Al het werk

Data-engineering · Operationele AI · Anomaliedetectie

Intelligent Supply Chain Exception Control Tower

Een operationele control tower over een synthetische stroom van magazijn- en transportgebeurtenissen. Het detecteert uitzonderingen (te late zendingen, pickvertragingen, SLA-risico, voorraadtekorten), scoort het risico op leveringsvertraging en rangschikt wat nu aandacht nodig heeft met een transparante prioriteitsscore. Het draait live op deze pagina.

Domein
Supply chain / operationele intelligentie
Rol
Datamodellering, uitzonderingsengine, risicoscoring, productengineering
Stack
TypeScript · React · deterministic analytics · rules + risk scoring

Context

Operationele teams zien vaak pas veel te laat wat er is gebeurd. De lastigere vraag is wat nu aandacht vereist, over orders, magazijnen, voorraad en zendingen heen.

Probleem

Het doel was een control tower die live uitzonderingen naar boven haalt en rangschikt met genoeg bewijs om te handelen: welke orders zijn te laat of dreigen hun SLA te overschrijden, welke blijven hangen in het magazijn en welke SKU's koersen af op een voorraadtekort.

Architectuur

Synthetische gebeurtenisstroomOrders, magazijnen, SKU's, fasen en timings (geseed, reproduceerbaar)
Gestandaardiseerd gebeurtenismodelOntvangen → picken → pakken → verzenden → transit → geleverd
Feature- & verblijftijdberekeningVerblijftijd per fase, nabijheid tot SLA, voorraaddekking
UitzonderingsengineTe late zendingen, pick- en pakvertragingen, SLA-risico, voorraadtekorten, elk met bewijs
Vertraag- & prioriteitsscoreTransparante, ontlede factoren, geen mysterieuze score
Control towerLive overzicht, uitzonderingswachtrij, grondoorzaak, voorraadrisico

Engineering

  • Geseede, reproduceerbare synthetische operationele gebeurtenisstroom naar het model van gangbare magazijn-/transportworkflows (geen echt ERP/WMS)
  • Gestandaardiseerd order-levenscyclus-gebeurtenismodel met verblijftijd per fase
  • Uitzonderingsengine die te late zendingen, pick-/pakvertragingen, SLA-risico en voorraadrisico detecteert, elk met aangehaald bewijs
  • Interpreteerbaar risico op leveringsvertraging op basis van SLA-positie, verblijftijd, transit en prioriteit
  • Transparante prioriteitsscore, ontleed in ernst, waarde, klantprioriteit en risico
  • Live control-tower-UI: overzicht, geprioriteerde uitzonderingswachtrij, grondoorzaak en voorraadrisico

Resultaat

Een werkende control tower die je op deze pagina kunt gebruiken: volg orders door de fasen, werk een geprioriteerde uitzonderingswachtrij af, open een uitzondering voor het bewijs en de prioriteitsontleding en zie welke SKU's het meest blootgesteld zijn. Het toont operationele intelligentie eerlijk, over een duidelijk synthetische stroom.

Live applicatie

Open de control tower

Synthetische demonstratiedata · control tower over een gesimuleerde gebeurtenisstroom

31Actieve orders
42Open uitzonderingen
21Kritiek
€ 1,2 mln.Waarde met risico
5Received
6Picking
2Packing
2Dispatched
16InTransit
3Delivered

Uitzonderingswachtrij

Geprioriteerd op ernst, waarde, klantprioriteit en vertragingsrisico.

Grondoorzaak

Late shipment · Helios Group · ord-1031

Past promised 2d SLA (age 4d), still in transit via NordExpress.

Aanbevolen: Escalate to carrier; notify customer with revised ETA.

Prioriteitsontleding

Severity (Critical)
+30
Order value €60k
+15
Customer priority (Critical)
+24
Delay risk
+13

Voorraadrisico

SKU's gerangschikt op blootstelling aan voorraadtekort (dagen dekking versus levertijd).

APP-1004Apparel1.9d dekking · levertijd 11d
83
IND-1003Consumables2.8d dekking · levertijd 13d
78
ELE-1013Consumables4.1d dekking · levertijd 11d
63
CON-1001Apparel4d dekking · levertijd 9d
56
CON-1002Home goods2d dekking · levertijd 4d
50
ELE-1007Home goods6.3d dekking · levertijd 12d
48
CON-1011Consumables9.4d dekking · levertijd 14d
33
HOM-1010Apparel9.3d dekking · levertijd 13d
28

Wil je operationele problemen opvangen voordat ze escaleren?

Open de control tower hierboven. Bevalt het? Laten we er een bouwen op je echte operatie.