Vat dit blogbericht samen met:
In de snel veranderende markt van vandaag is het optimaliseren van de toeleveringsketen voor consumentengoederen belangrijker dan ooit. In onze nieuwste blog laten we zien hoe autonome planning van de toeleveringsketen, mogelijk gemaakt door AI en machine learning, een revolutie teweegbrengt in de efficiëntie en responsiviteit binnen de sector. Ontdek hoe de inzet van deze technologieën de nauwkeurigheid kan verhogen, de kosten kan verlagen en de duurzaamheid kan bevorderen. Duik in de toekomst van de waardeketen voor consumentengoederen!
FMCG-bedrijven bevinden zich op een cruciaal moment, waardoor ze hun planningssystemen moeten aanpassen aan veranderende omstandigheden.
De aanhoudende crisis heeft veel bedrijven in de sector van verpakte consumentengoederen (CPG) ernstig getroffen, onder andere door stijgende grondstofkosten, onzekerheden bij leveranciers, toenemende voorraadniveaus en onvoorspelbare vraagpatronen. Deze uitdagingen, verergerd door wereldwijde verstoringen zoals geopolitieke verschuivingen, wetswijzigingen en natuurrampen, blijven zowel de omzetgroei als de winstgevendheid bedreigen.
Traditionele methoden voor supply chain planning, die sterk afhankelijk zijn van historische gegevens, blijken ontoereikend om deze complexiteit aan te pakken. Ze houden vaak geen rekening met toekomstgerichte externe factoren, waardoor het voor FMCG-bedrijven moeilijk is om zich snel aan te passen aan veranderend consumentengedrag, zoals de verschuiving van fysieke winkels naar online winkelen of het opschalen van de productie om aan plotselinge vraagpieken te voldoen.
Volgens het CPG Asia Survey van McKinsey vertrouwt ongeveer 80% van de CPG-bedrijven nog steeds op traditionele of collaboratieve Sales and Operations Planning (S&OP)-processen, met beperkte mogelijkheden voor realtime besluitvorming en automatisering. Deze aanpak vereist directe betrokkenheid van COO's en operationele teams om de onderlinge afhankelijkheden tussen systemen te beheren, wat vaak leidt tot vertragingen als gevolg van handmatige interventies. Autonome supply chain planning biedt een oplossing voor deze uitdagingen door snellere en efficiëntere besluitvorming mogelijk te maken.
Bron: McKinsey - Autonome toeleveringsketen
Autonome planning is een continue, gesloten planningsaanpak gebaseerd op een volledig geautomatiseerd technologieplatform om realtime processen te optimaliseren. Voor grote, complexe organisaties kan autonome planning ervoor zorgen dat supply chain-oplossingen effectiever functioneren in volatiele omgevingen en minder direct menselijk toezicht en besluitvorming vereisen. Het combineert big data en geavanceerde analyses in elke stap van het supply chain-planningsproces.
Wil je de waardekaart voor AI-gestuurde productiviteit in de toeleveringsketen verkennen?
Download deze handleiding en stippel uw koers uit naar een innovatieve en efficiënte toekomst voor uw toeleveringsketen met Generative AI.
Download eBook Het autonome planningsproces voor de toeleveringsketen maakt gebruik van geavanceerde technologieën zoals kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning. Het ondersteunt de evaluatie van miljoenen datapunten en het genereren van inzichten daaruit.
Bedrijven krijgen een beter inzicht in de huidige en historische vraag en aanbod, waardoor ze de beste strategie kunnen bepalen om aan de wensen van de klant te blijven voldoen, ongeacht de marktomstandigheden.
Hoewel autonome planning volledig op technologie is gebaseerd, vereist het meer dan alleen software en hardware. Het vereist namelijk een verschuiving in de manier waarop organisaties werken, gebaseerd op een aantal fundamentele principes:
Wil je de toeleveringsketen van consumentengoederen opnieuw vormgeven?
Onze uitgebreide autonome supply chain-oplossingen voor de FMCG-industrie maken uw organisatie wendbaar, transparant, gedetailleerd en efficiënt.
Praat met onze CPG-experts. Hoewel autonome planning volledig op technologie is gebaseerd, vereist het meer dan alleen software en hardware. Het vereist namelijk een verschuiving in de manier waarop organisaties werken, gebaseerd op een aantal fundamentele principes:
- De menselijke tussenkomst is verminderd doordat de meeste processen geautomatiseerd worden, waarbij handmatige interventies alleen nodig zijn bij uitzonderingen en bijzondere omstandigheden.
- Vertrouw op geavanceerde, geïntegreerde CPG-analyses in de gehele toeleveringsketen. Ga verder dan de standaard softwarefunctionaliteit voor individuele processen en leg een expliciete link tussen vraagvoorspellingen en bestellingen enerzijds en het productieplan en de planning anderzijds.
- Evolueer van gestructureerde planningsprocessen – die doorgaans traag, reactief en rigide zijn – naar een meer flexibele aanpak gebaseerd op continue en multidisciplinaire contactmomenten die proactief realtime informatie kunnen integreren.
