Horecagroothandel (28 medewerkers): prijslijsten in 18 uur in plaats van 120

Voorbeeldcase · geanonimiseerd · cijfers illustratief

De situatie

Een groothandel in horeca-benodigdheden in de Randstad, 28 medewerkers. Ruim 12.000 artikelen van 40 leveranciers: van servies en glaswerk tot schoonmaakmiddelen. De klanten zijn restaurants, cateraars en hotels die bestellen via de webshop en per mail.

Het bedrijf had één inkoper die de prijzen beheerde. Hij kende elk artikel en elke leverancier. Dat was zijn kracht, en tegelijk het risico: al die kennis zat in zijn hoofd en in één Excel-bestand dat iedereen "de masterlijst" noemde.

Het proces vóór Optimi

Elk kwartaal, en soms tussendoor, ging het zo:

1. Een leverancier mailt een nieuwe prijslijst. De ene stuurt een nette Excel, de andere een PDF van 60 pagina's, de derde een scan.
2. De inkoper opent de lijst, zoekt per artikel het leveranciersnummer op in de masterlijst en typt de nieuwe inkoopprijs over.
3. Hij rekent de verkoopprijs uit met een formule in de masterlijst, en controleert op het oog of er iets geks tussen zit.
4. De masterlijst wordt geëxporteerd en handmatig ingelezen in het ERP en de webshop.
5. Tussendoor komen de backorders: elke dag schrijft de binnendienst zo'n 25 mails naar klanten met "uw artikel X komt op datum Y".

Een volledige ronde langs alle leveranciers kostte rond de 120 uur per kwartaal. Drie werkdagen per lijst, soms meer.

Waar het brak

Twee dingen. Ten eerste de fouten: bij het overtypen van duizenden regels ging er af en toe iets mis, en de klant ontdekte het. Negen keer per kwartaal kwam er een klacht over een verkeerde prijs op de factuur. Dat kostte geld en vertrouwen.

Ten tweede de afhankelijkheid. Als de inkoper ziek was, stond de prijsverwerking stil. Niemand anders durfde in de masterlijst te werken, want één verkeerde formule en de webshop toonde 12.000 verkeerde prijzen.

De backordermails waren geen ramp, maar wel 25 keer per dag hetzelfde: status opzoeken in het WMS, mail schrijven, versturen.

Wat Optimi deed

Scan. In de scan kwamen drie processen bovendrijven: prijslijstverwerking, backordercommunicatie en het beheer van de masterlijst zelf. Alle drie hingen aan dezelfde Excel.

Prototype. We begonnen met de prijslijsten van de vijf grootste leveranciers en bouwden in tien werkdagen een lijst-normaliseerder.

Wat er nu staat:

• Een intake-map waar prijslijsten in binnenkomen (per mail of upload).
• Een AI-stap die per lijst herkent welke kolom het artikelnummer, de omschrijving en de prijs is, ongeacht de opmaak, en die koppelt aan het eigen artikelschema.
• Een controle die elke prijswijziging boven 15% markeert, plus artikelen die nieuw zijn of ontbreken.
• Een controlescherm waarop de inkoper de gemarkeerde regels bekijkt en de rest in één keer goedkeurt.
• Een bulk-update naar het ERP en de webshop, met logboek.
• Voor backorders: een agent die per klant een conceptmail opstelt uit de WMS-status. De binnendienst keurt de hele lijst 's ochtends in één keer goed.

Maatwerk & legacy-brug. De masterlijst zelf werd een kleine webapp met vier gebruikers, rollen en een wijzigingslogboek. Het ERP bleef gewoon staan; de app is de laag ertussen. De broncode is eigendom van de groothandel.

Mens blijft in de lus bij: elke gemarkeerde prijswijziging, elk nieuw artikel en elke backordermail (goedkeuring in bulk, maar altijd goedkeuring).

Het resultaat

Indicatie op basis van dit scenario, gemeten over twee kwartalen:

• Prijslijstverwerking: van 120 naar 18 uur per kwartaal.
• Prijsfouten gemeld door klanten: van 9 naar 1 per kwartaal.
• Backordermails: van 25 per dag handgeschreven naar 0. Ze worden nog steeds allemaal verstuurd, maar als goedgekeurd concept.
• Eén kritieke Excel vervangen door een app die vier mensen kunnen bedienen.

De inkoper doet nog steeds het werk dat ertoe doet: onderhandelen, keuzes maken bij afwijkingen, nieuwe leveranciers beoordelen. Het overtypen is weg.