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História de sucesso
A Bimbo Bakeries USA melhora a precisão dos pedidos e minimiza o desperdício
A Bimbo Bakeries USA (BBU) é a maior empresa de panificação dos Estados Unidos. Ela opera 59 panificadoras, emprega mais de 20 mil colaboradores e distribui seus produtos por meio de 11 mil rotas de vendas em todo o país.
Uma história de sucesso da Zebra: Bimbo Bakeries USA
Visão geral: desafio de fabricação
Melhorar a precisão dos pedidos para minimizar desperdícios sem perder vendas por falta de estoque e capacitar as equipes de linha de frente com maior visibilidade de dados em tempo real.
Benefícios/resultados
- Reduzir até 30% dos erros de previsão
- Operações modernizadas para ajudar 20.000 colaboradores a manter a qualidade desde a linha de produção até a entrega nas lojas
- Consistência da previsão apesar da volatilidade causada pela pandemia
Cliente
Bimbo Bakeries USA
Horsham, Pennsylvania/EUA
Setor
Manufatura
Soluções
Sobre a Bimbo Bakeries USA
A Bimbo Bakeries USA (BBU) é a maior empresa de padaria dos Estados Unidos com marcas premium emblemáticas no Brasil, como Pullman® e Ana Maria®. A BBU opera 59 padarias, emprega mais de 20.000 funcionários e distribui produtos através de 11.000 rotas que atendem a maioria dos estabelecimentos de lojas que oferecem produtos de padaria nos EUA.
O desafio
Os fabricantes de panificação distribuem produtos que são considerados substituíveis e não podem arcar com vendas perdidas de artigos fora de estoque. A natureza perecível dos produtos de panificação também exige um gerenciamento de estoque rigoroso para o frescor que os consumidores esperam. Como resultado, fabricantes como a BBU caminham em uma linha tênue entre o desperdício devido ao excesso de estoque e a perda de vendas por falta de estoque.
Mesmo antes da pandemia de COVID-19, a alta variabilidade da demanda local, devido a condições climáticas, eventos e operações em lojas, aumentou os erros na previsão da demanda. Isso levou à perda de vendas devido à falta de estoque, uma vez que a empresa trabalhou para reduzir o desperdício de alimentos devido ao excesso de estoque. A BBU queria melhorar seus esforços de excesso e falta de estoque, mas não às custas uns dos outros.
A Antuit.ai foi a colaboração perfeita para os desafios complexos e consideráveis da Ion. Sua expertise em previsão de IA e processamento de pedidos, aumentada por uma interface de usuário personalizada, alcançou uma mudança significativa na precisão de nossos pedidos e na produtividade organizacional. E a melhor parte é que não precisamos esperar anos para sentir o impacto nos negócios.
A solução
Além dos desafios de previsão, a BBU reconheceu que os principais obstáculos organizacionais atrapalhavam. A BBU queria coordenar melhor doze padarias regionais fragmentadas e se conectar melhor com os consumidores que esperavam que as duas últimas fatias de seu pão semanal fossem tão novas quanto as primeiras. A empresa também buscou modernizar suas operações obsoletas que utilizavam calculadoras de mesa e planilhas manuais, além de capacitar os funcionários da linha de frente da empresa com ferramentas para manter a mais alta qualidade desde a linha de produção até a entrega nas lojas.
Para alcançar a transformação organizacional necessária, Morgan Smith, vice-presidente do Centro de excelência de entrega direta em lojas (Direct store delivery, DSD) da BBU, dirigiu um programa extenso para garantir ao consumidor uma experiência de marca excelente. Smith queria entender melhor os desafios dos padeiros veteranos na linha de produção, bem como dos trabalhadores da linha de frente, como os motoristas do DSD. Suas conclusões incluem uma nova perspectiva sobre a "cadeia de comando" da produção ao consumidor, que inverteu a ordem e colocou os consumidores diários como as partes interessadas mais importantes, acompanhados de perto pelas equipes de linha de frente da empresa que os atendem diretamente.
