Bimbo Bakeries USA (BBU) to największa firma piekarska w USA. Zarządza 59 piekarniami, w których pracuje ponad 20 000 osób, i rozsyła produkty z wykorzystaniem 11 000 tras dostaw na terenie całych Stanów Zjednoczonych.
Zwiększenie dokładności zamówień w celu zminimalizowania strat bez utraty sprzedaży w wyniku niedostatecznego zatowarowania i zapewnienie zespołom pierwszej linii widoczności danych w czasie rzeczywistym.
Bimbo Bakeries USA
Horsham, Pensylwania/USA
Sektor produkcji
Bimbo Bakeries USA (BBU) jest największą firmą piekarską w Stanach Zjednoczonych posiadającą takie legendarne marki jak Sara Lee®, Entenmann’s® i Thomas’®. BBU zarządza 59 piekarniami, w których pracuje ponad 20 000 osób, i rozsyła produkty z wykorzystaniem 11 000 tras dostaw do większości sklepów oferujących pieczywo na terenie całych Stanów Zjednoczonych.
Producenci pieczywa prowadzą dystrybucję produktów, które uchodzą za towar zastępowalny i nie mogą sobie pozwolić na utratę sprzedaży w wyniku niedoboru towaru. Nietrwałość pieczywa wymaga również rygorystycznego zarządzania zapasami w celu zapewnienia świeżości, jakiej oczekują kupujący. W związku z powyższym tacy producenci jak BBU balansują na krawędzi między stratą w wyniku nadmiaru towaru a utratą sprzedaży w wyniku braków towarowych.
Nawet przed pandemią COVID-19 wysoka zmienność lokalnego zapotrzebowania związana z pogodą, wydarzeniami i operacjami w sklepach przekładała się na zwiększenie liczby błędów dotyczących przewidywania zapotrzebowania. Skutkowało to utratą sprzedaży w wyniku niedoboru towarów, ponieważ firma starała się zaradzić stratom żywności wynikającym z nadmiaru produktów. Firma BBU chciała osiągnąć złoty środek.
Firma Antuit.ai była idealnym współpracownikiem zapewniając kompleksowe i skalowalne rozwiązanie Ion. Oparta na AI wiedza dotycząca przewidywania i realizacji zamówień, wsparta spersonalizowanym interfejsem użytkownika, stanowiła istotny przełom we wzroście dokładności zamówień i produktywności organizacyjnej. Najlepsze jest to, że nie musieliśmy czekać latami na korzyści biznesowe.
Oprócz wyzwań związanych z przewidywaniem firma BBU napotkała duże problemy natury organizacyjnej. Chciała uzyskać lepszą koordynację zarządzania tuzinem regionalnych piekarni oraz lepszą komunikację z kupującymi, którzy oczekiwali niezmiennej świeżości pieczywa. Firma BBU poszukiwała również możliwości modernizacji przestarzałych działań wykorzystujących kalkulatory biurowe i ręczne arkusze kalkulacyjne, a także możliwości wyposażenia pracowników pierwszej linii w narzędzia umożliwiające utrzymanie najwyższej jakości od linii produkcyjnej po dostawę do sklepów.
Na drodze do pożądanej transformacji organizacyjnej wiceprezes firmy BBU DSD, Center of Excellence, Morgan Smith, wdrożył rozległy program mający na celu znaczną poprawę odbioru marki przez klientów. Smith chciał lepiej zrozumieć problemy zarówno zasłużonych piekarzy na linii produkcyjnej, jak i pracowników pierwszej linii, takich jak kierowcy DSD. Jego obserwacje zmieniły postrzeganie łańcucha zarządzania na drodze między produkcją a klientem, całkowicie odwracając hierarchię ważności, co uczyniło ze zwykłych klientów najistotniejszych interesariuszy firmy, którymi bezpośrednio miały się opiekować zespoły pierwszej linii.
Aby móc realizować nową wizję zorientowania na klienta, pracownicy pierwszej linii firmy BBU potrzebowali opartych na danych specjalistycznych, innowacyjnych rozwiązań, które pomogłyby im lepiej wykonywać pracę i przekazywać rzeczywiste analizy kadrze kierowniczej.
Korzystając z opinii pracowników na temat idealnego rozwiązania ułatwiającego pracę, firma BBU wdrożyła nową strategię pod nazwą Ion opartą na stworzonej na własne potrzeby inteligentnej platformie, która miała służyć jako kompleksowy asystent pracowników pierwszej linii.
