Forecasting verandert productie in Vlaamse foodsector

De Vlaamse voedingsindustrie staat aan een kantelpunt. Onderzoek van Hogeschool VIVES laat zien hoe datagedreven forecasting en AI kunnen helpen bij efficiëntere productie en minder voedselverlies. Lange tijd draaide alles rond ervaring en intuïtie bij planning, maar de keten wordt complexer, consumenten stellen hogere eisen en de maatschappelijke druk neemt toe. 

Door historische data te combineren met realtime verkoopcijfers en externe invloeden krijgen bedrijven beter zicht op wat, wanneer en in welke hoeveelheid geproduceerd moet worden. Dat leidt tot efficiëntere productie, minder verspilling en een lagere ecologische voetafdruk.

Planning, verlies en praktijk

In veel bedrijven blijft productieplanning grotendeels op gevoel gebaseerd. Excel en interne spreadsheets vormen vaak het startpunt, aangevuld met ervaring van planners. Veiligheidsmarges worden meestal handmatig bepaald, ook al is data beschikbaar. Voedselverlies wordt wel geregistreerd, maar systematiek en nauwkeurigheid verschillen sterk. Soms vindt registratie dagelijks plaats, soms pas na een productiecyclus. Oorzaken zijn divers, zoals overproductie, grillige vraag of retourstromen. Bedrijven zetten verschillende strategieën in om verlies te beperken: overschotten herwerken, doneren aan voedselbanken, verkopen met korting of composteren. Toch ontbreekt bij veel organisaties nog inzicht in onderliggende patronen, waardoor structurele vermindering lastig blijft.

AI, VIVES‑onderzoek en samenwerking

Binnen het TETRA‑project Smart Meal Planning onderzoekt Hogeschool VIVES samen met partners hoe AI kan helpen om food waste te verminderen en de operationele efficiëntie te verhogen. In dit praktijkgerichte onderzoek worden data van productie, bestellingen en externe factoren gecombineerd om vraagvoorspellingen te verbeteren. AI kan patronen blootleggen die planners minder snel zien, zoals de invloed van schoolvakanties of temperatuur op de vraag naar bepaalde maaltijden, en voorspellingen continu bijsturen met realtime data. Vooruitstrevende bedrijven testen deze AI‑gestuurde forecastingmodules zodat data menselijke beslissingen ondersteunt in plaats van vervangt. Samenwerking met kennisinstellingen, technologiepartners en andere bedrijven helpt inzichten te delen, forecasting betrouwbaarder te maken en verspilling terug te dringen.

Vives.be