Voorraadbeheer vormt de ruggengraat van veel groothandelsbedrijven. In een markt die steeds sneller verandert en waarin geopolitieke spanningen en economische onzekerheid aanhouden, wordt het belang van nauwkeurig voorraadmanagement alleen maar groter. Volgens onderzoek van ING Research maakt kunstmatige intelligentie (AI) het mogelijk om voorraden efficiënter te beheren, marktvraag beter te voorspellen en de positie van groothandelsbedrijven in de keten structureel te versterken.
Voorraadbeheer als concurrentiewapen
De afgelopen jaren kenmerkten zich door verstoringen in internationale toeleveringsketens, met als gevolg sterk fluctuerende voorraden in de groothandel. Veel bedrijven moesten noodgedwongen hun bevoorrading herzien. Zo houden steeds meer organisaties bufferstocks aan om schokken op te vangen, bijvoorbeeld door de handelsspanningen tussen grootmachten. Eind 2024 zag ING Research het aantal bedrijven dat hun voorraden als ’te hoog’ beschouwde opnieuw toenemen.
Zoektocht naar balans tussen over- en onderbevoorrading
Een goed ingerichte voorraadstrategie draait om het vermijden van zowel overschotten als tekorten. Te veel voorraad resulteert in hogere kosten en waardevermindering, terwijl tekorten zorgen voor omzetverlies en verminderde klanttevredenheid. Volgens ING zijn bedrijven die hun voorraden optimaal beheren beter in staat hun werkkapitaal te beperken, de rotatiesnelheid te verhogen en hun brutomarge te verbeteren. In de praktijk blijkt dit echter een complexe opgave, zeker zonder technologische ondersteuning.
Bijna een kwart van de handelsbedrijven gebruikt AI
Door gebruik te maken van AI, machine learning en deep learning kunnen groothandels nauwkeuriger voorspellen wat de toekomstige vraag zal zijn. Deze technologieën maken het mogelijk om in real-time data te verwerken en om te zetten in beslisinformatie. Toch blijkt uit het onderzoek van ING dat AI nog lang niet overal is ingebed in de dagelijkse operatie van handelsbedrijven.
Optimale voorraden dankzij AI-technologie
In 2024 gebruikte ongeveer een kwart van de handelsbedrijven één of meerdere AI-toepassingen, blijkt uit data van ING Research. Daarmee blijft de sector achter op bijvoorbeeld ICT, maar vóór branches als de bouw en horeca. Grotere ondernemingen (>500 medewerkers) lopen voorop in adoptie. Veelgebruikte toepassingen zijn tekstanalyse en automatische tekstgeneratie – denk aan chatbots. ING verwacht dat het gebruik van AI binnen de sector de komende jaren sterk zal toenemen.
AI maakt voorraadbeheer slimmer en nauwkeuriger
De grootste toegevoegde waarde van AI voor groothandels ligt in het optimaliseren van voorraden. AI kan met behulp van historische verkoopdata, seizoensinvloeden, consumentengedrag en externe factoren – zoals weerdata en markttrends – accurate voorspellingen doen over de verwachte vraag. Hiermee kunnen groothandels hun voorraadniveaus beter afstemmen per productcategorie of vestigingslocatie. De inzet van AI bespaart niet alleen kosten, maar verhoogt ook de klanttevredenheid doordat beschikbaarheid beter aansluit bij de daadwerkelijke vraag.
AI optimaliseert logistiek en prijsstrategie
Naast vraagvoorspelling en voorraadplanning biedt AI groothandelsbedrijven ook voordelen op andere vlakken. Zo maakt AI efficiëntere logistieke processen mogelijk door bijvoorbeeld rittenplanning te optimaliseren, magazijnroutes te verbeteren en de bevoorrading beter af te stemmen op lokale vraag. Door het analyseren van orderdata en productlocaties kan AI aangeven welke goederen waar moeten worden opgeslagen voor maximale verwerkingssnelheid. Dit voorkomt onnodige vertragingen in de orderpicking en verkleint de kans op omzetverlies.
Dynamische prijsstrategieën dankzij AI
AI ondersteunt groothandels ook bij het bepalen van strategische prijsstellingen. Door real-time data te analyseren – zoals marktvraag, voorraadniveaus, concurrentieprijzen en productlevenscycli – kunnen groothandels hun prijsbeleid flexibel en marktgericht inrichten. Denk aan dynamische prijzen voor seizoensgebonden artikelen of afprijzingen van overtollige of bederfelijke voorraad. Volgens ING Research draagt dit type pricing niet alleen bij aan een hogere marge, maar ook aan een snellere rotatie van producten.
Drie directe voordelen van AI in voorraadbeheer
1. Kostenbesparing en omzetverhoging
Optimalisatie van voorraadniveaus leidt tot lagere opslagkosten, minder afschrijvingen van incourante goederen en een efficiënter werkkapitaalbeheer. ING Research toont aan dat een daling van de eindvoorraden met 10% kan resulteren in een structurele margeverbetering van circa 0,65% in de groothandelssector. Dat lijkt gering, maar vertaalt zich in aanzienlijke winst bij bedrijven met hoge volumes en lage marges.
