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Témoignage
Bimbo Bakeries USA améliore la précision de ses commandes et minimise le gaspillage
Bimbo Bakeries USA (BBU) est le plus grand groupe de boulangerie des États-Unis. Il exploite 59 boulangeries, emploie plus de 20 000 personnes et distribue ses produits via 11 000 circuits de vente dans tout le pays.
Témoignage d’un client Zebra : Bimbo Bakeries USA
Vue d’ensemble : le défi de la fabrication
Améliorer la précision des commandes pour limiter le gaspillage, tout en évitant les ruptures de stock, et offrir aux équipes de première ligne une meilleure visibilité sur les données en temps réel.
Avantages/Résultats
- Jusqu’à 30 % de réduction des erreurs de prévision
- Modernisation des opérations pour aider les 20 000 associés à maintenir la qualité de la chaîne de production jusqu’à la livraison en magasin.
- Cohérence des prévisions malgré la volatilité de la pandémie
Client
Bimbo Bakeries USA
Horsham, Pennsylvanie/États-Unis
Secteur d’activité
Industrie de la fabrication
Solutions
À propos de Bimbo Bakeries USA
Bimbo Bakeries USA (BBU) est le plus grand groupe de boulangerie des États-Unis, avec des marques emblématiques telles que Sara Lee®, Entenmann’s® et Thomas’®. BBU exploite 59 boulangeries, emploie plus de 20 000 collaborateurs et distribue ses produits via 11 000 itinéraires qui desservent la plupart des magasins proposant des produits de boulangerie aux États-Unis.
Le défi
Les fabricants de produits de boulangerie proposent des produits substituables et ne peuvent se permettre de perdre des ventes en raison de ruptures de stock. La nature périssable des produits de boulangerie exige également une gestion rigoureuse des stocks afin de garantir la fraîcheur attendue par les consommateurs. Par conséquent, les fabricants, tels que BBU, doivent trouver un équilibre entre le gaspillage causé par les surstocks et les pertes de ventes dues aux ruptures de stock.
Même avant la pandémie de la COVID-19, la forte variabilité de la demande locale, due aux conditions météorologiques, aux événements et aux activités des magasins, amplifiait les erreurs de prévision. Cette situation a entraîné des ventes manquées en raison d’un sous-approvisionnement, alors que l’entreprise cherchait à réduire les gaspillages alimentaires causés par le surstockage. BBU souhaitait améliorer ses performances en matière de surstockage et de rupture de stock, sans privilégier l’un au détriment de l’autre.
Antuit.ai était le collaborateur idéal pour relever les défis complexes et importants de Ion. Leur expertise en matière de prévision et d’exécution des commandes par l’IA, associée à une interface utilisateur personnalisée, a grandement amélioré la précision de nos commandes et la productivité de notre organisation. Et le plus beau, c’est que nous n’avons pas eu à attendre des années pour en ressentir l’impact commercial.
La solution
Outre les difficultés liées aux prévisions, BBU a reconnu que des obstacles organisationnels majeurs bloquaient sa progression. L’objectif était de coordonner plus efficacement une douzaine de boulangeries régionales fragmentées et d’établir un lien avec les consommateurs, qui souhaitent obtenir un pain aussi frais que possible. BBU souhaitait également moderniser ses opérations obsolètes, qui reposaient sur des calculatrices et des feuilles de calcul manuelles, et fournir à son équipe terrain les outils nécessaires pour maintenir les normes de qualité les plus élevées tout au long des processus de production et de livraison.
Pour opérer la transformation organisationnelle nécessaire, Morgan Smith, vice-président du centre d’excellence DSD (Direct Store Delivery) de BBU, a dirigé un vaste programme visant à offrir une expérience de marque exceptionnelle aux consommateurs. M. Smith souhaitait en effet mieux comprendre les difficultés rencontrées par les boulangers chevronnés sur la chaîne de production, mais aussi par les travailleurs de première ligne, comme les livreurs de DSD. Ses conclusions proposent une nouvelle vision de la « chaîne de commandement », de la production au consommateur, qui inverse l’ordre d’importance et place les consommateurs quotidiens au sommet, suivis de près par les équipes de première ligne de l’entreprise qui leur sont directement dédiées.
Pour soutenir cette nouvelle orientation axée sur le client, les collaborateurs de première ligne de BBU avaient besoin d’innovations spécifiques basées sur des données pour les aider à mieux faire leur travail et à transmettre des informations concrètes à la direction.
