Управление запасами ингредиентов – обеспечивайте производство без излишков и просрочки!
Возможность покупать вкусную готовую еду привлекает покупателей и заставляет клиентов возвращаться снова и снова. Сегодня поговорим о том, как наладить управление запасами ингредиентов для собственного производства, чтобы на складе было достаточно муки, а в холодильнике яиц, зелени и других скоропортящихся продуктов для рецепта.
Важно наладить эффективное управление запасами ингредиентов
Растущее внимание к здоровью и благополучию приводит к многочисленным изменениям в том, как мы живем, работаем, и как проводим свободное время. Еда больше не просто питание, это здоровое топливо для тела, и люди гораздо лучше осведомлены о его происхождении, качестве ингредиентов, питательной ценности и экологичности. И параллельно растёт запрос на сокращение времени для приготовления пищи, вплоть до покупки готовой еды.
Все чаще супермаркеты преобразуют свой формат из простых магазинов в центры, где процесс покупки превращается в приятное времяпрепровождение. И магазины пытаются покрыть самые разные потребности клиентов. Товары собственного производства играют все большую роль в увеличении покупательского трафика и лояльности.
Давно развеяны мифы о том, что блюда в магазинах готовят из просроченных компонентов, или скидки на готовую еду означают, что она уже испортилась. К тому же покупатели воспринимают готовую еду, как сбережение средств: они понимают, что производство еды в супермаркете поставлено на поток, продукты не залеживаются и соблюдается технологическая карта.
Зачастую люди хотят простой еды, но не хотят тратить много времени на ее приготовление и даже на заказ с доставкой. Поэтому покупка готовой еды вместе с другими товарами в супермаркете – идеально для покупателя.
Производство своего хлеба, кулинарии и других продуктов – это финансовая выгода для торговой сети и составляющая имиджа. Запах свежеприготовленной еды – это эмоция супермаркета. С помощью товаров собственного приготовления магазин может заметно отличаться от конкурентов. Если покупатель привык к вашему хлебу «только из печи», он обязательно зайдет к вам несколько раз за неделю и купит не только хлеб.
Однако собственное производство – это не только про выгоду. Это большой массив бизнес-процессов, в котором важную роль играет управление запасами ингредиентов. Как обеспечить кулинарию всем необходимым на каждый производственный цикл, читайте далее.
Приглашаем проверить бизнес-процессы пополнения и автозаказа: скачайте чек-лист «Управления цепочками поставок» и посмотрите, где и что можно улучшить.
Оптимальный заказ – ключ к успешному управлению запасами
Чтобы обеспечить свое производство запасами, и чтобы ингредиенты были всегда свежие, необходимо уделить большое внимание и наладить контроль за процессом заказа. Конечно, можно выделить несколько человек для этой задачи, но это не гарантирует хороший результат.
Например, как понимать, сколько яиц нужно заказать сегодня, чтобы послезавтра обеспечить их наличие для приготовления салатов и кондитерки? А если завтра праздник? А если поставщик предупредил, что у него на этой неделе не будет поставки или скоро подымаются цены? Чтобы справиться с обработкой такого потока данных из разных источников, нужна автоматизация процесса и искусственный интеллект (ИИ, AI).
Когда дело доходит до управления кухней, свежими и готовыми блюдами, ваша цепочка поставок должна подключаться к основным данным и планированию производства на всех объектах. Это позволит оптимизировать управление запасами ингредиентов, прогнозировать затраты и планировать сотрудничество с поставщиками.
Сегодня, когда основное внимание уделяется свежим и готовым продуктам, будь то салат в гастрономе или полноценный обед на фуд-корте — точное планирование производства как на централизованных кухнях, так и на местах, как никогда важно. Вы должны сбалансировать производство и порчу продуктов, а также не можете позволить себе перепроизводство продукции с коротким сроком хранения и высокой скоростью порчи. Решение Symphony RetailAI для управления запасами ингредиентов позволяет оптимизировать отходы в цепочке поставок, сократить замороженные средства в излишках и расходы на их обслуживание.
Удовлетворяя ежедневные или еженедельные потребности, решение обеспечивает видимость количества незавершенного производства на протяжении всего производственного цикла и прогнозируемых заказов. Давайте разберем, как сделать прогноз и какие решения максимально упрощают и автоматизируют процесс.
Если у вас появились вопросы о решениях для прогнозирования спроса или автозаказа пишите на почту [email protected] или заполняйте форму для заказа обратного звонка. Наши эксперты ответят вам с удовольствием.
Прогнозирование спроса и ИИ в управлении запасами
Чтобы заказать необходимое количество ингредиентов, нужно сначала спрогнозировать спрос на продукцию на их основе. Прогнозирование спроса требует гибкой системы управления цепочками поставок, работающей на основе искусственного интеллекта и обеспечивающей высокий уровень точности.
Данные повсюду и ими нужно уметь управлять. Система прогнозирования использует:
- исторические данные – информация о продажах желательно за 3 года, на основании которых система анализирует связь между уровнем продаж и событиями из прошлого (праздники, акции, распродажи);
- мастер-данные, которые должны быть правильно введены в систему: точный рецепт блюда, количество компонентов и потерь в процессе приготовления;
- большое количество факторов, влияющих на спрос, таких как: уровень страховых запасов, погода, цена, рекламные акции, события и распродажи на уровне магазина.
Эффективные прогнозы требуют ввода большого количества данных. Немногие системы управления цепочками поставок предназначены для решения сложных задач, связанных со свежими продуктами, с количеством и разнородностью данных, необходимых для обеспечения эффективности. Чтобы найти правильный баланс между доступностью ингредиентов и потерями, у розничных сетей должна быть возможность получать точные прогнозы. Для этого система прогнозирования должна работать с различными моделями, учитывающими изменение спроса в течение недели, дня, периодов в течение дня и даже в разрезе часа. Причем детализация моделей по некоторым товарам может быть на уровне магазина, а не целой сети.
