Comment l'IA transforme la chaîne d'approvisionnement de bout en bout d'Unilever Ice Cream
Découvrez comment la chaîne d'approvisionnement en crèmes glacées d'Unilever exploite l'IA et les outils numériques pour répondre à l'évolution des conditions météorologiques, optimiser les stocks, réduire les déchets et identifier les opportunités de croissance dans une activité hautement saisonnière.
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Notre chaîne d'approvisionnement en crèmes glacées compte 35 usines et environ 3 millions de congélateurs répartis dans 60 pays
L'analyse des données météorologiques par l'IA permet d'ajuster les prévisions de ventes de crèmes glacées afin de réduire le gaspillage.
Les données provenant de 100 000 congélateurs dotés d'IA ont permis d'augmenter les commandes et les ventes au détail de 30 %.
Pour Elif Cakir, responsable de la planification à long terme de la chaîne d'approvisionnement des glaces chez Unilever, la météo est plus qu'un simple sujet de conversation. C'est un facteur essentiel.
Notre chaîne d'approvisionnement en crèmes glacées s'étend sur 60 pays et 35 lignes de production. Dans les régions où les ventes de glaces sont très saisonnières, la demande des consommateurs est fortement influencée par les conditions météorologiques. Dans un mois d'été européen comme le mois de juin, même une augmentation de 1°C de la température peut avoir un impact substantiel sur les prévisions de vente.
Compte tenu de cette variabilité, les systèmes d'IA et de chaîne d'approvisionnement d'Unilever sont devenus plus agiles pour faire face aux fluctuations.
"C'est notre travail de veiller à ce que la chaîne d'approvisionnement de bout en bout de Ice Cream - des lignes de production de nos usines à nos quelque 3 millions de congélateurs à crème glacée - soit prête à répondre à des modèles météorologiques qui évoluent rapidement", explique Elif.
Améliorer la planification de la production pour répondre aux besoins du marché
Les équipes utilisent l'IA et les outils numériques pour analyser les données, y compris les données météorologiques, afin de fournir des prévisions de volume plus précises. En Suède, par exemple, la précision des prévisions s'est améliorée de 10 %.
Avoir une compréhension plus précise des ventes attendues pour nos marques de crème glacée chaque mois signifie que les lignes de production peuvent être ajustées et les coûts réduits en conséquence.
"Grâce à l'IA, nous savons où vendre, quelle quantité nous allons vendre, dans quelle armoire nous allons vendre et quand et où envoyer nos commandes de la manière la plus efficace", explique Elif.
"Grâce à l'amélioration du processus de prévision, notre service s'est amélioré et nos coûts ont été optimisés. Tout cela a contribué à ce que notre niveau de service global aux consommateurs atteigne des niveaux de classe mondiale. Nous sommes dans le peloton de tête sur la plupart de nos marchés", ajoute-t-elle.
Garantir une réponse souple à l'évolution des conditions météorologiques
Les volumes de production d'Ice Cream dépendent de prévisions établies au début de l'année. Désormais, l'IA peut fournir à l'équipe des probabilités pour les plages de température qui prédisent avec plus de précision la demande sur les marchés clés.
Cela permet de s'assurer que les plans et les volumes à long terme sont en place pour tout changement potentiel des conditions météorologiques.
À plus court terme, en cas de vague de chaleur inattendue sur l'un de nos marchés, nos systèmes d'inventaire nous permettent d'identifier les stocks disponibles et de réaffecter les produits clés pour répondre à toute augmentation de la demande.
Nous optimisons également nos itinéraires pour que notre flotte de véhicules frigorifiques livre nos produits de manière à réduire la consommation d'énergie.
Réduire les déchets et améliorer la rentabilité de la fabrication
Outre des volumes de production plus précis, l'IA aide également les usines d'Ice Cream à gérer des lignes de production plus efficaces.
L'utilisation d'un système d'IA en direct qui se concentre sur les variables optimales permet d'améliorer les performances de production et de minimiser les déchets pendant la production.
En rationalisant les processus, l'IA permet à Ice Cream d'économiser jusqu'à 10 % de certaines matières premières, ce qui est important pour les ingrédients de grande valeur tels que la vanille et le cacao.
Fournir des mises à jour des stocks des congélateurs en temps réel
Ce qui va changer la donne en matière de prévisions, c'est le déploiement de la capture d'images et de la technologie d'IA dans tous les congélateurs d'Unilever à travers le monde. Actuellement, 100 000 d'entre eux sont équipés de l'IA et le déploiement se poursuit.
"Cela signifie que je n'aurai plus besoin de générer des prévisions avec différents paramètres, car je disposerai d'informations sur les stocks en temps réel", ajoute Elif.
Reconnaissance du secteur
En 2024, Unilever a été reconnu par Gartner comme l'un des quatre Supply Chain Masters pour son utilisation de l'IA et des outils numériques pour gérer l'une des plus grandes chaînes du froid du producteur au consommateur dans le monde.
C'est une consécration que nos équipes de la chaîne d'approvisionnement ont maintenant remportée six années de suite.
"Lorsque j'ai rejoint Unilever, je faisais des calculs prévisionnels en utilisant des formules que j'avais apprises à l'université", explique Elif.
"Aujourd'hui, l'utilisation stratégique de l'IA et des outils numériques permet à mon équipe d'être libérée des tâches répétitives comme le calcul des chiffres. Elle peut consacrer du temps à l'élaboration de stratégies agiles qui assureront la croissance de notre entreprise", ajoute-t-elle.
La transformation numérique façonne l'avenir de notre activité de crèmes glacées. En exploitant les données en temps réel, en optimisant la logistique et en dotant notre personnel des compétences adéquates, nous modifions rapidement nos chaînes d'approvisionnement pour stimuler la croissance.
Note: Cet article a été traduit à l'aide d'un système informatique sans intervention humaine. LUMITOS propose ces traductions automatiques pour présenter un plus large éventail d'actualités. Comme cet article a été traduit avec traduction automatique, il est possible qu'il contienne des erreurs de vocabulaire, de syntaxe ou de grammaire. L'article original dans Anglais peut être trouvé ici.
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