Voorraadverschillen in retail wegnemen met gestructureerde pakbonnen
Pakbonnen van leveranciers inlezen om de theoretische voorraad te berekenen: de fysieke Varetelling als ankerpunt, gecombineerd met verkoopdata uit PCKasse.
Het probleem
De uitdaging
Franchisenemers werken blind op hun voorraad (stock drift) zodra de pakbonnen van leveranciers niet overeenkomen met het ERP. Die verschillen met de hand uitzoeken jaagt de Mean Time To Resolve (MTTR) van voorraadincidenten omhoog, met lege schappen of spookvoorraad in PCKasse tot gevolg.
De oplossing
De pipeline van SunnyExtract
Het systeem leest pakbonnen rechtstreeks vanuit de winkel in. SunnyExtract haalt regels, aantallen en leveranciers-SKU's eruit en standaardiseert de data. Die gestructureerde payload voedt het Avvik-dashboard (afwijkingen), waarna de afstemmingsengine de theoretische voorraad berekent: de laatste fysieke Varetelling gecombineerd met binnenkomende bestellingen en kassadata.
{
"document_type": "delivery_note",
"store_id": "ST-045",
"supplier": "NordicGoods AS",
"line_items": [
{
"sku": "NG-8812",
"expected_qty": 50,
"received_qty": 48,
"discrepancy": -2
}
],
"validation": {
"avvik_alert_triggered": true
}
}
Resultaten
Operationele impact
Direct zicht op leveringen
Manco's van leveranciers zie je meteen, niet pas bij de maandafsluiting.
Incidenten sneller opgelost
Een fors lagere MTTR bij voorraadincidenten in de winkel.
Payloads die zo in te lezen zijn
JSON-payloads die naadloos aansluiten op de SQL Server-koppeling van PCKasse.
Vraag een persoonlijke workflow-review aan
Vertel ons hoe je documentworkflow nu werkt. We beoordelen elke aanvraag handmatig en stemmen de demo af op echte operationele knelpunten.
Vraag een persoonlijke workflow-review aan