Wizja przyszłości, w której branża FMCG jest w stanie dostosować się do zmieniających się preferencji konsumentów, minimalizować marnotrawstwo, zoptymalizować łańcuchy dostaw oraz zapewnić doskonałą jakość produktów, staje się coraz bardziej realna. Dzięki wykorzystaniu sztucznej inteligencji, analizie danych oraz zaawansowanym algorytmom prognozowania, przedsiębiorstwa produkujące żywność mają teraz niezwykłą szansę na osiągnięcie tych celów.
W jaki sposób wyrafinowane algorytmy AI i Machine Learning przyczyniają się do wzrostu przychodów i optymalizacji kosztów w branży produkcji żywności?
Szybkorotujące i świeże produkty
W branży FMCG, szybkorotujące i świeże produkty stanowią swoisty kręgosłup, siłę napędową sukcesu i konkurencyjności przedsiębiorstw. Jednakże, zarządzanie popytem na produkty, które są poddawane ograniczeniom czasowym, charakteryzuje się wyjątkowymi wyzwaniami.
Prognozowanie popytu w oparciu o sztuczną inteligencję i Machine Learning pozwala na wykorzystanie zaawansowanych algorytmów, które analizują dane historyczne, uwzględniając sezonowość, trendy konsumenckie, prognozę pogody, święta i wydarzenia specjalne i inne czynniki wpływające na popyt. Modele są w stanie analizować ogromne ilości danych, wykrywać wzorce i trendy, a następnie na ich podstawie generować precyzyjne prognozy. Dzięki ciągłemu uczeniu się na podstawie nowych danych, modele te stają się coraz lepsze w przewidywaniu popytu na szybkorotujące i świeże produkty.
Tym samym strategią dla produktów świeżych, które charakteryzują się krótkim okresem przydatności i wysoką podatnością na psucie, jest optymalne zatowarowanie produkcji. W przypadku tych produktów, kluczowe jest dostarczenie ich do klientów w jak najświeższym stanie, zapewniając jednocześnie minimalne marnotrawstwo.
Dzięki optymalnemu zatowarowaniu produkcji, producenci żywności mogą dokładnie dostosowywać swoje procesy produkcyjne do rzeczywistego popytu na rynku. W praktyce oznacza to, że mogą uniknąć nadmiernego zatowarowania, które prowadziłoby do obniżenia jakości i zwiększonego ryzyka psucia się produktów. Z drugiej strony, minimalizują ryzyko niedoboru produktów, które mogłoby prowadzić do utraty klientów i szansy na zwiększenie sprzedaży.
Optymalne zatowarowanie produkcji pozwala również na lepsze zarządzanie łańcuchem dostaw. Dzięki dokładnym prognozom popytu, producenci mogą planować dostawy surowców i materiałów potrzebnych do produkcji, w taki sposób, aby zapewnić ciągłość dostaw i minimalizować przestoje produkcyjne. Ta strategia daje producentom większą kontrolę nad procesem produkcji i sprzedaży, pozwalając im efektywnie wykorzystać zasoby i minimalizować koszty.
Automatycznie generowanie zamówienia i zlecenia produkcyjne
Szybkość, precyzja i efektywność procesów logistycznych oraz zarządzania dostawami odgrywają równie istotną rolę w osiągnięciu sukcesu. W tym kontekście coraz częściej mówi się o wsparciu ze strony sztucznej inteligencji, która pozwala na wprowadzenie innowacyjnych rozwiązań i usprawnień w generowaniu automatycznych zamówień do dostawców oraz zleceń produkcyjnych.
Producenci żywności, przy wykorzystaniu AI i ML w swoich codziennych obowiązkach, mają możliwość analizowania ogromnych ilości danych dotyczących popytu, trendów rynkowych, dostępności surowców i wielu innych czynników. Dzięki temu możliwe jest automatyczne, acz trafne, prognozowanie zapotrzebowania na świeże produkty, co pozwala na optymalne zatowarowanie w produkty wymagane do produkcji.
Dodatkowo w kolejnym kroku generują się automatyczne zlecenia produkcyjne. Zaawansowane algorytmy analizują dostępność surowców, efektywność procesów produkcyjnych, a także koszty i harmonogramy dostaw. Na tej podstawie podejmuje się decyzje o ilościach surowców do zamówienia, optymalnym rozkładzie produkcji oraz terminach realizacji.
