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성공 사례
주문 정확도를 개선하고 폐기물을 최소화한 Bimbo Bakeries USA
Bimbo Bakeries USA(BBU)는 미국 최대의 베이커리 기업입니다. 59개의 베이커리를 운영하고 있고, 20,000여 명을 고용하고 있으며, 미국 전역에서 11,000개의 판매 경로를 통해 제품을 판매하고 있습니다.
Zebra 성공 스토리: Bimbo Bakeries USA
개요: 제조업계의 당면과제
재고 부족으로 인한 매출 손실 없이 주문 정확도를 개선하여 낭비를 최소화하고 실시간 데이터에 대한 가시성을 높여 현장 팀의 역량을 강화합니다.
이점/성과
- 예측 오류 최대 30% 감소
- 20,000명의 직원이 생산 라인에서 매장 배송까지 품질을 유지할 수 있도록 운영 현대화
- 팬데믹 변동성에도 불구하고 일관된 예측
고객
Bimbo Bakeries USA
Horsham, Pennsylvania/USA
업종
제조
솔루션
Bimbo Bakeries USA 소개
Bimbo Bakeries USA(BBU)는 Sara Lee®, Entenmann’s®, Thomas’® 같은 대표적인 프리미엄 브랜드를 가진 미국 최대의 베이커리 기업입니다. BBU는 59개의 베이커리를 운영하고 있고, 20,000여 명을 고용하고 있으며, 미국 내 빵 제품 판매 매장의 대다수에게 서비스를 제공하는 11,000개의 경로를 통해 제품을 유통하고 있습니다.
당면과제
제빵업체가 유통하는 제품은 대체 가능한 것으로 간주되고 품절로 인한 판매 손실을 감당할 수 없는 것입니다. 또한 상하기 쉬운 빵류의 특성 때문에 엄격한 재고 관리를 통해 쇼핑객의 기대에 부합하는 신선도를 유지해야 합니다. 그 결과, BBU 같은 업체는 재고 과잉으로 인한 폐기물과 재고 부족으로 인한 매출 손실 사이에서 아슬아슬한 줄타기를 해야 합니다.
코로나19 팬데믹 전에도 날씨, 이벤트, 매장 운영으로 인한 현지 수요의 높은 변동성 때문에 수요 예측 오류가 많았습니다. 회사에서 재고 과잉에 따른 음식물 쓰레기를 줄이기 위해 노력하면 재고 부족으로 매출 손실이 발생했습니다. BBU는 과잉 재고와 품절 문제를 둘 다 개선하고 싶었지만 두 마리 토끼를 다 잡을 수는 없었습니다.
antuit.ai는 복잡하고 거대한 Ion의 당면과제를 해결해 줄 완벽한 협업자였습니다. 맞춤형 사용자 인터페이스로 강화된 AI 예측 및 이행 전문성은 주문 정확성과 조직 생산성 양쪽 측면에서 상당한 변화를 이끌어냈습니다. 가장 좋은 점은 몇 년 씩 기다리지 않아도 비즈니스 영향을 느낄 수 있다는 것입니다.
솔루션
당면과제의 예측 외에도 BBU는 중대한 조직적 장애물이 있음을 인식했습니다. BBU는 수십 곳의 산재되어 있는 지역 베이커리 간 조율을 개선하고, 매주 구매하는 빵이 마지막 두 조각이 남았을 때도 처음처럼 신선하기를 바라는 쇼핑객들과 더 잘 소통하기를 원했습니다. 또한 계산기와 엑셀 시트를 사용했던 낡은 업무 방식을 현대화하고 생산 라인에서 매장 납품까지 최고 품질을 유지할 수 있는 도구로 현장 직원의 역량을 강화하고자 했습니다.
필요한 조직 변화를 달성하기 위해 BBU의 매장 직접 배송(DSD) 우수성 센터 부사장인 Morgan Smith는 훌륭한 소비자 브랜드 경험을 보장하는 광범위한 프로그램을 지휘했습니다. Smith 부사장은 DSD 운전자 같은 현장 직원은 물론, 생산 라인에 있는 베테랑 베이커의 당면과제도 더 잘 파악하고 싶었습니다. 조사 결과에는 생산에서 소비자로 이어지는 “명령 계통”에 대한 새로운 관점이 포함되었고, 이로 인해 중요도 순서가 뒤바뀌고 일상적인 소비자가 가장 중요한 이해당사자가 되었으며, 그 다음으로 소비자를 직접 대면하는 현장 팀원들이 중요해졌습니다.
