White bread slices
成功事例

Bimbo Bakeries USA、注文精度の向上と食品廃棄物の最小化を実現

Bimbo Bakeries USA(BBU)は米国最大のパン・焼き菓子メーカーです。59のパン製造拠点を運営し、20,000人を超える従業員を雇用し、11,000の販売ルートを通じて米国全土に商品を流通させています。

Zebraの成功事例:Bimbo Bakeries USA

概要: 製造業の課題

注文精度を改善し、過小在庫によって売上機会を失うことなく食品廃棄物を最小限に抑え、リアルタイムデータの可視性を高めて最前線のチームを支援する。

メリット/成果

  • 予測の誤りが最大30%減少
  • 生産ラインから店舗への配送まで、20,000人の従業員が品質を維持できるように業務運用を最新化
  • パンデミックによる変動にもかかわらず、一貫した予測を維持

顧客

Bimbo Bakeries USA
米国ペンシルベニア州ホーシャム

業種

製造

ソリューション

Bimbo Bakeries USAについて

Bimbo Bakeries USA(BBU)は米国最大のパン・焼き菓子メーカーです。代表的なプレミアムブランドにはSara Lee®、Entenmann’s®、Thomas’®などがあります。BBUは59のパン製造拠点を運営し、20,000人を超える従業員を雇用し、11,000のルートを通じて米国でパンや焼き菓子を提供する店舗の大部分に商品を流通させています。

課題

パン・焼き菓子メーカーが流通させているのは、他の商品で代用可能とみなされる商品です。商品の在庫切れによって売上機会を逃すことは許容されません。また、焼き菓子は傷みやすいため、購入客が求める鮮度を保つために在庫を厳しく管理する必要もあります。そのため、BBUのようなメーカーは、過剰在庫によって廃棄するか、在庫切れによって売上機会を喪失するかという綱渡りのような状況で運営しています。

新型コロナウイルス感染症(COVID-19)の感染が発生する以前から、天候、イベント、店舗運営といった理由で地域の需要が大きく変動し、需要予測の誤差が拡大していました。このことが過小在庫による売上機会の喪失につながっていました。BBUは過剰在庫による食品廃棄物の削減に取り組んでいたためです。BBUは、過剰在庫と在庫切れの取り組みを改善したいと考えていましたが、このいずれかを犠牲にしたくはありませんでした。

antuit.aiは、Ionが抱える複雑で大きな課題に最適な提携先でした。そのAI予測とフルフィルメントの専門知識に、ニーズに合わせてカスタマイズされたユーザーインターフェースが加わり、注文精度と組織の生産性の両方に大きな変化がもたらされました。そして何より、何年も待つことなく事業への影響を実感することができました。

ソリューション

BBUは、予測という課題に加えて、組織的な問題が大きな障害となっていることを認識していました。同社は、地域で断片化していた12のパン・焼き菓子製造拠点をうまく統合し、1週間分の1斤のパンが週の終わりまで新鮮であることを求める購入客とのつながりを強化したいと考えていました。また、デスクトップの計算機と手動のスプレッドシートを使用した時代遅れの業務運用を最新化し、生産ラインから店舗への配送までのすべてで最高の品質を維持するためのツールを会社の最前線の現場に提供することを目指していました。

必要な組織変革を達成するため、BBUの店舗への直接配送(DSD)センターオブエクセレンス担当バイスプレジデントであるMorgan Smith氏は、素晴らしい消費者ブランド体験の実現を目的とした広範なプログラムを指揮しました。Smith氏は、生産ラインで働くベテランのパン職人や、DSDドライバーなどの現場の従業員の課題について、理解を深めたいと考えました。そして、生産から消費者への「命令系統」に新しい視点を発見しました。最も重要なステークホルダーは日々購入する消費者であり、これに僅差で続くのが消費者に直接サービスを提供する会社の最前線の現場のチームであるというもので、これによって重要度の順序が逆転しました。

