Voorraadtoewijzing en voordelige aankopen automatiseren bij autoleasing

Context & doelstellingen

Een autoleasemaatschappij in België wilde de voorraad optimaliseren en betere aankoopbeslissingen nemen.

Het bedrijf regelt de wissel tussen zomer- en winterbanden voor leaseauto's en wijst elke in aanmerking komende auto twee paar banden toe, uit voorraad of via nieuwe aankopen.

Vroeger had de klant twee keer per jaar eerst meerdere dagen nodig om een lijst met mogelijke toewijzingen uit de bandenvoorraad te maken. De analyse van de toewijzingsgegevens was op verschillende vlakken inefficiënt. Medewerkers hadden weinig tijd om de data te analyseren en op basis van de cijfers slimmere beslissingen te nemen.

Na de toewijzing van de resterende voorraad moest de klant grote hoeveelheden banden voor het wagenpark aankopen. Afhankelijk van verschillende criteria en voorwaarden kwam het bedrijf in aanmerking voor wisselende groothandelskortingen. De juiste leverancier en voordeligste bestellingen kiezen zette zo extra druk op een ander handmatig en jaarlijks tijdrovend proces.

Om tijd te winnen bij toewijzing en aankopen wilde de klant automatiseren. Het vroeg Agilytic om:

• De tijd voor rapportering over bandentoewijzing drastisch te verkorten

• Kosten te verlagen door de resterende bandenvoorraad optimaal te benutten

• De mogelijke kortingen bij fabrikanten te maximaliseren

Aanpak

Voorwaarden voor toewijzing en aankoop vastleggen

Eerst bespraken we de voorwaarden met de klant. Als één band van een paar te versleten is, wijst de klant een ander paar aan de auto toe volgens verschillende regels, zoals bandenspecificaties en opslaglocaties. Voor aankopen zijn er veel bandentypes en modellen om rekening mee te houden.

Er waren ook operationele voorwaarden, bijvoorbeeld:

• Winter- en zomerbanden moeten bij dezelfde leverancier worden gemonteerd

• Leveranciers accepteren een bestelling alleen vanaf bepaalde minimumaantallen

• Specifieke bandensets kunnen uit veel vergelijkbare bandenspecificaties worden gekozen

Toewijzing optimaliseren met een algoritme 

Daarna verzamelden, ordenden en schoonden we de data op. We brachten de volledige voorraadhistoriek samen en schoonden de wagenpark- en voorraadtabellen op volgens de vastgelegde criteria.

Uiteindelijk bouwden we in slechts zes dagen codeontwikkeling een optimalisatiealgoritme dat de bandentoewijzing automatiseert door het probleem en de vastgelegde criteria in het algoritme te vertalen.

Vervolgens legden we de verschillende analysevereisten vast om alle mogelijke donorbanden te filteren en potentiële combinaties voor elk voertuig te vinden.

Een aankooptoepassing ontwikkelen

Na het toewijzingsalgoritme volgde de optimalisatie van nieuwe bandenaankopen. We sloten het project af met een zelfstandige toepassing die optimale bestellingen herberekent voor elk jaar, zonder tussenkomst van de klant.

Resultaten

Met het nieuwe algoritme en de toepassing kon de klant:

• Alle resterende bandenvoorraad toewijzen en dagen analysetijd besparen

• Meteen 100.000 € besparen op de volgende bandenbestelling

• De voorbereiding van de bestellijst van meerdere dagen tot minuten terugbrengen

• Op elk moment met enkele klikken zinvolle simulaties maken

In minder dan twee minuten levert het algoritme een volledige lijst met toegewezen banden op, rekening houdend met alle bedrijfsvoorwaarden. Teamleden die maand na maand dezelfde taken herhaalden, kunnen nu meer tijd besteden aan zinvolle analyse.

De klant gaf ook aan dat de grondige analyse en kostenbesparende toepassing de tevredenheid en het vertrouwen van zakelijke gebruikers sterk verhoogden.