0:00 / 0:00
История успеха
Bimbo Bakeries USA повышает точность выполнения заказов при сокращении количества отходов
Bimbo Bakeries USA (BBU) — крупнейшая хлебопекарная компания в Соединенных Штатах. BBU управляет 59 пекарнями, а общая численность сотрудников превышает 20 000 человек. Продукция компании распространяется по 11 000 маршрутам продаж на территории США.
История успеха от Zebra: Bimbo Bakeries USA
Обзор: Задача в области производства
Повышение точности выполнения заказов для сокращения объемов отходов без потери продаж из-за нехватки товаров на складе, а также повышение доступности оперативной информации для работников первой линии.
Преимущества/результаты
- Снижение ошибок прогнозирования на 30%
- Модернизация рабочих процессов, которая позволит 20 000 сотрудникам поддерживать высокое качество продукции на всех этапах — от производства до доставки в магазин
- Стабильность прогнозов в условиях неопределенности, связанной с пандемией
Клиент
Bimbo Bakeries USA
Хоршем, Пенсильвания/США
Отрасль
Производство
решения
Информация о компании Bimbo Bakeries USA
Bimbo Bakeries USA (BBU) — крупнейшая хлебопекарная компания в США, выпускающая продукцию таких известных брендов премиум-класса, как Sara Lee®, Entenmann'® и Thomas'®. BBU управляет 59 пекарнями, а общая численность сотрудников превышает 20 000 человек. Продукция компании реализуется по 11 000 маршрутам, которые обслуживают большинство магазинов, продающих хлебобулочные изделия в США.
Задача
Производители хлебобулочных изделий предлагают товары, которые являются взаимозаменяемыми, и могут столкнуться с потерей продаж из-за отсутствия продукции на складе. Хлебобулочные изделия являются скоропортящимися продуктами, что требует выстраивания эффективной системы управления запасами для обеспечения свежести продукции, на которую рассчитывают покупатели. В результате производители, такие как BBU, вынуждены балансировать между необходимостью избегать избыточных запасов, которые могут привести к увеличению отходов, и риском потери продаж из-за отсутствия запасов.
Даже до пандемии COVID-19 в условиях высокой изменчивости местного спроса, обусловленной погодными факторами, событиями и режимом работы магазинов, возникали сложности с прогнозированием спроса. Это привело к потере продаж из-за дефицита товаров на складе, поскольку компания проводила работу по оптимизации запасов продукции с целью сокращения пищевых отходов. BBU стремилась оптимизировать процесс управления запасами, минимизируя риски как избытка, так и недостатка товаров.
Antuit.ai стала идеальным партнером для решения сложных и масштабных задач Ion. Опыт этой компании в области прогнозирования и исполнения заказов с использованием технологий искусственного интеллекта, а также внедрение индивидуального пользовательского интерфейса позволили значительно повысить точность выполнения заказов и уровень производительности организации. Особенно радует то, что положительные изменения в нашей компании произошли достаточно быстро.
Решение
Помимо проблем, связанных с прогнозированием, BBU также выявила наличие серьезных организационных препятствий. Компания хотела эффективнее координировать работу десятка отдельных региональных пекарен и улучшить взаимодействие с клиентами, которые ожидали, что последние два кусочка хлеба, который они покупают каждую неделю, будут такими же свежими, как и первый. Кроме того, BBU стремилась модернизировать свои устаревшие рабочие операции, используя настольные калькуляторы и составляемые вручную электронные таблицы, и предоставить сотрудникам, взаимодействующим с клиентами, необходимые инструменты для поддержания максимально высокого качества продукции на всех этапах — от производства до доставки в магазин.
Чтобы осуществить необходимые организационные преобразования, вице-президент Центр обмена передовым опытом Службы прямой доставки (DSD) компании BBU Морган Смит разработал масштабную программу, направленную на максимальное улучшение восприятия бренда потребителями. Морган Смит хотел лучше понять проблемы, с которыми сталкивались опытные пекари на производственной линии, а также работники первой линии, например, водители службы прямой доставки. В результате своих изысканий Морган Смит предложил новый вариант организации «цепочки управления» от производства до потребителя, что позволило изменить порядок значимости и сделать обычных потребителей ключевыми заинтересованными лицами, за которыми сразу следуют обслуживающие их работники первой линии компании.
