Hoe scoort XtraParts Automaterialen
ten opzichte van de markt?
Begin met het valideren van je supply-chain-complexiteit
om gepersonaliseerde benchmark-data te krijgen.
We hebben je bedrijfsprofiel gematcht met bedrijven van vergelijkbaar formaat op SKU's, leveranciers en orders. Zo zie je hoe je presteert tegenover webshops die op jouw schaal opereren — zonder dat we toegang tot je systemen nodig hebben.
Schatting op basis van openbare data
Aan de hand van 44 miljoen+ inkoopbeslissingen ziet Optiply wat werkt en wat niet. Ontdek zelf hoe AI-gedreven voorraadbeheer eruitziet op schaal: over sectoren, leveranciers en seizoenen heen.
Productbeschikbaarheid
Kun je leveren wat klanten willen, precies wanneer ze het willen?
verliest 8× meer omzet aan nee-verkopen dan de top.
Hoe lager je beschikbaarheid, hoe harder het verlies oploopt. De oorzaak? Je bestelritme.
Voorraadprestaties
Hoe snel beweegt je voorraad en hoeveel blijft in je magazijn liggen?
Automatisering van inkoop
Komen bestellingen bij leveranciers binnen zoals gepland, in volumes die je team aankan?
verliest €31.000 per jaar aan stock-outs.
Over de 44 miljoen+ inkoopbeslissingen in onze benchmark zien we dat dit oploopt tot meer dan €33 miljoen per jaar aan gemiste omzet — voornamelijk doordat besteltiming of hoeveelheden niet kloppen.
Supply chain prestatie
Hoe betrouwbaar zijn de leveranciers waar je van afhankelijk bent?
Zie het verschil dat inkoopautomatisering maakt.
Dezelfde markt, dezelfde catalogus, dezelfde leveranciers. De één werkt met spreadsheets, de ander met automatisering.
maar niet met het juiste werk
We analyseerden 500+ vacatures en splitsten de demand-planner-rol op in 46 taken. Zo zie je precies wat AI vandaag al van je team overneemt.
Laat zien waar AI werk overneemtAutomatische benchmark: beste 25% van 160 online retailers, 44M+ orderregels. Handmatig: branchegemiddelde voor niet-geautomatiseerde e-commerce. Bronnen: McKinsey Supply Chain 4.0 en retail inventory benchmarks, 2024.
Van spreadsheets naar AI.Bij bedrijven zoals XtraParts Automaterialenis 59% van demand planningklaar om te automatiseren.
Download het volledige PDF-rapport
Elke taak, elke categorie — met het automatiseringsoordeel erbij.
Tijdverdeling demand planner
Gebaseerd op 40 uur per week, verdeeld over 46 taken
AI handelt het end-to-end af
AI ondersteunt menselijke beslissingen
Menselijk oordeel vereist
Automatisering per categorie
“Nee-verkoop, overbestellen en kapitaal vastzitten in langzame lopers voelt als ‘zo werkt het nu eenmaal’. AI haalt de bias uit replenishment en laat zien hoe het er werkelijk uit zou moeten zien.”
Wiebe Konter
Co-founder, Optiply
Dit is wat er gebeurt wanneer
inkopers wel op AI en automatisering
vertrouwen.
“Voorheen waren drie inkopers bijna fulltime aan het bestellen. Nu is 94% volledig geautomatiseerd en volstaat één persoon.”
Martijn Alserda, Hoofd Inkoop
40.000 SKU’s · 100+ leveranciers
“Onze twee inkoopmanagers besteden nu maximaal 15 minuten per dag aan orders. Voorheen kostte dat hun hele werkdag.”
Randy Hatzmann, Business Manager
100K+ orders/jaar · 92% geautomatiseerd
“Optiply adviseert precies welke merken, SKU’s en hoeveelheden we nodig hebben. We gingen van 80% naar 95% beschikbaarheid op onze topproducten.”
Tygo Bril, Inkoper & Procesanalist
16.000+ SKU’s · 100+ merken
Dit zijn schattingen. Benieuwd wat jouw echte data laat zien?
Alles hierboven is gebaseerd op benchmarks en supply-chain-profielen. Koppel je eigen voorraaddata en we laten precies zien waar je geld vastzit en hoe je het vrijmaakt.
Vraag je analyse op maat aan
Laat je gegevens achter en we nemen contact op om je echte voorraaddata te koppelen.