Ja, als de basis op orde is: echte levertijden van leveranciers, openstaande inkooporders en voorraadniveaus die je vertrouwt. De bestelregels in je ERP doen het rekenwerk. AI voegt toe wat die regels niet zien, zoals vertragingsmails van leveranciers en grote klantorders die in berichten worden genoemd, legt elke waarschuwing in gewone taal uit en stelt de bestelling op. Een planner keurt elke order goed.
#Belangrijkste punten
- De meeste voorraadtekorten zijn terug te voeren op verouderde levertijden, verouderde bestelpunten en laat leveranciersnieuws, niet op een zwak prognosemodel.
- Bestelregels en statistische prognoses in het ERP bestaan al; controleer of je ze gebruikt voordat je AI toevoegt.
- AI is nuttig voor ongestructureerde signalen: vertragingsmeldingen van leveranciers, klantmails en salesnotities.
- Elk bestelvoorstel hoort een reden te hebben, en een planner keurt het goed.
- Meet de tekorten op je belangrijkste artikelen en hoe vaak planners voorstellen accepteren of aanpassen.
#Hoe ziet de week van een planner eruit vóór een tekort?
Op maandag exporteert de planner een voorraadrapport uit SAP, Oracle of Odoo naar Excel en vergelijkt het met minimum- en maximumniveaus die lang geleden zijn ingesteld. Een leverancier mailt dat een zending is uitgesteld; de mail blijft in een gedeelde inbox liggen. Een salesmanager noemt een grote order in WhatsApp. De openstaande inkooporder toont nog de oorspronkelijke leverdatum, dus niets lijkt mis.
Later is het schap leeg, en iedereen vindt de waarschuwing terug in de eigen inbox. De data was er, alleen niet waar de bestellogica kijkt. Onderzoek in de retail wijst dezelfde kant op: IHL Group, september 2025 noemt misstappen bij leveranciers en interne inefficiënties als belangrijke oorzaken van tekorten en overvoorraad.
#Wat moet kloppen voordat AI kan helpen?
- Levertijden gemeten op basis van werkelijke ontvangsten, per leverancier en artikel, niet het getal in de leveranciersstamgegevens.
- Openstaande inkooporders met actuele, bevestigde leverdata.
- Voorraadniveaus die je vertrouwt, inclusief voorraad onderweg en in andere magazijnen.
- Artikelen ingedeeld naar belang, zodat de meest kritieke regels het nauwst worden gevolgd.
- Bestelpunten en veiligheidsvoorraad die recent zijn herzien, niet overgenomen.
- Een benoemde planner die eigenaar is van elke artikelgroep.
Sla je dit over, dan levert AI alleen stellige waarschuwingen op slechte data. Gartner, juli 2024 noemde slechte datakwaliteit als een van de belangrijkste redenen waarom projecten met generatieve AI na een proof of concept worden stopgezet.
#Wat voegt AI toe dat bestelregels niet doen?
Bestelregels werken met getallen in het ERP. AI kan lezen wat daar nog niet staat: mails van leveranciers die vertragingen of deelleveringen aankondigen, klantmails en salesnotities over ongewoon grote orders, en promotieplannen in een gedeeld document. Het zet elk signaal om in een voorgestelde wijziging, zoals een nieuwe verwachte datum op een openstaande order, met een link naar het bronbericht.
Daarna kan het een waarschuwing in gewone taal uitleggen: dit artikel raakt op vóór de volgende ontvangst, omdat de leverancier de zending heeft verschoven en er een grote klantorder aankomt. En het stelt de bestelling op, of het verzoek aan de leverancier om te versnellen, zodat de planner die kan goedkeuren, aanpassen of afwijzen. Zonder de planner wordt er niets besteld.
#Wanneer zijn de bestelregels van je ERP genoeg?
Komt leveranciersnieuws betrouwbaar in het ERP terecht, worden levertijden gemeten en is het assortiment stabiel, dan zijn de aanvulregels of MRP van je ERP genoeg, zoals de aanvulling in Odoo of MRP in SAP. Een aparte tool voor vraagplanning past als de prognose zelf het probleem is, bijvoorbeeld bij sterke seizoenspatronen over veel locaties.
AI past in het gat tussen de inbox en het ERP: als de waarschuwingen er wel zijn, maar binnenkomen als berichten in het Arabisch en Engels, van veel leveranciers, en niemand tijd heeft om ze allemaal tegen openstaande orders te lezen.
#Hoe pakt Stennir dit aan?
Stennir begint met AI-consulting, omdat het eerlijke antwoord vaak is om eerst levertijden en bestelpunten recht te zetten. De AI Opportunity Audit rangschikt vijf workflows, elk met een kosten- en terugverdienberekening, en adviseert één bouw, soms een datacorrectie in plaats van een AI-bouw.
Is het gat tussen inbox en ERP het probleem, dan bouwt AI-implementatie het lezen van leveranciers- en klantberichten, de voorgestelde wijzigingen en de opgestelde bestellingen, waarbij een planner elk voorstel goedkeurt. Arabisch en Engels worden volledig ondersteund, andere talen op verzoek. Met beheerde AI-operations wordt daarna gevolgd hoe vaak planners voorstellen accepteren, en wordt verholpen wat ze steeds afwijzen. AI-training helpt planners ermee te werken.
We are
Stennir verbindt berichten van leveranciers en klanten met je bestelproces, waarbij een planner elke order en elke wijziging van een verwachte datum goedkeurt.
We aren't
Stennir is geen suite voor vraagplanning en plaatst geen inkooporders op eigen houtje.
#Wat doet een supply-chainmanager nu?
Zet je laatste vijf tekorten op belangrijke artikelen op een rij en zoek uit waar de eerste waarschuwing opdook. Was dat in een mail of een bericht, dan zit het gat in het lezen, niet in de prognose. Bekijk AI voor operations en hoe je het eerste proces kiest om te automatiseren, en doe daarna de gratis gereedheidsscan of boek een gesprek van 30 minuten.
#Veelgestelde vragen
Wat heb je van ons team nodig?
Leestoegang tot voorraad, openstaande orders en ontvangsten in je ERP, de gedeelde inbox waar leveranciersnieuws binnenkomt en de planners die eigenaar zijn van artikelgroepen. Zij lopen recente tekorten door, zodat de bouw zich richt op de signalen die echt werden gemist. Een benoemde planner keurt elk voorstel goed.
Plaatst het automatisch orders?
Nee. Het stelt bestellingen, verzoeken om te versnellen en voorgestelde datumwijzigingen op openstaande orders op. Een planner keurt elk voorstel goed, past het aan of wijst het af, en het besluit wordt met de reden gelogd. Sommige teams staan later automatische updates toe voor wijzigingen met een laag risico, maar dat is jouw beslissing, genomen met het bewijs in handen.
Leest het leveranciersmails in het Arabisch?
Ja. Stennir bouwt workflows die Arabische en Engelse berichten lezen, ook gemengde, en elk bericht aan de bijbehorende inkooporder koppelen. Andere talen worden op verzoek ondersteund en eerst getest op je eigen leveranciersberichten. Onduidelijke berichten gaan naar een planner in plaats van dat er iets wordt bijgewerkt.
Wat kan er misgaan?
Verkeerde levertijden leveren verkeerde waarschuwingen op, en een verkeerd gelezen mail kan een verkeerde datum voorstellen. Daarom komt data eerst, noemt elk voorstel de bron en keurt een planner het goed. Volg de afgewezen voorstellen; een stijgend percentage betekent dat de input aandacht nodig heeft voordat iemand op de output vertrouwt.