BBU a introduit une nouvelle approche. Elle s’appelle Ion. Cette approche a été élaborée à partir des commentaires des employés. Ces commentaires portaient sur la façon dont une solution idéale faciliterait leur travail. Cette approche s’appuie sur une plateforme propriétaire d’intelligence de la demande conçue pour servir d’assistant sur le lieu de travail, « pour, à partir de et par le personnel de terrain ».
Grâce à ses prévisions de demande fondées sur l’IA, Ion s’est révélé être en avance sur son temps, fournissant des résultats bien avant l’arrivée des derniers outils d’IA sur le marché.
La commande prédictive pour DSD offre une plus grande précision des prévisions et des flux de travail intuitifs
Antuit.ai a fourni à Ion une solution de « commande parfaite » grâce à une interface utilisateur qui a permis d’améliorer la collaboration entre les planificateurs et les opérateurs d’itinéraires. Cette collaboration a permis d’optimiser les prévisions, de fournir des commandes plus précises et de s’adapter efficacement pour prendre en charge 11 000 itinéraires à travers les États-Unis.
Pour affiner les prévisions, Antuit.ai a mis en place un processus rigoureux d’analyse de la demande et de détection des données aberrantes. BBU souhaitait identifier les facteurs de la demande et leur impact, déterminer le niveau hiérarchique produisant les prévisions les plus précises, puis utiliser l’apprentissage automatique pour décomposer ces prévisions au niveau approprié à des fins de commande.
La méthodologie de prévision d’Antuit.ai prend en compte un nombre plus important de données, dont beaucoup sont capturées directement auprès des commerces et des transporteurs. Elle a dépassé le cadre historique et promotionnel en intégrant des données en temps réel ou quasi-réel, telles que la météo, les événements locaux, les contraintes de stockage des magasins ou les données réelles des points de vente (POS). En tant que moteur technique de Ion, la technologie de prévision de la demande et de commande prédictive alimentée par l’intelligence artificielle d’Antuit.ai a permis d’adapter la production et de localiser la livraison au niveau de l’unité de gestion de stock (UGS), du magasin et de la semaine, en tenant compte de ces données plus granulaires.
Pour les catégories de denrées périssables, évaluées en fonction des dates de vente et de la réduction des gaspillages alimentaires, Ion a rapidement résolu le problème chronique des commandes excessives, qui se traduisait souvent par le stockage des produits les plus anciens dans les rayons des magasins. Faciliter la moindre augmentation, comme la vente d’une baguette de pain ou d’une boîte de pâtisseries supplémentaire, peut se traduire par une différence considérable en termes de recettes nettes.
Vivez la différence avec Zebra : Résultat et avantages
Lorsque les modèles de demande de produits alimentaires sont devenus méconnaissables en raison de la pandémie, Bimbo a su adapter ses prévisions et sa production beaucoup plus rapidement, même si cela signifiait que chaque usine devait contribuer à remplir les camions de livraison. Des changements qui auraient normalement nécessité quatre mois ont été réalisés en seulement trois semaines.
En se basant sur les données MAPE (Mean Average Percentage Error) collectées chaque année au même moment sur une période de six semaines, BBU a pu atteindre et maintenir un taux de précision de plus de 80 % malgré les événements extraordinaires qui ont affecté la vie de ses consommateurs au cours de la période de cinq ans comprenant la pandémie.
L’équipe d’Antuit.ai a adopté une approche stratégique de la mise en œuvre afin d’identifier et de résoudre les contraintes liées aux données et à la technologie, et de poser les bases d’une solution sur laquelle Ion pourra s’appuyer. Les données, l’IA et les capacités de livraison d’Antuit.ai sont nativement dans le nuage et sont passées de quelques itinéraires à 11 000 en l’espace de quelques mois.
Antuit.ai, désormais filiale de Zebra Technologies, accompagne les entreprises du classement Fortune 1000 à travers le monde. Elle repense la manière dont les entreprises de commerce, de distribution et de produits de consommation utilisent l’IA pour résoudre leurs problèmes commerciaux. Antuit.ai propose des solutions qui éclairent les décisions commerciales les plus importantes et permettent aux entreprises de transformer numériquement leurs activités pour obtenir des résultats commerciaux substantiels.
