De uitdaging lag in het registreren en inzichtelijk maken van bewegingen in de interne keten – van productie tot klant. Omdat het eten betreft dat vanaf grondstoffen verwerkt wordt tot eindproduct, is een gedetailleerde administratie nodig van elke kilo rundvlees, waar deze vandaan komt en waar deze uiteindelijk terechtkomt. Voorheen hanteerde Darf een systeem dat sterk afhankelijk was van Excel-sheets, papieren documenten en handmatige processen. Dit kostte hen veel tijd en maakte processen foutgevoelig.

Aanpak en oplossing

We hebben een gefaseerde aanpak gevolgd om de interne processen van de ontvangst van goederen tot de levering bij de eindklant te digitaliseren. Het grote voordeel van een gefaseerde aanpak is dat iedere stap los ontwikkeld, getest en geïmplementeerd wordt. Omdat er iedere stap een werkend deel software wordt opgeleverd, blijft de investering en het risico laag en het rendement hoog. Tevens blijft het implementatietraject behapbaar voor medewerkers. Hieronder zie je de stappen de we hebben doorlopen.

Stap 1: Efficiënt produceren van batches

In deze stap hebben we een applicatie ontwikkeld, bestaande uit een React Native scanner-app en een geïntegreerde React/Laravel webapp. Deze applicatie stelt managers in staat om recepten en productieorders (batches) te beheren. Zodra zij een batch aanmaken wordt deze beschikbaar in de app en kan een productiemedewerker het maakproces doorlopen.

Stap 2: Geoptimaliseerd voorraadbeheer van grondstoffen

Alle benodigde grondstoffen worden verzameld en ingescand middels de barcodes van de leverancier, waardoor Darf nauwkeurig de beschikbare kilogrammen per leveranciersbatch kan volgen. Het scannen zorgt voor validatie en striktheid van het proces.

Stap 3: Produceren van dierenvoeding 

Vanuit de verzamelde grondstoffen gaat een andere medewerker aan de slag met het produceren van de bakken dierenvoeding.

Stap 4: Aanvullen van de voorraad 

De producten worden in het magazijn op de juiste plek weggelegd en tegelijk wordt de voorraad in de webshop geüpdatet.

Stap 5: Geautomatiseerde orderpicking

Om vervolgens batches te koppelen aan orders van klanten, hebben we ons orderpicksysteem geïmplementeerd. Orders worden automatisch gegroepeerd op de route van de chauffeur, waardoor efficiënt picken en sorteren mogelijk is. Tijdens het picken scant de magazijnmedewerker specifieke batches voor de orderregels. Doordat deze nu gekoppeld zijn, heeft Darf volledige zichtbaarheid van grondstof tot eindklant.

Stap 6: Toekomstige afleveringsoptimalisatie

De samenwerking met Darf loopt naar tevredenheid, en de software wordt nog steeds iteratief doorontwikkeld. In de fase die momenteel op de planning staat, zullen we een chauffeursapp ontwikkelen voor de bezorgers van Darf. Hiermee krijgt Darf inzicht in het afleverproces en krijgt de klant flexibele afleveropties aangeboden.

Door iedere stap vast te leggen met behulp van barcode-scanning is er een digitaal spoor van het rauwe grondstof tot afgeleverde order.