Dzięki temu, producenci FMCG mogą zoptymalizować swoje procesy produkcyjne, minimalizując straty i marnotrawstwo. Mają także większą kontrolę nad procesami produkcyjnymi oraz możliwość precyzyjnego zatowarowania i generowania zleceń produkcyjnych na podstawie rzeczywistych potrzeb rynkowych. Dzięki temu, mogą dostarczać świeże i wysokiej jakości produkty, spełniając oczekiwania klientów i zwiększając ich satysfakcję.
Sprzedaż B2B, B2C i eksport w branży FMCG
W dzisiejszym globalnym środowisku biznesowym, producenci artykułów szybkozbywalnych napotykają wiele wyzwań związanych z eksportem, relacjami B2B i B2C. W tym kontekście, sztuczna inteligencja ma ogromny potencjał, aby przyczynić się do lepszej współpracy w tych obszarach.
AI dla przykładu umożliwia producentom generowanie precyzyjnych prognoz popytu na poszczególne rynki. Poprzez analizę danych historycznych, systemy uczą się zależności między różnymi czynnikami a popytem na produkty. Na podstawie tych wzorców, generowane są prognozy popytu na poszczególne rynki, uwzględniając indywidualne charakterystyki każdego z nich. Producenci mogą w ten sposób dostosować swoje plany eksportowe, koncentrując się na rynkach o większym potencjale sprzedażowym i minimalizując ryzyko nadmiernego zatowarowania lub niedoboru produktów.
Takie prognozy generuje się dla każdego kanału sprzedaży i rynku oddzielnie, zwłaszcza jeśli specyfika sprzedaży różni się w poszczególnych kanałach i rynkach. Pozwala to uchwycić ogólne trendy i pominąć wartości odstające. Czasami wartościowe jest także połączenie niektórych rynków w jedną grupę, jeśli specyfika sprzedaży dla każdego z nich jest taka sama lub wolumen sprzedaży jest nadal niewielki (rynek rozwijający się).
Co istotne, podczas ustalania procesów, należy wziąć pod uwagę trzy aspekty – co, gdzie oraz kiedy. To oznacza podział na to, co jest prognozowane (SKU, kategoria produktowa), gdzie (kanał sprzedaży, rynek sprzedaży) oraz kiedy (granulacja, horyzont, częstotliwość).
Ważnym aspektem generowania prognoz popytu jest również reaktywność sztucznej inteligencji i ML. Dzięki ciągłej analizie danych i aktualizacji, możliwe jest dostosowanie prognoz w czasie rzeczywistym, uwzględniając zmieniające się warunki rynkowe i czynniki wpływające na popyt. To umożliwia producentom szybką reakcję na zmieniające się trendy i potrzeby konsumentów na różnych rynkach, co przekłada się na większą konkurencyjność i sukces eksportowy.
Wyposażenie w długoterminowe prognozy
Algorytmy Machine Learning są również fundamentem do generowania prognoz długoterminowych. Dzięki zaawansowanym algorytmom uczenia maszynowego, analizie danych i modelowaniu predykcyjnemu możliwa jest analiza ogromnych ilości informacji i generowanie prognoz na dłuższy horyzont czasowy.
Takie prognozy długoteminowe przynoszą wiele korzyści producentom FMCG. Po pierwsze, umożliwiają lepsze planowanie i zarządzanie produkcją. Pozwalają przewidzieć zmiany na rynku i dostosować swoje zdolności produkcyjne w celu zaspokojenia popytu. Dzięki temu, producent unika nadmiernego zatowarowania lub niedoboru produktów, co prowadzi do bardziej efektywnego wykorzystania zasobów i minimalizacji kosztów.
Ponadto, co istotne, możliwe jest generowanie takich prognoz dla różnorodnych kombinacji produktowych i czasowych. Po uwzględnieniu określonych reguł biznesowych i w zależności od horyzontu prognoz prognozuje się w podziale na kanał sprzedaży, rynek sprzedaży, a także dla poszczególnych SKU. Dla tygodniowych prognoz zazwyczaj horyzont prognozy obejmuje sześć miesięcy, a dla miesięcznych – 12 miesięcy. Oczywiście ustalane jest to indywidualnie i uzależnione od potrzeb producenta, przy uwzględnieniu strategii biznesowych, planów produkcyjnych czy częstotliwości zatowarowania.
Finalnie więc prognozy długoterminowe generowane przy użyciu sztucznej inteligencji mogą pomóc w podejmowaniu decyzji strategicznych. Dzięki wiedzy na temat przewidywanego popytu, producenci mogą planować inwestycje, rozwijać nowe produkty i ekspandować na nowe rynki z większym przekonaniem i pewnością sukcesu.
