Ferskvaredistribusjon er spådomskunst på høyt plan, og butikker og kiosker må holde tunga rett i munnen for ikke å blingse på bestillinga. Bommer de, brenner de fort inne med halve beholdningen, eller går glipp av et storsalg.

Nå kan de imidlertid få hjelp fra dataprogrammer som er mestere i kvalifisert gjetting. Både Dagbladet og Bladcentralen har allerede tatt slike beregningssystemer i bruk, og mye taler for at både kjøttprodusenter og meierier burde la seg inspirere.

Finner mønster

- Salg av ferskvarer varierer sterkt med årstid, ukedag og høytider, og ofte er det tydelige mønstre i etterspørselen, sier Magne Aldrin ved Norsk Regnesentral.

Men det er mange faktorer med i bildet, og selv erfarent butikkpersonale har ofte problemer med å se alle sammenhengene.

- Her er statistiske modeller flinkere til å gjette enn oss mennesker, fordi de kan se på mange forskjellige mønstre samtidig. De kan også beregne hvor stor sikkerhetsmargin det er lurt å ha, forklarer Aldrin.

Han er en av forskerne bak systemet som daglig regner ut hvor mange eksemplarer Dagbladet skal sende ut til hver eneste butikk, kiosk og bensinstasjon hvor avisa selges.

Stor variasjon

- Salget av aviser varierer fra dag til dag, sier Aldrin.

Salget er kanskje generelt større på lørdager enn i ukedagene, men skifter også med kombinasjoner av årstid, merkedager og hvilket sted man er i landet.

Så hvor mange eksemplarer er det smart å sende til en kiosk på Karl Johans gate mandag 22. desember? Skal man vurdere bestillingene utfra salget forrige mandag, eller kikke på etterspørselen på fjorårets bittelille julaften?

Programmet fra Norsk Regnesentral beregner hvor mange aviser som bør leveres til hvert enkelt av Dagbladets 11 000 utsalgssteder hver dag. Systemet tar hensyn til ukedag, årstid, høytider og geografi, i tillegg til tidligere salgstall for hver butikk eller kiosk.

Dynamisk

- Man kan også legge inn nye faktorer, sier Aldrin, for eksempel at nye butikker kommer til mens andre faller fra. Og så kan redaksjonen selvsagt justere leveransene opp og ned etter hvilke overskrifter de har på forsida. Datasystemet kan jo for eksempel ikke forutsi hendelsene 11. september eller at Mette-Marit er blitt gravid.

Men i det store og hele er programmet så fleksibelt og dynamisk at det kan fortsette å gi gode råd om fordelinga av aviser i årevis, mener forskerne. Så langt ser det lovende ut.

- Systemet kan anbefales, sier Vigdis Toreblaa i Dagbladet.

- Vi treffer bedre med opplaget, og dessuten frigir det arbeidskraft som vi kan bruke på andre oppgaver.

Ikke bare aviser

- Lignende systemer kan brukes for bestilling og fordeling av de fleste typer ferskvarer, som kjøtt, bakevarer og melkeprodukter, mener Aldrin.

Med nok informasjon om salget er det mulig å kjenne igjen mønstre, for eksempel i etterspørselen av kjøttvarer i dagligvareforretningene. Og når tilbud og etterspørsel er bedre tilpasset hverandre vinner både utsalgsstedene, kundene og miljøet.

Butikkene og leverandørene taper mindre penger på restlagre, mens de tjener maksimalt når etterspørselen er stor. I tillegg unngår de dumping av dyrebare ressurser med utgått dato. Kundene slipper på sin side å ha med fiskegrateng på grillparty, bare fordi butikken er utsolgt for pølser.

- Man kan selvfølgelig ikke treffe midt på hver gang, og fra tid til annen vil det nok bli litt for mye eller for lite. Målet er å få solgt flest mulig av varene som produseres, og det kan dataprogrammene hjelpe til med.