Beter je brood verdienen met AI

Enkele procenten minder voedselverspilling maken een fundamenteel verschil

Kersvers handelsingenieur Gilles Verhoeve maakte zijn masterproef over de impact van een voorspellend AI-model bij bakkerijgroep Aernoudt.

Wat was de aanleiding voor je masterproef?

Gilles Verhoeve: “Ik trachtte een praktisch en bedrijfsgericht onderzoek te doen naar AI en finance. Ik las dat Bakkerij Aernoudt dankzij artificiële intelligente een vijfde minder boterkoeken hoefde weg te gooien. Ze maken gebruik van een voorspellend model, voor hen ontwikkeld door een dataconsultingbedrijf. Zo wilde het bedrijf de voedselverspilling drastisch verminderen. Iedereen kan zich iets tastbaars inbeelden bij een bakkerij en het thema voedselverspilling. We gooien in onze samenleving te veel voedsel weg. Ik wil meewerken aan betere, kwalitatieve oplossingen.”

Hoe heb je het onderzoek aangepakt?

Gilles Verhoeve: “De voorspelling van het verkoopvolume was vroeger arbeidsintensief en eerder intuïtief. Het weer of lokale feestdagen stuurden het productieproces. Door de groei van de bakkerij, die inmiddels 35 winkels telt, was het nodig om preciezere verkoophoeveelheden te voorspellen en de productie daarop af te stemmen. Het systeem op basis van artificiële intelligentie moest hiervoor de oplossing bieden. Dit systeem reduceert de arbeidsintensiteit, beperkt overschotten en resulteert bijgevolg in lagere kosten. Op die manier ontstaat een tastbaar resultaat dat inspirerend werkt voor andere bedrijven.

Ik heb gewerkt met data van de drie belangrijkste productgroepen: 35 verschillende soorten brood, pistolets en koffiekoeken. De verkoop extrapoleerde ik op een termijn van een jaar. Ik ontwikkelde een efficiëntiemaatstaf. Op basis daarvan kan je de nauwkeurigheid van de voorspelling nakijken. Ik zette de verkochte hoeveelheid af ten opzichte van het geproduceerde volume. Of honderd procent evenwicht ideaal is? Neen, Aernoudt kiest ervoor om het model asymmetrisch te laten voorspellen, met een voorkeur voor een klein overschot. Dat brengt meer op dan een klein productietekort. Het garandeert ook een hogere beschikbaarheid van producten voor de klanten. Het model houdt ook rekening met de eigenheden van specifieke winkels in het netwerk van de bakkerijgroep.”

Wat heeft de investering opgebracht?

Gilles Verhoeve: “Door de nauwkeurigheid van het voorspellende model te optimaliseren, realiseert de bakkerij een kostenbesparing van 298.000 euro per jaar. De terugverdienperiode bedraagt slechts enkele maanden dankzij de keuze voor de meest moderne methode, de schaalvoordelen en de toepassing in het hart van de kernactiviteiten. Ik beperkte de analyse wel tot de effectief weggegooide producten. De gemiste verkoop zelf is niet inbegrepen. Bakkerij Aernoudt biedt ook voedseloverschotten aan via ‘Too Good To Go’ en voedselbanken. Verdere overschotten worden verwerkt tot biogas. Door de groeiende schaal van de bakkerijgroep maken enkele procenten optimalisatie een fundamenteel verschil.”

Blijf je na je studies in de voedingssector actief?

Gilles Verhoeve: “Mijn nonkel was vroeger bakker. Je vond me als kind regelmatig terug in de bakkerij. Ik start mijn professionele carrière als junior finance manager bij Procter & Gamble, in de zogenaamde fast moving consumer goods-sector. Ik apprecieer de snelle manier van zakendoen, de opeenvolging van cycli, de voortdurende innovatie en tegelijk het proces van verduurzamen. De methodologie die ik heb onderzocht bij Bakkerij Aernoudt, heeft potentieel voor andere industrieën, bijvoorbeeld de supermarkten. Ik ben me bewust van de ecologische impact. Daarom is nauwkeurig voorspellen van de verkoop van goederen met een beperkte houdbaarheid enorm belangrijk.”