Para apoiar essa nova orientação voltada para o cliente, os funcionários da linha de frente da BBU precisavam de inovações baseadas em dados e desenvolvidas especificamente para ajudá-los a fazer melhor seu trabalho e passar insights do “mundo real” para a gerência sênior.
Com base no feedback dos funcionários sobre como uma solução ideal facilitaria seu trabalho, a BBU introduziu uma nova abordagem, chamada de Ion, que foi ancorada por uma plataforma de inteligência de demanda proprietária, projetada para servir como assistente do local de trabalho "para, de e pela linha de frente".
A Ion, com previsão de demanda orientada por IA, provou estar à frente de seu tempo, entregando resultados muito antes do volume das mais recentes ferramentas de IA chegarem ao mercado.
Previsão de ordem para DSD oferecem maior precisão nas previsões e fluxos de trabalho intuitivos
A Antuit.ai entregou uma solução de “pedido perfeito” para a Ion usando uma interface de usuário que permitiu uma melhor colaboração entre planejadores e operadores de rotas que ajudou a melhorar a previsão, entregou pedidos mais precisos e dimensionou com eficácia, apoiando 11.000 rotas nos EUA.
Para melhorar as previsões, a antuit.ai aplicou um rigoroso fluxo de trabalho de IA para analisar a demanda e detectar discrepâncias de dados. A BBU queria identificar os motivadores de demanda e seu impacto, testar o nível hierárquico que geraria a mais alta precisão de previsão e, finalmente, utilizar a aprendizagem de máquina para dividir a previsão ao nível de consumo apropriado para fins de pedidos.
A metodologia de previsão da Antuit.ai considerou mais informações, muitas capturadas diretamente de varejistas e motoristas de rota, e foi além da demanda de base e promoção historicamente orientada para incluir informações em tempo real ou quase real, incluindo dados sobre clima, eventos locais, restrições de estoque em lojas e pontos de venda (PDV) reais. Como o motor técnico por trás do Ion, a tecnologia de previsão de demanda e ordenação de previsão impulsionada por IA da antuit.ai ajudou a ajustar a produção e a localizar as entregas no nível de SKU/loja/semana, levando em conta dados mais granulares.
Para a categoria de alimentos perecíveis, avaliadas por datas de validade e com o objetivo de minimizar o desperdício, o Ion resolveu rapidamente o problema crônico da linha de frente relacionado ao excesso de pedidos, que muitas vezes resultava na exposição de produtos mais antigos nas prateleiras das lojas. Facilitando até pequenos ajustes, como vender um pão a mais ou uma caixa extra de donuts, o que pode resultar em uma grande diferença na receita líquida.
O diferencial da Zebra: Resultado e benefícios
Quando os padrões de demanda no setor de supermercados se tornaram quase irreconhecíveis durante a pandemia, a Bimbo adaptou suas previsões e produção muito mais rapidamente, mesmo que isso significasse mobilizar todos os colaboradores em cada fábrica para carregar os caminhões de entrega. As mudanças que antes precisavam de quatro meses para serem implementadas foram realizadas em apenas três semanas.
Com base no rastreamento de dados por % de erro médio (Mean average percentage error, MAPE) monitorados em intervalos de 6 semanas, ocorrendo no mesmo período a cada ano, ao longo dos 5 anos que incluíram a pandemia, a BBU conseguiu alcançar e manter uma precisão nas previsões superior a 80%, apesar dos eventos extraordinários que afetaram a vida de seus consumidores.
A equipe da Antuit.ai empregou uma abordagem estratégica de implementação para identificar e resolver qualquer restrição tecnológica e de dados, e estabelecer uma base sólida para uma solução em que a Ion pudesse confiar. Os dados, a IA e as capacidades de entrega da antuit.ai são nativos da nuvem e escalaram de um conjunto de amostras para 11.000 rotas em questão de meses.
Atendendo às empresas da Fortune 1000 em todo o mundo, a antuit.ai, agora parte da Zebra Technologies, está repensando a maneira como as empresas de varejo e de produtos de consumo usam a IA para resolver problemas de negócios. A Antuit.ai oferece soluções que informam as decisões de negócios mais importantes, capacitando as empresas a transformar digitalmente seus negócios para alcançar resultados comerciais substanciais.
