Ocado partage son expérience sur la manière de réduire les déchets alimentaires

Si l'on demande à n'importe quel détaillant ou opérateur logistique quelle est la plus grande complexité de son activité, Ocado constate que les défis de la chaîne d'approvisionnement reviennent sans cesse. Dans aucun secteur, cela n'est plus évident que dans celui de l'épicerie en ligne, où les détaillants doivent naviguer dans une mer de facteurs changeants, de la fluctuation de la demande à la fraîcheur, en passant par la précision et le besoin toujours croissant des clients de disposer de produits et d'un plus grand choix. Les technologies pionnières d'Ocado changent cette réalité - en apportant des niveaux de visibilité imprévus dans les chaînes d'approvisionnement mondiales pour aider les détaillants à maximiser leur proposition au client et leur efficacité, tout en limitant les déchets. Grâce à sa plateforme technologique intégrée, Ocado aide également les autres épiciers à suivre leurs stocks, à économiser des coûts et à tirer le meilleur parti de chaque opportunité.

Pourquoi la complexité de la chaîne d'approvisionnement représente-t-elle un tel défi pour les épiciers en ligne ?

Les chaînes d'approvisionnement alimentaire traditionnelles sont très inefficaces en raison de processus trop compliqués et d'un trop grand nombre de fournisseurs tiers connectés à différents processus avec des intégrations compliquées. Dans cet environnement, les détaillants peuvent être confrontés à un certain nombre de compromis. Doivent-ils privilégier la réduction des déchets alimentaires par rapport aux décisions relatives au merchandising ou à la gamme de produits, par exemple ? Ou comment évaluer les bénéfices immédiats par rapport aux avantages à long terme ? À la base, ce compromis se présente comme suit : soit le détaillant ne commande pas suffisamment de stocks, le client ne reçoit pas ce qu'il a commandé et le niveau de satisfaction diminue ; soit le détaillant commande trop de stocks, les clients sont peut-être plus satisfaits, mais la rentabilité est moindre et le gaspillage est plus important. Lorsqu'il s'agit de trouver un équilibre, les préférences varient. Un détaillant peut donner la priorité à la disponibilité et à la précision de l'exécution pour les clients, tandis qu'un autre peut vouloir réduire les déchets. Le défi consiste à trouver le juste milieu.

Comment Ocado trouve-t-il le "bon" équilibre ?

La technologie d'Ocado permet aux distributeurs mondiaux de produits alimentaires de s'approprier leur chaîne d'approvisionnement. Grâce à l'intelligence intégrée de l'Ocado Smart Platform (OSP), les détaillants exploitent les données pour améliorer leur rentabilité. OSP est une solution configurable de bout en bout pour le commerce électronique, le traitement des commandes et la logistique. Les systèmes d'exécution intelligents d'Ocado peuvent détecter avec précision le risque de purge sur n'importe quel site, n'importe quel jour, à n'importe quelle heure. Cela est possible grâce aux applications logicielles entièrement intégrées et à l'intelligence artificielle qui alimentent OSP.‍

Le cas des bananes

Ocado prend l'exemple des bananes, pour lesquelles l'intelligence d'OSP peut tenir compte des éléments suivants :le stock, combiende bananes ont déjà été attribuées aux clients, combien sont encore en stock et combien doivent arriver ; laqualité, quelleest la durée de conservation de ces bananes ; lademande, quelleest la demande anticipée de bananes ? Grâce à ces informations, OSP peut aider à prévoir avec précision les ventes et à purger les stocks à l'aide d'un modèle d'apprentissage automatique afin de trouver le juste milieu entre la disponibilité des produits et la demande des clients.

Réduire le gaspillage grâce à une gestion intelligente des stocks

Dans de nombreuses opérations traditionnelles de traitement en ligne, les clients recherchent des produits avant de choisir un créneau. Sur OSP, le créneau est la première étape. Les clients choisissent l'heure, le jour et le lieu de livraison avant même d'avoir eu l'occasion de consulter un produit. Ce changement est essentiel pour assurer l'exactitude des commandes. La gestion avancée des stocks d'Ocado permet de prévoir en temps réel les types de produits à présenter aux clients sur la boutique en ligne, car elle sait quels sont les produits actuellement disponibles, quelles sont les commandes à venir des fournisseurs, combien de temps les produits resteront frais et ce qui peut être commandé à temps pour effectuer la livraison. Cette visibilité accrue permet de limiter les déchets.

Amélioration de la planification et des prévisions grâce à un seul système connecté

Les détaillants d'aujourd'hui exploitent simultanément plusieurs entrepôts et boutiques en ligne avec de vastes gammes de produits. Pour faciliter la planification des stocks et la gestion des entrepôts, des prévisions de produits à court et à long terme sont nécessaires. La première priorité est de rendre ces prévisions adaptables, afin de permettre aux détaillants de réagir rapidement aux changements de comportement des acheteurs. Les modèles de prévision traditionnels ne pouvaient pas gérer l'échelle et la vitesse nécessaires, c'est pourquoi Ocado a construit des prévisions sophistiquées d'apprentissage profond pour répondre aux exigences uniques de l'épicerie en ligne.

Des milliards de prévisions quotidiennes

Sur OSP, des milliards de prévisions sont générées chaque jour pour prédire ce que les clients vont acheter. Ces modèles sont formés sur la base d'années de données d'épicerie et ils apprennent au fil du temps, en comprenant les tendances pour aider l'épicerie en ligne à tirer le meilleur parti de ses stocks. L'intégration entre la boutique en ligne et la chaîne d'approvisionnement d'Ocado permet d'obtenir les meilleures prévisions possibles, car les modèles exploitent les données du commerce électronique, notamment les ventes dans le panier, les ventes passées et les multiples types de promotions. Selon Ocado, les modèles d'apprentissage d'OSP sont jusqu'à 40 % plus précis que les systèmes traditionnels de prévision de la vente au détail.

De meilleurs modèles d'apprentissage, des marges de vente plus saines

En plus d'aider à la gestion des stocks, ces modèles d'apprentissage profond alimentent les stratégies de réapprovisionnement. Ils automatisent les décisions de réapprovisionnement, en retirant cette tâche des mains du détaillant et en générant automatiquement des bons de commande sur la base de leurs prévisions. L'IA recommande la quantité optimale de stock à commander pour assurer une grande disponibilité et un faible gaspillage. Un système de prévision plus intelligent permet également d'améliorer la marge commerciale, car plus le stock vendu est important, moins il y a d'articles gaspillés. OSP aide à promouvoir la vente de produits proches de la date de péremption. L'intelligence de la plateforme Ocado comprend quand un produit est proche de la date de péremption et lance une vente flash sur la boutique en ligne du partenaire pour inciter les clients à essayer le produit - augmentant ainsi la rentabilité et réduisant les déchets.

Pour plus d'informations, veuillez écrire ici.