Самое время вспомнить об искусственном интеллекте и машинном обучении. Решения с поддержкой ИИ являются эффективными, если они созданы специально для работы с данными food ритейла, поэтому крайне важно, чтобы поставщик решений имел достаточный отраслевой опыт для разработки эффективных систем.
Почему исторических данных недостаточно для точного прогнозирования сегодняшнего спроса? Бывают ситуации, когда рядом с магазином проводилось мероприятие, скажем, конференция, и вырос спрос на определённые товары. Но такая ЦА может больше никогда не посещать данный магазин, и закладывать такие данные в прогноз нецелесообразно. Система отслеживает такие всплески и способна их отсеять.
Аналогично программа отреагирует на введённый заранее праздничный период. А это значит, что к Рождеству система запланирует увеличенный заказ для сезонных блюд или продуктов. Как подготовиться ритейлеру к праздничному периоду или сезонным продажам, мы разбираем в статье «Прогнозирование сезонного спроса».
Особую группу при прогнозировании спроса представляет товарная категория fresh, поскольку прогноз для неё должен учитывать ещё больше факторов, влияющих на предложение и покупательское поведение потребителей (сроки годности, график поставки).
Когда внешние факторы влияния накладываются на данные от поставщиков и колебания цен, уровень сложности прогнозирования возрастает. Системы с поддержкой ИИ могут исследовать источники контекстных данных и их корреляцию с историческими данными, чтобы обнаруживать и понимать модели поведения, которые ранее не удавалось выявить. Таким образом, прогнозирование спроса для каждого магазина в каждом кластере, вплоть до почасового спроса, где это уместно, позволяет ритейлерам быстро и эффективно реагировать на колебания.
Чтобы обеспечить оптимизацию поставок готовых блюд, наборов и деликатесов, недостаточно учитывать только свежие продукты. Необходимо оценивать связанный с этим спрос на упаковочные материалы и дополнительные продукты для приготовления, к которым можно отнести всевозможные соусы и заправки. Уровень точности, когда отсутствие запасов сведено к минимуму, а потери уменьшены, может быть достигнут только с использованием систем прогнозирования на основе ИИ.
В управлении запасами важно сотрудничать с поставщиками
Партнерские отношения с поставщиками также являются ключевым фактором в управлении свежими продуктами, чтобы обеспечить необходимый уровень реагирования. Обмен данными жизненно важен: дистрибьюторы должны знать, сколько сэндвичей нужно приготовить, пекари — сколько муки нужно, ну а фермеры должны знать, сколько семян нужно посадить. Волновой эффект точности прогнозирования спроса оказывает весомое влияние на доступность продукта на полке.
Прогнозирование и совместный взгляд в будущее способствует параллельному развитию бизнеса ритейлера и поставщика. Производитель может планировать свою загрузку. А для ритейлера это даёт понимание, сколько поставщиков ему нужно, чтобы обеспечить собственное производство регулярными поставками свежих продуктов в текущем периоде и в будущем.
Решение для управления запасами на собственном производстве
Как мы уже сказали выше, специфика собственного приготовления блюд требует вовлечения, ресурсов для обработки большого потока данных и понимания их взаимного влияния. Оптимальным решением является автоматизация процессов управления запасами ингредиентов в специальном ПО.
Опыт специалистов C4R в ритейле превышает 15 лет, мы каждый день видим работу систем на практике и можем оценить их эффективность, как говорится, в «полевых» условиях. Именно поэтому внедряем системы ведущего мирового поставщика Symphony RetailAI и разрабатываем собственные IT-решения для ритейла.
Для управления запасами пищевого производства специалисты рекомендуют систему Kitchen Management, которая обеспечивает широкий функционал:
- сохраняет рецепты блюд: причём программа позволяет создавать многоуровневую рецептуру. К примеру, рецепты разных видов пиццы включают в себя рецептуру приготовления теста;
- рассчитывает энергетическую ценность блюд: зная состав и количество ингредиентов, система определяет содержание жиров, белков и углеводов;
- учитывает расход всех ингредиентов: нормы расхода продуктов учитываются в ПО при формировании остатков;
- управляет разными типами товаров: к примеру, соки фреш сами по себе в остатках не хранятся, но когда по кассе пройдёт сок, с остатков будут списаны ингредиенты (апельсины, а также компоненты для подачи: стаканчик, трубочка и элементы декора);
- обеспечивает realtime контроль перемещения ингредиентов: в процессе приготовления с остатков будут списаны компоненты, а по готовности блюда оно появится на остатках, так как обмен информацией происходит мгновенно;
- формирует список доступных рецептов: проводя кластеризацию магазинов, ритейлер оценивает, насколько рентабельно производство тех или иных блюд в разных магазинах, а задача системы — упорядочить этот перечень и не пропустить приготовление «закрытого» в этом магазине рецепта.
Поскольку стоимость ингредиентов колеблется, ритейлеру необходимо понимать влияние на рентабельность. Решение для автоматизации управления запасами ингредиентов на собственном производстве повышает рентабельность готовой продукции за счет анализа себестоимости рецептуры и оценки запасов. Внедрение IT-решения обеспечивает возможность работать с рецептами, без особых усилий сводя к минимуму отходы, экономя время и деньги.
Больше о решениях для автоматизации бизнес-процессов ритейла узнавайте у наших консультантов: пишите на почту [email protected] или заполняйте форму ниже для заказа обратного звонка.
Автор статьи Виктория Гулюк,
Consultant ERP компании C4R