2. Snel reageren op marktveranderingen
AI helpt bedrijven om sneller te anticiperen op veranderende marktomstandigheden. Waar beslissingen vroeger vaak werden genomen op basis van ervaring of intuïtie, kunnen bedrijven met AI real-time schakelen op basis van harde data. Denk aan trends in consumentengedrag, plotselinge stijgingen in vraag of verstoringen in leveringen. Met deze inzichten kunnen bedrijven leveringsrisico’s beperken en beter inspelen op schommelingen in vraag.
3. Efficiëntere inzet van personeel
Door AI-tools slim in te zetten, kunnen bedrijven het personeel effectiever inzetten. In plaats van tijdrovende manuele analyses voeren medewerkers nu de controle uit op voorspellingen die door AI zijn gedaan. ING Research signaleert dat deze verschuiving bijdraagt aan hogere arbeidsproductiviteit en verlichting biedt bij structurele personeelstekorten. AI vervangt medewerkers niet, maar verandert wel hun rol van beslisser naar toezichthouder en validator.
Belemmeringen bij implementatie van AI
Hoewel de voordelen van AI-technologie evident zijn, blijkt de grootschalige toepassing ervan in de praktijk vaak weerbarstig. Uit onderzoek van ING Research blijkt dat veel groothandels worden geremd door structurele knelpunten zoals gebrekkige datakwaliteit, verouderde IT-systemen en een tekort aan expertise. Deze factoren belemmeren de snelheid waarmee AI op schaal kan worden toegepast.
Datakwaliteit en ontsluiting blijven uitdaging
Voor AI-toepassingen is kwalitatieve, toegankelijke data een absolute randvoorwaarde. Zonder betrouwbare data zijn nauwkeurige voorspellingen onmogelijk. Toch blijkt in de praktijk dat data binnen bedrijven vaak gefragmenteerd zijn. Afdelingen werken met verschillende systemen en definities, wat leidt tot inconsistente datasets. Bovendien is er binnen de keten nog weinig bereidheid tot het delen van data tussen leveranciers, groothandels en afnemers. ING Research stelt dat betere datakoppeling tussen schakels in de keten een cruciale stap is richting AI-gedreven samenwerking.
Verouderde systemen remmen integratie
Zelfs wanneer bedrijven over voldoende data beschikken, vormt de digitale infrastructuur vaak een belemmering. Veel groothandels maken nog gebruik van oudere ERP- en planningssystemen die niet eenvoudig te koppelen zijn aan moderne AI-oplossingen. De implementatie van schaalbare, flexibele IT-architecturen vraagt aanzienlijke investeringen. Tegelijkertijd biedt een toekomstbestendige infrastructuur ruimte voor verdere innovatie, waaronder de inzet van predictive analytics en realtime datavisualisatie.
Gebrek aan kennis en vaardigheden
Een derde veelgenoemde drempel is het ontbreken van de juiste expertise. Grote bedrijven hebben soms interne AI-teams, maar het mkb is aangewezen op externe specialisten. Tegelijkertijd blijkt uit het onderzoek van ING dat ook intern vaak de kennis ontbreekt om AI effectief te gebruiken. Bovendien is er regelmatig sprake van koudwatervrees: medewerkers hebben moeite om te vertrouwen op AI-systemen waarvan de werking niet altijd transparant is. Training en cultuurverandering zijn dan ook cruciale randvoorwaarden om de stap naar datagedreven voorraadbeheer succesvol te maken.
Conclusie: van tussenpersoon naar strategisch ketenregisseur
De groothandel staat op een kantelpunt. Door kunstmatige intelligentie strategisch in te zetten, kan de sector zich ontwikkelen van traditionele tussenpersoon tot regisseur van de hele toeleveringsketen. Dankzij real-time data over voorraden, marktvraag en ketenprestaties zijn groothandels in staat om proactief advies te geven aan klanten, leveranciers en partners. Zo ontstaat er ruimte voor nieuwe vormen van toegevoegde waarde, zoals vraaggestuurde productie, dynamische bevoorrading en klantspecifieke prijsmodellen.
Data als fundament voor ketensamenwerking
ING Research benadrukt dat datagedreven werken de sleutel vormt tot duurzaam concurrentievoordeel. Groothandels die real-time informatie combineren met AI kunnen klanten bijvoorbeeld laten zien welke producten goed verkopen, welke voorraadniveaus optimaal zijn of waar potentiële knelpunten dreigen te ontstaan. Hierdoor kan de groothandel niet alleen de distributie, maar ook productieprocessen gaan beïnvloeden op basis van verwachte marktvraag.
Vooroplopen loont – achterblijven kost marktaandeel
Het rapport van ING onderstreept dat groothandelsbedrijven die nu investeren in AI zich onderscheiden van de concurrentie. Ze verbeteren hun marges, verhogen de klanttevredenheid en worden aantrekkelijkere partners in de keten. Tegelijkertijd ontstaat er een groeiende kloof tussen bedrijven die deze technologische transformatie omarmen en bedrijven die afwachten. De snelheid waarmee AI zich ontwikkelt betekent dat achterblijvers snel marktaandeel kunnen verliezen. Voor iedere groothandel geldt daarom: meebewegen is geen luxe, maar noodzaak.
Bron: ING Research