- Bouw het organisatorische vermogen op om te evolueren door nieuwe gebruiksscenario's te testen, te leren van ervaringen en data- en analysecapaciteiten te ontwikkelen.
Doordat autonome supply chain planning zo uitgebreid is, leidt het tot betere prestaties in een reeks processen binnen de wereldwijde toeleveringsketen.
- Verbeterde serviceniveaus - Doordat organisaties de variabiliteit van de toekomstige vraag beter begrijpen en vastleggen door middel van prognoses, kunnen ze het consumentengedrag nauwkeuriger voorspellen en met meer zekerheid aan de vraag voldoen.
- Geoptimaliseerde voorraad: de voorraadniveaus kunnen met 10 tot 20 procent dalen, vaak met een overeenkomstige daling van de voorraadkosten, terwijl de vereiste serviceniveaus nog steeds worden gehaald.
- Verbeterde planningsefficiëntie - Geautomatiseerde uitvoering biedt bedrijven een krachtig instrument waarmee vraagplanners zich kunnen richten op complexere vraagstukken en de efficiëntie van de organisatie kunnen verhogen.
Net zoals we succesvolle toepassingen van autonome systemen hebben gezien in vliegtuigen, auto's en andere transportmiddelen, zien we dit vandaag de dag ook gebeuren in consumentenproducten. Hoe komt dat? Organisaties hebben een enorme volwassenheid bereikt op het gebied van connectiviteit, hun vermogen om nauwkeurige gegevens dicht bij de bron te verzamelen en op te slaan, en de beschikbaarheid van machine learning en geavanceerde modelleertechnieken om van deze gegevens te leren.
Verbeter de zichtbaarheid en wendbaarheid met de Supply Chain Control Tower.
- Planning Commando Centrum
- Inventaristoren
- Materiaalbeheertoren
- Fulfillmenttoren
Verkrijg inzichten Bovendien maken flexibele computerarchitecturen het mogelijk dat complexe modellen leren in krachtige cloudomgevingen, terwijl ze tegelijkertijd aan de "rand" worden ingezet, wat resulteert in een snelle systeeminvloed met lage latentie.
Er zijn diverse toepassingen van autonome supply chains die FMCG-bedrijven kunnen implementeren om de efficiëntie te verbeteren, de kosten te verlagen en de flexibiliteit te vergroten. Hier volgen er een paar:
| Vraagvoorspelling | Door gebruik te maken van historische verkoopgegevens en machine learning-algoritmen om de toekomstige vraag naar producten te voorspellen, kunnen we voorraadbeheer en productieplanning verbeteren. |
| Inkooporderbeheer | Het automatiseren van het proces van het aanmaken, verzenden en volgen van inkooporders kan helpen om fouten te verminderen en de relaties met leveranciers te verbeteren. |
| Voorspellend voorraadbeheer | Gebruikmaken van data uit verkoop, klantgedrag en logistiek om de voorraadbehoeften te voorspellen en de aanvulling te automatiseren. |
| Vervoersplanning | Door optimalisatiealgoritmen in te zetten om de meest efficiënte routes en schema's voor producttransport te plannen, kunnen de logistieke kosten worden verlaagd en de levertijden worden verbeterd. |
| Productieplanning | Met geavanceerde plannings- en roosteringsystemen kan het productieproces worden geoptimaliseerd en een tijdige levering van producten worden gegarandeerd, wat kan bijdragen aan een hogere efficiëntie en minder verspilling. |
| Kwaliteitscontrole | Door machine learning en sensortechnologieën toe te passen om de productkwaliteit tijdens de productie automatisch te bewaken en te controleren, kan de productkwaliteit worden verbeterd en het aantal defecten worden verminderd. |
| Voorspellend onderhoud | Het integreren van sensorgegevens en machine learning om te voorspellen wanneer apparatuur defect raakt, onderhoud in te plannen en stilstand te verminderen. |
| Autonome robots in het magazijn | Door autonome robots in te zetten om de magazijnprocessen te verbeteren, kunnen ze door het magazijn navigeren, bestellingen verzamelen, verpakken en verzenden. |
Transformeer uw toeleveringsketen voor consumentengoederen en ontdek verborgen kansen.
Deze handleiding beschrijft praktische strategieën en praktijkvoorbeelden voor het implementeren van effectieve KPI's voor de toeleveringsketen.
Download Daarom kunnen toeleveringsketens voor consumentengoederen in de huidige complexe en volatiele omgeving niet langer vertrouwen op traditionele planningsprocessen. In plaats daarvan moeten ze op zoek gaan naar een duidelijke kans om de financiële en operationele prestaties te verbeteren door autonome planning te implementeren in de gehele toeleveringsketenanalyse.
Bij Polestar Analytics omarmen we nieuwe technologieën en helpen we bedrijven bij de implementatie van autonome oplossingen. Zo kunnen ze concurrerend blijven en floreren, ongeacht de toekomst, en zo de waardeketen van de FMCG-sector verbeteren. Vraag vandaag nog een demo aan om meer te weten te komen over onze oplossingen voor de FMCG-toeleveringsketen.