この新しい顧客第一主義を支えるため、BBUの最前線の従業員は、より良い仕事をし、現場で得られる実際のインサイトを経営陣に「トップダウン」で伝えるために設計された専用のデータ駆動型イノベーションを必要としていました。

BBUは、理想的なソリューションによって仕事がどのように楽になるかについて従業員から意見を集め、それに基づいて新しいアプローチを導入しました。Ionと命名されたこのアプローチは、独自の需要インテリジェンスプラットフォームを基盤とし、「現場の人員のための、現場の人員からの、現場の人員による」職場アシスタントとして機能することを想定したものです。

AI主導の需要予測を備えたIonは、最新のAIツールが市場に出回るずっと前に成果を上げ、時代を先取りしていることが証明されました。

DSDの予測注文により、予測精度の向上と直感的なワークフローを実現
antuit.aiは、プランナーとルートオペレーター間のコラボレーションを向上させるユーザーインターフェースを使用して、Ionに「完璧な注文」ソリューションを提供しました。これにより、予測を改善し、より正確な注文配送を実現し、効果的な拡張によって全米の11,000のルートをサポートできるようになりました。

予測を改善するために、antuit.aiは、需要の分析とデータの異常値の検出に厳密なAIワークフローを適用しました。BBUは、需要を牽引する要因とその影響を特定し、最高の予測精度を促進する階層レベルをテストし、最終的には機械学習を活用して、注文目的で予測を適切な消費レベルに分類したいと考えていました。

antuit.aiの予測方法論は、より多くのインプット(多くは小売業者やルートドライバーから直接取得)を考慮します。過去のデータに基づいた通常の需要やプロモーションによる需要以外にも、天候、地元のイベント、店舗の在庫に関する制約、実際のPOSデータなど、リアルタイムまたはほぼリアルタイムのインプットが含められました。Ionを支える技術エンジンであるantuit.aiのAIを活用した需要予測・予測注文テクノロジーは、この詳細なレベルのデータを考慮に入れることで、SKU/店舗/週レベルでの生産量を最適化し、配送先を特定するのに役立ちました。

傷みやすい食品の分野では、販売期限と食品廃棄物の最小化という要素に基づいて判断が下されます。過剰注文という現場の慢性的な問題により、販売期限ぎりぎりの商品が店頭に置かれることがよくありましたが、Ionはこの問題を迅速に解決しました。パンを1斤、またはドーナツを1箱多く売るなど、わずかな売上増加を図るだけでも、純収益に大きな違いが生まれる可能性があります。

Zebraの差別化要因:成果とメリット

パンデミック中に食料品の需要パターンの把握がほぼ不可能になったとき、予測と生産を適応させ、配送トラックを満載にするにはすべての工場の「全員の協力」が必要でしたが、Bimboはこれを迅速に実現しました。以前は導入に4ヵ月かかっていた変更を、わずか3週間で達成しました。

消費者の生活に影響を与える異常な事象であったにもかかわらず、BBUは、パンデミックを含む5年間、毎年同じ時点で発生する6週間間隔の平均絶対%誤差(MAPE)データに基づいて、80%を超える予測精度を達成し、その後それを維持することができました。

antuit.aiのチームは、データや技術的な制約を特定して対処し、Ionが活用するソリューションの強力な基盤を築くために、実装に戦略的なアプローチを採用しました。antuit.aiのデータ、AI、提供機能はすべてクラウドネイティブであり、数ヵ月以内にサンプルセットから11,000ルートに拡張されました。

世界中のフォーチュン1000企業にサービスを提供するantuit.ai(現在はZebra Technologiesの傘下)は、小売企業や消費者製品企業がAIを使用してビジネス上の問題を解決する方法を再考しています。antuit. aiは、最も重要なビジネス上の意思決定に情報を提供するソリューションを提供し、企業がビジネスのデジタルトランスフォーメーションによって大きなビジネス成果を達成できるようにします。