Charoen Pokphand Foods

CPF riduce le emissioni di anidride carbonica e lo spreco di cibo deperibile con Blue Yonder
L'azienda
La sfida aziendale

La soluzione
"Il software di pianificazione della domanda e dell'offerta di Blue Yonder offre una visibilità end-to-end quasi in tempo reale della nostra catena di fornitura incredibilmente complessa. Ha migliorato i nostri indicatori di sostenibilità, poiché abbiamo ridotto gli sprechi alimentari residui del 15% grazie a una migliore ottimizzazione del taglio della carne."
Il data lake offre visibilità end-to-end e quasi in tempo reale
Fondamentale per il successo della soluzione di pianificazione della domanda e dell'offerta di Blue Yonder è l'accesso al data lake di CPF, che fornisce visibilità end-to-end lungo l'intera catena di fornitura. Questo sistema acquisisce tutte le informazioni in tempo reale provenienti dall'incubatoio, dall'allevamento, dalla produzione e dalla distribuzione fino alle operazioni di vendita al dettaglio, fornendo informazioni gestionali essenziali, riducendo i tempi e migliorando la qualità delle informazioni. Il sistema fornisce un'unica fonte di informazioni quasi in tempo reale a cui i team di CPF possono accedere.
Questo data lake riceve automaticamente i dati provenienti da Blue Yonder, dai dispositivi IoT (Internet of Things) e dalle telecamere utilizzate negli incubatoi e negli allevamenti per monitorare la crescita e il benessere degli animali. All'altro capo della catena di fornitura, vengono registrati anche i dati POS (Point of Sale) dei rivenditori, che in ultima analisi forniscono una visibilità completa dalla produzione alle vendite.
Miglioramenti negli indicatori di sostenibilità
Un vantaggio fondamentale della soluzione Blue Yonder è la sua capacità di ridurre gli sprechi alimentari operativi e le emissioni di anidride carbonica attraverso una produzione intelligente e basata sulla domanda. Sostituendo i flussi di lavoro manuali basati su Excel con gli strumenti di pianificazione della domanda e dell'offerta di Blue Yonder, CPF ha ottenuto una riduzione del 15% degli sprechi residui derivanti dalle sue operazioni di taglio della carne, continuando a soddisfare le precise esigenze dei clienti in termini di dimensioni e qualità.
Utilizzando Excel, il tempo necessario per calcolare il processo di ottimizzazione del taglio richiedeva una settimana, il che non era efficace quando si trattava di prodotti di carne altamente deperibili, per i quali il tempo e la freschezza sono fondamentali. Ora questi calcoli possono essere eseguiti in circa un giorno, con una riduzione dei tempi dell'86%.
Il data lake viene utilizzato per acquisire dati relativi alla sostenibilità sulla base dei rapporti sugli indicatori chiave di prestazione (KPI) effettivi rispetto a quelli pianificati, per misurare lo spreco alimentare e il consumo energetico. Si tratta di un'informazione essenziale per le esportazioni di CPF verso i propri clienti europei. L'azienda può accedere ai dati del sistema Blue Yonder per calcolare le emissioni di anidride carbonica derivanti dai propri processi produttivi. Questo sistema aiuta a sequenziare il processo di taglio della carne per ridurre i tempi di produzione. Inoltre, calcola eventuali tempi di inattività e deviazioni per calcolare la quantità di energia totale utilizzata durante il processo.
La soluzione Blue Yonder monitora anche il tempo impiegato per l'alimentazione degli animali negli allevamenti per calcolare le emissioni di anidride carbonica. La sovralimentazione non è solo costosa, ma ha anche un impatto significativo in termini di carbonio. Grazie alle informazioni di Blue Yonder, il processo può essere ottimizzato per bilanciare esattamente i requisiti della domanda con i tempi e le dimensioni degli animali. Ciò implica un processo di alimentazione più accurato per garantire che gli animali raggiungano le dimensioni corrette prima della macellazione.
Intelligenza artificiale per prevedere la domanda
CPF integra i dati sulla domanda a valle dai sistemi POS dei rivenditori nel processo di pianificazione e sfrutta l'intelligenza artificiale (AI) per migliorare le previsioni della domanda.