De zelftellende winkel

Ron Weikamp

Nedap University alumnus & software developer bij Nedap Retail

Zorgen dat verkopers niet meer hoeven te tellen terwijl klanten toch hun maat in de winkel vinden. Dat is in feite waar ik mij de afgelopen tijd mee bezig heb gehouden bij Nedap Retail. Ik ontwikkelde een algoritme en schreef code voor de feature die retailers vertelt welke producten vanuit het magazijn naar de winkel mogen. Zodat klanten niet misgrijpen. Met alleen mijn master Wiskunde op zak had ik het zelflerende algoritme kunnen bedenken. Dankzij Nedap University kon ik dit ook omzetten naar een werkende feature binnen een product.

Toch tech ambities

Na mijn master Wiskunde kon ik wel wat programmeren, maar ik schreef nog geen écht goede code. Ik begreep applicaties slechts deels en wist nog niet precies hoe ik zinvolle gebruikerstests opzette en uitvoerde. Maar ik was wel al altijd graag bezig met het zelf in elkaar prutsen van nieuwe dingen die iets automatiseren omdat het voldoening geeft om zelf iets te maken dat een taak sneller, beter of überhaupt kan. Ik besefte dat als ik op hoog niveau met technologie bezig wilde zijn, ik er meer van moest begrijpen. Veel bedrijven bieden traineeships daarvoor aan, maar bij Nedap University volg je echt vakken van de studie Computer Science aan de universiteit. Ik besloot te solliciteren.

‘Het geeft voldoening om zelf iets te maken dat een taak sneller, beter of überhaupt kan.’

Master of T-shirts

Tijdens mijn werk voor Nedap Retail merkte ik hoe krachtig het voelt als je zelf een proces kunt automatiseren, waardoor een computer kan wat jij als mens niet kunt. Door het probleem van het aanvullen van artikelen op de winkelvloer anders te bekijken kun je kansberekening toepassen, maat M is bijvoorbeeld belangrijker dan XXL. Iets waarbij mijn studie Wiskunde weer goed van pas kwam. Met behulp van historische data leerde ik een computer kansverdelingen. In combinatie met actuele voorraadinformatie van de winkelvloer en het magazijn, kan een algoritme zinvolle suggesties doen gebaseerd op de kansberekening, wat het geleerd heeft en kennis van de voorraad in het magazijn. Inmiddels krijgen verkopers deze suggesties dankzij de nieuwe feature die we hiervoor toevoegden aan ons product !DCloud.

Reken maar op mij

Ook het opzetten en uitvoeren van zinvolle gebruikerstesten leer je tijdens Nedap University en was onderdeel van mijn werk. Grappig was dat ik tijdens het winkelbezoek aan een van onze klanten precies kon vertellen wat aangevuld moest worden. Dat leverde in eerste instantie verbaasde uitroepen op: ‘Hoe weet je dat? Dit is mijn winkel, ik heb zelf al die stapeltjes neergelegd…’. Maar winkelmedewerkers zagen meteen hoe onze nieuwe feature hun werk makkelijker maakt waardoor zij zich meer met hun klanten bezig kunnen houden. De computer telt en onthoudt nu voor hen. En minstens zo belangrijk: klanten zijn meer tevreden omdat ze niet misgrijpen, maar hun maat gewoon in het stapeltje vinden. Heel tof dat ik daaraan mee heb mogen werken!

‘Dankzij Nedap University kon ik het algoritme dat ik ontwikkelde omzetten naar een werkende feature.’

Continuous challenges

Inmiddels heb ik mijn Nedap University diploma binnen en werk ik alweer aan de volgende uitdaging bij Nedap Retail. Na Nedap University was er voor mij geen zwart gat. Ik ben nu bezig met voorraadbepaling, oftewel continuous inventory: hoe kun je op ieder tijdstip je voorraad opvragen zonder de winkel door te hoeven lopen? Dit bepalen van voorraad wordt nu gedaan door het uitlezen van de passieve RFID-labels in de artikelen. Een leessysteem verwerkt bij een gemiddelde winkel binnen enkele seconden duizenden leestransacties van labels. Om hier continuous inventory van te maken moet je nadenken over het opslaan van veel data, het aggregeren en visualiseren van een continue datastroom en het opstellen van een model dat definieert wat de huidige voorraad is op basis van de data. Ik focus mij met name op die laatste twee.

Nedapper Ron Weikamp

‘Nedap University heb ik als heel positief ervaren; de vakken die we volgden aan de Universiteit Twente waren inhoudelijk interessant en werden gegeven door inspirerende docenten. De interne vakken bij Nedap werden professioneel gegeven door onze coaches en we werkten met state-of-the-art technologie en softwaresystemen. De combinatie van studeren en werken bij een Nedap marktgroep maakte alles meteen heel concreet. De vakken Network Systems en Discrete Structures and Efficient Algoritmes zijn mij het meest bijgebleven.’