Atria, uno dei maggiori fornitori finlandesi di prodotti a base di carne e la principale azienda alimentare del Nord Europa, utilizza la soluzione di demand planning di RELEX da diversi anni e sta migliorando continuamente i propri processi di pianificazione.

Per aumentare ulteriormente la capacità di gestire le complessità dei prodotti a base di carne, una categoria complessa e impegnativa, l’azienda ha recentemente introdotto le capacità di machine learning di RELEX nei processi della supply chain per migliorare notevolmente l’accuratezza delle previsioni.

Gestire una supply chain complessa

La gestione della supply chain nel settore dei prodotti a base di carne è complessa. Ad esempio, i prodotti finali di Atria hanno una breve durata di conservazione e richiedono previsioni molto accurate a livello giornaliero per garantire un’elevata disponibilità e minimizzare gli sprechi. Inoltre, Atria aveva bisogno di un’accurata pianificazione a lungo termine per bilanciare l’offerta con la domanda, dato che l’allevamento e la crescita degli animali possono richiedere da 10 settimane a diversi anni.

Infine, Atria aveva bisogno di gestire meglio l’impatto della stagionalità sulla domanda nel corso dell’anno, nonché l’impatto delle decisioni commerciali dei suoi clienti retail. L’azienda voleva migliorare la propria capacità di catturare l’impatto delle decisioni dei retailer, come i cambiamenti periodici di assortimento, le promozioni, o il modo di dare priorità ai prodotti e di fare scorte in vista di grandi festività come il Natale.

La partenza è una base solida di pianificazione della domanda

All’inizio del percorso di Atria con la soluzione di demand planning di RELEX Solutions, l’obiettivo principale era quello di ottenere previsioni più granulari a livello di catena retail. La previsione granulare era fondamentale per la capacità di tenere conto in modo efficace delle varie decisioni di assortimento dei clienti retail, delle promozioni e delle vendite in base alle festività e agli eventi. RELEX è riuscita ad aumentare l’automazione delle previsioni, consentendo ad Atria di raggiungere il livello di granularità delle previsioni di cui aveva bisogno.

Inoltre, Atria è riuscita a razionalizzare il proprio portafoglio di applicazioni, sostituendo due strumenti di pianificazione personalizzati per la pianificazione a breve e a lungo termine con la soluzione unificata di pianificazione della domanda di RELEX Solutions. Questa unificazione ha permesso di combinare senza problemi il rilevamento della domanda a breve termine con la pianificazione della domanda a lungo termine all’interno dello stesso strumento, supportando anche la pianificazione del budget mobile. 

Dopo il successo dell’implementazione in Finlandia, Atria ha esteso l’uso della soluzione di pianificazione della domanda di RELEX Solutions in altri Paesi, perfezionando i propri processi di pianificazione.

La previsione della domanda alimentata dall’intelligenza artificiale migliora ulteriormente l’accuratezza della pianificazione

I risultati in sintesi:

  • 98,1% di accuratezza delle previsioni a livello settimanale
  • 13% di riduzione delle modifiche manuali alle previsioni

Atria ha scelto di implementare le capacità di previsione basate sul machine learning di RELEX per gestire meglio le complessità del settore dei prodotti a base di carne.

Le previsioni basate sul machine learning hanno migliorato ulteriormente l’accuratezza delle previsioni di Atria, che ora è del 98,1% a livello settimanale, e hanno portato a una riduzione del 13% delle modifiche manuali alle previsioni. Questi KPI sono stati determinati in gran parte dalla capacità del machine learning di prevedere in modo più accurato la domanda durante i periodi festivi ad alto volume.

Il nuovo approccio previsionale di Atria ora rileva e reagisce automaticamente alle variazioni della domanda, una capacità che si è rivelata particolarmente preziosa durante la pandemia COVID-19, che ha avuto un impatto sulla domanda attraverso chiusure e raccomandazioni di allontanamento sociale. Atria ha inoltre registrato previsioni più stabili, anche in seguito a grandi picchi di vendita durante le stagioni di maggior afflusso. Questa stabilità ha migliorato notevolmente la pianificazione a lungo termine.

“Grazie all’implementazione iniziale di RELEX, abbiamo potuto partire da una base di accuratezza previsionale già elevata”, ha dichiarato Tapani Potka, SVP, Delivery Chain Management di Atria. “Tuttavia, dopo l’introduzione del machine learning, siamo rimasti straordinariamente colpiti nel vedere quanto gli algoritmi di RELEX potessero migliorare ulteriormente l’accuratezza e la stabilità delle nostre previsioni, miglioramenti fondamentali per la nostra capacità di gestire la complessità specifica del nostro settore e del nostro modello di business.”

Il machine learning sblocca nuove opportunità

Uno dei maggiori vantaggi competitivi del machine learning è la capacità di sfruttare grandi quantità di dati esterni per migliorare l’accuratezza della pianificazione su una scala non possibile senza il supporto dell’IA. La previsione della domanda basata sul machine learning ha sbloccato nuove potenzialità per lo sviluppo di Atria, tra cui l’opportunità di sfruttare i dati sui prezzi al retail nella pianificazione e di incorporare nelle previsioni i dati sui futuri cambiamenti di assortimento dei retailer.

“Per quasi un decennio, abbiamo avuto una collaborazione entusiasmante e innovativa con RELEX. Continuiamo a raccogliere i frutti di questo rapporto, ampliando al contempo l’utilizzo delle capacità della loro soluzione”, ha dichiarato Pekka Korpeinen, Director, Steering & Planning di Atria. Mi sembra evidente che RELEX e Atria condividano lo stesso livello di ambizione quando si tratta di esplorare il modo in cui le aziende di beni di consumo confezionati possono trarre il massimo valore dalle moderne tecnologie di pianificazione”. L’aggiunta delle previsioni basate sul machine learning di RELEX ha contribuito notevolmente al continuo successo della nostra attività.”