INVESTIGACIONES REVELAN GRANDES OPORTUNIDADES PARA REDUCIR EL DESPERDICIO DE COMIDA AL USAR IA


El uso de nuevas tecnologías que vienen de la mano de la Inteligencia Artificial están ayudando a los minoristas de alimentos a reducir notablemente los gastos gracias a las mejoras en la cadena de suministro.
Nuevos estudios demuestran cómo el uso de IA puede reducir el desperdicio de comida

LA INDUSTRIA ALIMENTARIA ESTÁ REDUCIENDO COSTES AL APLICAR TÉCNICAS AVANZADAS DE PRONÓSTICO DE LA DEMANDA EN LA CADENA DE SUMINISTRO


Aproximadamente el 30 por ciento de todos los alimentos que se producen anualmente en el mundo para el consumo humano se desperdician, es decir, aproximadamente 1.300 millones de toneladas de alimentos. Eso constituye alrededor de US $680 mil millones en países desarrollados y US $310 mil millones en países emergentes, tal como informa el programa para el medio ambiente de la ONU. España no es mejor que el resto y desperdicia alrededor de 7,7 millones de toneladas de alimentos cada año, que es bastante, en comparación al Reino Unido, un país significativamente más poblado, que desperdicia 6,7 ​​millones de toneladas al año.


Ahora que la batalla por mantener nuestro planeta limpio y saludable se vuelve cada vez más crítica, el desperdicio de alimentos es un problema grave. Dondequiera que se mire la cadena de suministro, parece haber importantes oportunidades de mejora; desde la producción hasta la venta al por menor. Sumo Analytics realizó una investigación entre 37 minoristas de comestibles europeos, donde el 84% de los encuestados afirmó que sus categorías frescas son críticas para sus operaciones y un factor importante para atraer compradores a sus tiendas.


Sin embargo, el valor del desperdicio de alimentos es sorprendentemente alto con una media de 58,7 millones de euros y cerca de 200 millones de euros para los minoristas más importantes. En una industria donde los márgenes son delgados, esos números pueden ser críticos para la rentabilidad. Los encuestados ilustraron que la implementación de pronósticos de demanda avanzados y la optimización cuantitativa de la cadena de suministro conducirán a cantidades significativamente menores de desperdicio de comida. Los minoristas de comestibles con metodologías de previsión deficientes ven más interrupciones en la cadena de suministro y tienen seis veces más probabilidades de experimentar cantidades de desperdicio de alimentos por encima del promedio que los competidores que utilizan la previsión de demanda avanzada para prácticas de reabastecimiento optimizadas.


Estos hallazgos parecen ir de la mano con otras encuestas al otro lado del mundo donde los minoristas de comestibles están experimentando una disminución del 15 al 35% en el desperdicio de alimentos simplemente al adquirir prácticas avanzadas de pronóstico de demanda para lograr la optimización y el reabastecimiento de la cadena de suministro. Aunque el número de minoristas de alimentos que han comenzado (o están comenzando) a implementar soluciones avanzadas de cadena de suministro tales como estas está creciendo, un asombroso 80% de ellos todavía se encuentra muy por detrás. Es obvio que los minoristas pueden emplear estos nuevos métodos y de esta manera ahorrarán mucho dinero en efectivo.


A pesar del hecho de que es fácil lograr reducir los costos, no se tiene en cuenta la satisfacción del cliente con productos más frescos y menos desabastecimientos. Simultáneamente, la optimización cuantitativa de la cadena de suministro brinda a los minoristas una mayor eficiencia operativa:


  • La previsión de la demanda aumenta la precisión de la cadena de suministro, ya que las matemáticas avanzadas combinadas con la inteligencia artificial ofrecen un rendimiento superior.

  • Se tienen en cuenta las variaciones de la demanda basadas en información relacionada con los días de la semana, los días festivos nacionales y regionales, así como los datos económicos en tiempo real (por ejemplo, el PIB, el desempleo, etc.) o los efectos meteorológicos.

  • Las cadenas de suministro integradas no tienen valor si los pronósticos de la demanda no son precisos, pero una vez que se han implementado los pronósticos avanzados, se puede optimizar toda la cadena de suministro. Al incluir el stock de seguridad, el tiempo de entrega y los niveles de inventario, la adquisición puede ser más precisa que nunca y permite optimizar los niveles de inventario y la distribución.

  • Pronósticos separados para compras grupales, tiendas individuales y ventas en línea para hacer que toda la planificación sea más precisa, eficiente y optimizada.

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Sumo Analytics puede ayudar a tu organización generando pronósticos de demanda avanzados e implementarlos para lograr una optimización cuantitativa de la cadena de suministro.



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