PROEFBAAR.
Partner voor vraagstukken in de foodpraktijk
Het proefmodel

Binnen één week ziet u of een oplossing kans van slagen heeft.

Geen dik adviesrapport. Nog geen software. Wél iets dat u kunt zien, bespreken en testen — vóórdat er tijd en geld naar ontwikkeling gaat.

Bespreek uw vraagstuk
Waarom een proefmodel

De meeste softwareprojecten mislukken niet tijdens het bouwen.

Ze beginnen met verkeerde aannames. Een proefmodel maakt die aannames zichtbaar voordat ze duur worden. Zo investeert u pas nadat de richting is bewezen.

  • Sneller leren
  • Betere beslissingen
  • Minder investeringsrisico

Wat u krijgt

  • Een klikbaar beeld van de voorgestelde werkwijze
  • Het belangrijkste proces van begin tot eind zichtbaar
  • De aannames waarop de richting is gebouwd
  • Openstaande keuzes en onzekerheden benoemd
  • Rol van bestaande systemen in beeld
  • Voorstel voor een logische vervolgstap

Wat het niet is

  • Geen productieklare applicatie
  • Geen werkende koppelingen of definitieve database
  • Geen automatische gegevensverwerking of gebruikersbeheer
  • Geen volledige beveiliging, back-up of foutafhandeling
  • Geen definitieve huisstijl of volledig uitgewerkte uitzonderingen
  • Geen verplicht vervolgtraject — u zit nergens aan vast
De tijdlijn
  1. 1
    Werksessie

    Verdiepend gesprek waarin we het vraagstuk afbakenen.

  2. 2
    5 werkdagen

    Wij bouwen het klikbare proefmodel op basis van wat we hebben opgehaald.

  3. 3
    Proefmodel

    U ontvangt de klikbare uitwerking, aannames en openstaande keuzes.

  4. 4
    Praktijktest

    Werkvloer, proceseigenaren en beslissers reageren op de richting.

  5. 5
    Besluit

    Samen bepalen wat een verstandige vervolgstap is — of niet.

Wat wij van u nodig hebben

Meer is niet nodig.

  • Een afgebakend vraagstuk
  • Toegang tot de mensen die er dagelijks mee werken
  • De huidige werkwijze op hoofdlijnen
  • Voorbeelden van documenten of schermen
  • Eén beschikbare contactpersoon
Waarom dit werkt

Beter dan direct bouwen. Beter dan een adviesrapport.

01
Aannames worden zichtbaar

Wat we samen dachten dat waar was, blijkt in beeld óók waar te zijn — of juist niet. Vóór de investering.

02
Medewerkers kunnen reageren

De mensen die er dagelijks mee werken, zien concreet wat er komt. Hun kennis stuurt de richting bij.

03
Investering volgt pas na bewijs

U beslist over de vervolgstap ná het proefmodel, niet ervoor. Geen verplicht traject, geen vendor lock-in.

Eerst bewijs. Daarna pas bouwen.

Een proefmodel helpt u sneller te zien of verdere investering verstandig is.

  • ✓Begrijpen we het juiste probleem?
  • ✓Sluit de oplossing aan op de praktijk?
  • ✓Willen medewerkers hiermee werken?
  • ✓Is verdere investering verstandig?
Bespreek uw vraagstuk
Praktijkvoorbeeld — één van vele mogelijke vraagstukken

Hoe een proefmodel eruit kan zien.

Ter illustratie: een foodproducent met goede systemen, maar signalen die te laat samenkomen. Uw vraagstuk is waarschijnlijk anders — de werkwijze is dezelfde.

Scroll door de walkthrough

Signaal
Praktijk
Normaalbeeld
Samenhang
Richting
Proefmodel
Praktijktoets
Keuze
01Het signaal

Er ontstaat een supply-chainrisico.

Een product wordt minder snel uitgegeven dan verwacht. Een grondstof komt later binnen. Een batch nadert de houdbaarheidsgrens. Of de werkelijke vraag wijkt plotseling af. Afzonderlijk kleine signalen — samen leiden ze tot overvoorraad, derving, misgelopen leveringen of spoedproductie.

De pijn is zichtbaar. De oorzaak en beste actie nog niet.

Voorraad stijgt
Vraag daalt
THT nadert
Levering vertraagt
Productie wijkt af
Illustratief scenario
Twaalf pallets lopen risico onverkoopbaar te worden.
02De bestaande praktijk

Er is al veel geregeld.

ERP, orders, productie- en voorraadregistratie, etikettensoftware, leveranciersinformatie, Excel en de kennis van planners, inkopers, productie en QA. Ieder onderdeel levert waarde.

Niet vervangen wat werkt. Eerst begrijpen welke samenhang ontbreekt.

ERPwerkt
Orderswerkt
Productiewerkt
Etikettenwerkt
Excelwerkt
Praktijkwerkt

Ieder systeem doet zijn eigen taak. Geen enkel systeem beoordeelt zelfstandig wat alle signalen samen betekenen.

03Wat is hier normaal?

Een afwijking bestaat alleen binnen context.

Wat bij het ene bedrijf verdacht is, is bij een ander volkomen normaal. Voordat we afwijkingen kunnen signaleren, onderzoeken we wat binnen déze organisatie normaal is — per product, batch, klant, seizoen, leverancier en proces.

Bedrijfsspecifiek ingericht. Geen generiek algoritme.

Kernboodschap

Niet iedere afwijking is een probleem. Niet ieder risico ziet eruit als een afwijking.