Strategia Ion, umożliwiająca przewidywanie zapotrzebowania dzięki technologii AI, okazała się awangardowym skutecznym narzędziem wyprzedzającym pojawienie się na rynku najnowszych narzędzi AI.
Zamawianie predykcyjne dla DSD zapewnia większą dokładność prognoz i intuicyjne procesy robocze
Firma antuit.ai dostarczyła rozwiązanie na potrzeby strategii Ion zapewniające „idealny porządek” za pomocą interfejsu użytkownika, który zapewnił lepszą współpracę między planistami a operatorami tras, usprawniając przewidywanie, zwiększając dokładność zamówień i pozwalając na efektywne skalowanie na 11 000 tras w całych Stanach Zjednoczonych.
W celu usprawnienia przewidywania firma antuit.ai zastosowała rygorystyczny proces roboczy AI umożliwiający analizowanie zapotrzebowania i wykrywanie odbiegających danych. Firma BBU chciała zidentyfikować czynniki rządzące zapotrzebowaniem i ich wpływ, sprawdzić poziom hierarchii, który przyczyniłby się do maksymalnego zwiększenia dokładności przewidywania, i wreszcie wykorzystać technologię uczenia się maszyn do rozłożenia prognoz do odpowiedniego poziomu konsumpcyjnego na potrzeby zamówień.
Metodologia przewidywania firmy antuit.ai rozważała więcej uwarunkowań – wiele z nich udało się pozyskać bezpośrednio od sprzedawców i kierowców – oraz znacznie przekraczała bazę historyczną i zapotrzebowanie, uwzględniając uwarunkowania w czasie rzeczywistym i nie tylko, takie jak pogoda, wydarzenia lokalne, ograniczenia magazynowe sklepów i rzeczywiste dane punktów sprzedaży. Jako silnik techniczny napędzający strategię Ion technologia przewidywania zapotrzebowania i zamawiania predykcyjnego AI firmy antuit.ai pomogła dostosować wielkość produkcji i zlokalizować dostawy na poziomie SKU/sklepu/tygodnia, wykorzystując szczegółowe dane.
W przypadku kategorii nietrwałej żywności rządzonymi datami sprzedaży i minimalizacją strat towarowych strategia Ion szybko rozwiązała przewlekły problem pracowników pierwszej linii polegający na zamawianiu nadmiernej ilości towaru, który często skutkował przechowywaniem na półkach sklepowych najstarszych możliwych produktów. Ułatwiając nawet najmniejszy wzrost sprzedaży, na przykład jednego bochenka chleba lub jedno pudełko pączków więcej, może przełożyć się na istotną różnicę w przychodach firmy.
Gdy schematy zapotrzebowania na produkty spożywcze w trakcie pandemii zmieniły się nie do poznania, firma Bimbo dostosowała swoje prognozy i produkcję o wiele szybciej – nawet jeśli oznaczało to zaangażowanie wszystkich pracowników w każdym zakładzie do wypełniania po brzegi samochodów dostawczych. Zmiany, których wdrożenie niegdyś mogło trwać cztery miesiące, teraz zajmowały zaledwie trzy tygodnie.
Na podstawie śledzenie danych średniego bezwzględnego błędu procentowego (ang. Based on Mean Average % Error, MAPE) w 6-tygodniowych interwałach występujących każdego roku w tym samym punkcie czasowym w ciągu 5 lat obejmujących pandemię firma BBU była w stanie osiągnąć i utrzymać ponad 80-procentową dokładność prognoz mimo wyjątkowych okoliczności wpływających na życie jej klientów.
Zespół firmy antuit.ai wdrożył strategiczne podejście mające na celu zidentyfikowanie i rozwiązanie wszelkich ograniczeń w zakresie danych i technologii, a następnie położył silne fundamenty pod rozwiązanie, które mogłoby wspomóc strategię Ion. Zdolności firmy antuit.ai w zakresie danych, technologii AI i dostaw były oparte na chmurze i w ciągu kilku miesięcy urosły od przykładowego zestawu do 11 000 tras.
Obsługująca firmy z rankingu Fortune 1000 firma antuit.ai – teraz będąca częścią firmy Zebra Technologies – na nowo określa sposób, w jaki firmy z sektora handlu detalicznego i produktów konsumenckich korzystają z AI do rozwiązywania problemów biznesowych. Firma antuit.ai oferuje rozwiązania umożliwiające świadome podejmowanie najważniejszych decyzji biznesowych, umożliwiając firmom cyfrową transformację, aby mogły one realizować swoje podstawowe cele biznesowe.