open aan het einde
0 meegenomen + 116 nieuw − 130 capaciteit€ 0 extra inzet
Vraagpieken worden laat zichtbaar en zetten de capaciteit onder druk. Verken scenario’s en vertaal het verwachte volume naar een capaciteitsvraag.
Verken de capaciteit ↓Een zichtbaar verschil tussen verwacht volume en capaciteit geeft een planner ruimte om inzet, spreiding of afspraken tijdig te bespreken.
Bespreek deze toepassing ↗Een planner die het aantal zendingen voor de komende weken verkent.
Machine learning kan vraagpatronen leren en voorspellingen toetsen op historische data. Dit model leert een lineaire trend uit twaalf weken historie. Een terugtest op apart gehouden weken maakt de fout zichtbaar. Groei en extra pieken kunt u als omstandigheden wijzigen.
Het model leert de trend uit twaalf weken zendingen. Verander de omstandigheden en bekijk in welke week de inzet moet meebewegen.
Verken extra capaciteit of andere afspraken voor week 18.
Afspraak met de flexpool: één routeblok verwerkt 20 zendingen voor € 350. Er zijn maximaal twee blokken per week beschikbaar. Werk dat niet past, schuift door.
open aan het einde
0 meegenomen + 116 nieuw − 130 capaciteitopen aan het einde
0 meegenomen + 119 nieuw − 130 capaciteitopen aan het einde
0 meegenomen + 123 nieuw − 130 capaciteitopen aan het einde
0 meegenomen + 126 nieuw − 130 capaciteitopen aan het einde
0 meegenomen + 130 nieuw − 130 capaciteitopen aan het einde
0 meegenomen + 133 nieuw − 130 capaciteitMet de gekozen inzet blijft aan het einde werk open. Bespreek spreiding van werk en prioriteiten met de planner. Meer vraag betekent niet automatisch dat meer mensen beschikbaar zijn.
Voor deze terugtest leert het model alleen van week 1–8. Daarna vergelijken we de voorspelling met de ontvangen volumes in week 9–12. De gemiddelde absolute afwijking is 6 zendingen per week.
| Week | Verwacht | Ontvangen | Verschil |
|---|---|---|---|
| 9 | 106 | 97 | -9 |
| 10 | 110 | 109 | -1 |
| 11 | 114 | 103 | -11 |
| 12 | 118 | 115 | -3 |
Vooruitkijken gebruikt een lineaire trend op alle twaalf weken. De band volgt uit de spreiding rond die trend; ingevoerde groei en campagne-effecten zijn scenarioaannames. Een toepassing in uw organisatie vraagt voldoende historie, passende verklarende factoren en toetsing op nieuwe perioden.