DataGrow maakt per distributiecentrum en productgroep zichtbaar waar de orderinstroom afwijkt.
Planners kunnen medewerkers naar de drukste stroom verplaatsen en de vervoerder op tijd vragen meer volume op te halen.
Op piekdagen verandert de orderinstroom in enkele uren, terwijl veel dashboards nog het oude beeld tonen.
DataGrow verwerkt grote hoeveelheden ordergegevens realtime.
Planners kunnen daardoor bijsturen voordat het definitieve dagvolume bekend is.
Een strak capaciteitsplan vormt het vertrekpunt van de dag. Toch loopt de praktijk vaak anders. Een onverwachte piek of een hapering in het transport gooit de planning direct in de war. Het plan op papier verandert niet meer, maar op de vloer stromen de orders binnen en verschuiven de voorraden.
De operatie kan niet wachten op de volgende rapportage. Er is direct een besluit nodig. Wie te laat bijstuurt, loopt achter de feiten aan. Wie blind extra capaciteit inzet, maakt onnodige kosten.
Een los cijfer over volume of capaciteit geeft op dat moment onvoldoende houvast. De juiste keuze hangt af van de locatie, het moment waarop de afwijking ontstaat en de tijd die nog beschikbaar is om in te grijpen.
Een forecast laat zien wat vooraf werd verwacht. Om tijdens de dag te kunnen bijsturen, zijn ook de actuele orderinstroom en de beschikbare capaciteit op de vloer nodig.
Die informatie komt uit verschillende delen van de organisatie:
Zolang deze informatie niet samenkomt, blijft onduidelijk waar moet worden ingegrepen. Met een actueel overzicht kan het team sneller bepalen waar de uitvoering moet worden aangepast.
DataGrow begint bij de vraag die tijdens de logistieke operatie terugkomt. Bijvoorbeeld: wanneer wijkt het ordervolume ver genoeg af om de planning aan te passen?
Daarvoor brengen we de betrokken rollen samen:
Daarna leggen we de definities vast en bepalen we welke informatie het besluit moet ondersteunen. Pas dan volgt de technische uitwerking.
Tijdens piekdagen moest een internationale e-commerceorganisatie bepalen of de geplande capaciteit nog aansloot op het werkelijke ordervolume. De businessforecast werd maanden vooraf gemaakt. Het gerealiseerde dagvolume werd voorheen meestal pas tegen het einde van de dag duidelijk. Dan was er weinig tijd over om capaciteit te verplaatsen of extra transport te regelen.
Het dashboard bracht vier onderdelen bij elkaar:
De orderdata werd ongeveer ieder uur bijgewerkt. Om 11.00 uur was de eerste voorspelling voor het dagtotaal beschikbaar. Het voorspelmodel werd binnen het bredere klantteam ontwikkeld. DataGrow ondersteunde de datamart en de dashboardlaag.
Planners konden de oorspronkelijke planning vergelijken met de actuele orderstroom en het verwachte dagvolume. Zo werd eerder zichtbaar waar de planning mogelijk niet meer aansloot. Het overzicht gaf hun een basis om te beoordelen of capaciteit moest worden verplaatst of extra transport nodig was.