Для поддержки этого нового клиентоориентированного подхода сотрудникам первой линии BBU потребовались инновационные специализированные аналитические решения для повышения эффективности своей работы и оперативной передачи информации о реальном положении дел непосредственно руководству.
Основываясь на отзывах сотрудников о том, как идеальное решение могло бы упростить их работу, BBU внедрила новый подход под названием Ion. Он разработан на основе собственной платформы анализа потребностей и выполняет функции помощника на рабочем месте «на всех участках первой линии».
Ion, основанный на прогнозировании спроса с применением технологий искусственного интеллекта, оказался инновационным решением, которое продемонстрировало свою эффективность задолго до появления на рынке новейших инструментов ИИ.
Прогнозирование заказов для службы прямой доставки повышает точность планирования и делает рабочие процессы более понятными
Antuit.ai разработала решение «идеальный заказ» для Ion с применением пользовательского интерфейса для улучшения взаимодействия специалистов по планированию и операторов маршрутов. Это позволило повысить точность прогнозирования и выполнения заказов, а также эффективно выполнять масштабирование для поддержки 11 000 маршрутов по всей территории США.
В целях повышения точности прогнозирования antuit.ai внедрила строгий рабочий процесс с использованием технологии ИИ для анализа спроса и выявления отклонений в данных. Компания BBU хотела определить стимуляторы спроса и их влияние, провести анализ уровня иерархии, который обеспечивал бы максимальную точность прогнозирования, и, наконец, использовать машинное обучение для корректировки прогноза с целью обеспечения соответствия уровню потребления для целей заказа.
Методология прогнозирования Antuit.ai использовала более широкий спектр исходных данных, многие из которых были получены непосредственно от розничных продавцов и водителей службы доставки. В отличие от традиционных методов, которые опирались только на данные сложившегося базового спроса и стимулированного спроса, Antuit.ai учитывала данные, полученные в режиме реального и почти реального времени. Эти данные включали информацию о погоде, местных событиях, ограничениях на запасы в магазинах, а также фактические данные о торговых точках (POS). Являясь техническим двигателем Ion, технология прогнозирования спроса и заказов на основе ИИ antuit.ai помогла оптимизировать объемы производства и локализовать поставки на уровне артикулов/магазинов/недель, используя эти более подробные данные.
В отношении категорий скоропортящихся продуктов, для оценки которых используются сроки годности и показатели сокращения пищевых отходов, Ion оперативно решила хроническую проблему избыточных заказов, которая часто приводила к тому, что на полках магазинов оставались продукты с истекающим сроком годности. Стимулирование даже незначительного роста, например, реализация одной дополнительной буханки хлеба или коробки пончиков, может привести к существенному увеличению чистой прибыли.
Особенности продукции Zebra: Результаты и преимущества
Даже в условиях кардинальных изменений характера спроса на продукты питания во время пандемии компания Bimbo намного быстрее внесла изменения в свои механизмы прогнозирования и производственные процессы, — несмотря на необходимость задействовать все доступные ресурсы на каждом заводе, чтобы обеспечить полную загрузку грузовых автомобилей службы доставки. Изменения, на внедрение которых когда-то могло потребоваться четыре месяца, были внесены всего за три недели.
Основываясь на анализе данных средней процентной ошибке (MAPE) за 6-недельные периоды, который проводился в один и тот же момент времени в течение 5 лет, включая период пандемии, BBU смогла достичь и поддерживать точность прогнозирования на уровне более 80%, несмотря на события чрезвычайного характера, влияющие на жизни потребителей.
Команда разработчиков Antuit.ai применила стратегический подход к внедрению, чтобы выявить и устранить возможные ограничения, связанные с данными и технологиями, и создать надежную основу для решения, на которое Ion мог бы опираться. Данные Antuit.ai, технология ИИ и возможности доставки интегрированы в облачную систему с возможностью масштабирования от ограниченного набора до 11 000 маршрутов в течение нескольких месяцев.
Antuit.ai, обслуживающая компании из списка Fortune 1000 по всему миру и теперь являющаяся частью Zebra Technologies, изменяет представление о способах использования ИИ предприятиями розничной торговли и производителями потребительских товаров для решения бизнес-задач. Antuit.ai предоставляет решения, которые помогают компаниям принимать наиболее важные бизнес-решения, что позволяет им осуществлять цифровую трансформацию своей коммерческой деятельности и достигать значительных бизнес-результатов.