Welke voorraad is normaal voor dit product?
Hoe sterk mag de vraag per week fluctueren?
Wanneer wordt lagere uitgifte werkelijk risicovol?
Welke levertijd is normaal voor deze leverancier?
Welke seizoenspatronen zijn bekend?
Welke uitzondering kent alleen de ervaren planner?
04De samenhang

Supply-chainrisico ontstaat uit meerdere signalen.

Vraag, orders, voorraad, THT, productie, capaciteit, leveranciers, kwaliteit en praktijkkennis hangen samen. De vraag is niet welk systeem alles gaat vervangen, maar welke gegevens, regels en kennis op het juiste moment moeten samenkomen.

Van losse gegevens naar verklaarbare beslisinformatie.

Vraag & orders
Voorraad & THT
Productie & capaciteit
Inkoop & leveranciers
Kwaliteit & batches
Seizoen & promoties
Praktijkkennis
Bedrijfsspecifieke beoordeling
Afwijking of normaal? — Menselijke beslissing
05Een mogelijke richting

Een beslislaag rond bestaande systemen.

ERP, productie- en etiketteringssystemen kunnen blijven. Een aanvullende laag voor supply-chainmonitoring, bedrijfsspecifieke afwijkingsdetectie en beslisondersteuning combineert bestaande gegevens met regels en kennis uit de organisatie.

Geen nieuw ERP. Wel een laag die laat zien waar aandacht nodig is.

ERP
Orders
Productie
Voorraad
Etiketten
Leveranciers
ernaast, niet erboven
Supply-chainbeslisondersteuning

Signaal · uitleg · impact · mogelijke actie

  • Voorraad stijgt sneller dan verwacht
  • Batch niet volgens FEFO uitgegeven
  • Vertraagde grondstof raakt productie
  • Voorspelling sluit niet meer op werkelijkheid
06Het proefmodel

Binnen één week zichtbaar.

Een klikbaar proefmodel toont welke signalen verschijnen, waarom iets is gemarkeerd, welke bronnen zijn gebruikt, wat de mogelijke impact is en welke actie kan worden overwogen. Nog geen live data — wel de toekomstige werkwijze.

Binnen vijf werkdagen zichtbaar. Detectiekwaliteit toetsen we daarna met echte gegevens in een gerichte proef.

Supply-chainafwijkingen — vandaagklikbaar proefmodel
Kruidenmix 500gUitgifte 31% lager dan verwacht320 st · THT 4 dhoogUitgifte versnellen
Saus tomaat 1LVraag hoger dan weekpatroonOnder minimum over 3 dmiddelProductie herzien
Batch 4471Niet FEFO uitgegevenJongere batch vooraanhoogVolgorde controleren
Leverancier XLevertijd +2 dRaakt 4 productgroepenhoogAlternatief zoeken
Waarom gemarkeerd?
  • • afwijking t.o.v. eigen weekpatroon
  • • voorraad boven ingestelde bandbreedte
  • • resterende THT: 4 dagen
  • • geen bekende promotie of geblokkeerde order
Productieorder beoordelenUitgifte aanpassenVerklaring toevoegenNiet relevant
07De praktijktoets

De organisatie bepaalt mede wat afwijkend is.

Planners, inkoop, productie, verkoop, magazijn en QA beschikken over context die niet altijd in de data staat. Die kennis leidt tot andere drempelwaarden, extra regels, nieuwe bronnen en duidelijkere waarschuwingen.

De oplossing wordt ingericht met de kennis van de organisatie.

Planner
"Deze stijging is normaal. Die klant bestelt iedere laatste week van de maand."
Inkoop
"Formeel 5 dagen levertijd, maar bij deze leverancier rekenen we met 8."
Productie
"Deze lagere opbrengst hoort bij de grondstof van dit seizoen."
QA
"Deze batch mag nog niet — kwaliteitscontrole staat open."
Verkoop
"De daling komt door een actie die volgende week opnieuw begint."
Werkvloer
"Het systeem ziet de voorraad, maar niet dat deze gereserveerd is."
08De onderbouwde keuze

Nu is zichtbaar wat nodig is om detectie betrouwbaar te maken.

Duidelijk welke beslissingen ondersteuning nodig hebben, welke regels bekend zijn, welke gegevens betrouwbaar zijn, welke koppelingen nodig zijn en waar statistiek of machine learning toegevoegde waarde heeft.

De oplossingsrichting stond vooraf niet vast. De volgende stap nu wel.

Data en definities op orde
Bronnen, productcodes, THT, orders en reserveringen betrouwbaar en eenduidig.
Bedrijfsregels modelleren
Vastleggen wat per product en proces normaal, afwijkend en risicovol is.
Historische data onderzoeken
Patronen, seizoenen en eerdere afwijkingen uit bestaande gegevens afleiden.
Pilot voor één productgroep
Een werkende eerste versie voor een beperkt assortiment of één locatie.
Koppelingen toetsen
Onderzoeken hoe ERP, productie, voorraad en leveranciersdata betrouwbaar verbinden.
Detectiemethode valideren
Regels, bandbreedtes, statistiek, voorspellingen en feedback — welke combinatie past?

Geen automatische offerte. Eerst een onderbouwde keuze.

Binnen vijf werkdagen maken we zichtbaar hoe bedrijfsspecifieke supply-chainsturing en afwijkingsdetectie kunnen werken. De technische werking en detectiekwaliteit toetsen we daarna met echte gegevens in een gerichte proef of pilot.

Bespreek uw vraagstuk
Direct contact · 24/7

Een proces zit vast? Bel. Een idee blijft knagen? App.

  • Geen e-mail nodig
  • · Geen QR-code
  • · Geen kantooruren
  • · Wel een echt gesprek
Bel 06 58 01 65 49 Open WhatsApp