이런 고객 중심의 방향 전환을 지원하기 위해 BBU 현장 인력들에게는 일을 더 잘하고 실생활에서 얻은 인사이트를 고위 관리자에게 “하향식”으로 전달하는 데 도움이 되는 목적 지향적인 데이터 중심의 혁신이 필요했습니다.
이상적인 솔루션이 어떻게 업무를 더 수월하게 만드는지에 대한 인력의 피드백을 바탕으로 BBU에서 도입한 새로운 방식, Ion은 독점 수요 정보 플랫폼에 고정되어 “현장을 위한, 현장에서 나온, 현장에 의한” 업무 어시스턴트의 역할을 할 것으로 구상되었습니다.
Ion은 AI 기반 수요 예측을 통해 최신 AI 도구에 대한 입소문이 시장에 돌기도 전에 성과를 내는 것으로 입증되었습니다.
DSD에 대한 예측 주문은 예측 정확도를 높이고 직관적인 워크플로우를 제시합니다.
antuit.ai는 사용자 인터페이스를 사용하여 Ion에 “완벽한 주문” 솔루션을 제시했고, 이를 통해 계획자와 경로 운영자 간의 협업을 개선하여 예측을 개선하고, 보다 정확한 주문을 전달하며, 미국 전역 11,000개 경로를 지원하기 위해 효과적으로 확장할 수 있었습니다.
예측 개선을 위해 antuit.ai는 엄격한 AI 워크플로우를 적용하여 수요를 분석하고 데이터 이상치를 감지했습니다. BBU는 수요 동인과 그 영향을 파악하고, 예측 정확도가 가장 높은 계층 수준을 테스트하고, 마지막으로 머신 러닝을 활용하여 주문 목적의 예측을 적절한 소비 수준으로 세분화하고자 했습니다.
antuit.ai의 예측 방법론은 소매업체와 경로 운전자로부터 직접 수집한 많은 투입물을 고려했으며, 날씨, 지역 이벤트, 매장 재고 제한 및 실제 판매 시점(POS) 데이터를 포함한 실시간 또는 거의 실시간 투입물을 포함하라는 이력에 따른 기반 및 프로모션 수요를 넘어섰습니다. Ion을 뒷받침하는 기술 엔진으로서 antuit.ai의 AI 기반 수요 예측과 예측 주문 기술은 이러한 보다 세분화된 데이터를 고려하여 SKU/매장/주 수준의 적절한 규모의 생산과 현지화 배송을 지원했습니다.
판매 날짜로 판단된 부패하기 쉬운 식품 범주와 식품 낭비 최소화의 경우, Ion은 매장 진열대에 가장 오래 된 제품이 진열대는 결과로 이어졌던 현장의 만성적인 과다 주문 문제를 신속하게 해결했습니다. 빵 한 덩이 또는 도넛 한 상자만 더 판매하는 미세한 점증적인 증가만 유도해도 순수익의 큰 차이로 이어질 수 있습니다.
Zebra의 차별화 요소: 결과 및 이점
팬데믹 기간에 식료품 수요 패턴이 몰라볼 수 없을 정도가 되었을 때, Bimbo는 예측과 생산량을 훨씬 빠르게 조정했습니다. 심지어 모든 공장의 인력을 동원하여 배송 트럭을 채우기도 했습니다. 한때 구현하는데 4개월이 걸렸던 변화가 3주 만에 달성되었습니다.
매년 동일한 시점에 발생하는 6주 간격의 평균 백분률 오류(MAPE) 데이터 추적을 기반으로, 팬데믹을 포함한 5년 동안 BBU는 소비자의 삶에 영향을 미치는 특별한 사건이 발생했음에도 불구하고 80% 이상의 예측 정확도를 달성하고 이후 유지할 수 있었습니다.
antuit.ai 팀은 구현에 대한 전략적 접근 방식을 채택하여 데이터 및 기술적 제약을 식별 및 해결하고 Ion이 신뢰할 수 있는 솔루션의 강력한 기반을 마련했습니다. antuit.ai 데이터, AI, 배송 기능은 모두 클라우드에서 기본 제공되며 몇 개월 안에 11,000개의 경로에 설정된 샘플로 조정됩니다.
현재 Zebra Technologies의 일부로 전 세계 포춘 1000대 기업에 서비스를 제공하고 있는 antuit.ai는 소매 및 소비재 기업의 AI를 활용한 비즈니스 문제 해결 방식을 재고하고 있습니다. antuit.ai는 중요한 비즈니스 결정을 알려주는 솔루션을 제공하여 기업이 디지털 방식으로 비즈니스를 혁신하여 상당한 비즈니스 성과를 달성할 수 있도록 지원하고 있습니다.
