מזון ומשקאות

בעסק של מזון ומשקאות המרווחים קטנים וחיי המדף קצרים. הזמנתם יותר מדי, והעודף הופך לפחת בתוך ימים. הזמנתם פחות מדי, והמדף ברשת ריק דווקא בשבוע של החג. מסביב לזה רצה העבודה היומיומית: הזמנות שמגיעות בוואטסאפ ובטלפון אחרי שעות העבודה, מחירון אחר לכל לקוח, מכולות שמשלמות באיחור, וחומרי גלם שהמחיר שלהם זז כל שבוע. אנחנו מאפיינים ובונים ליצרנים ולמפיצים מערכות לתחזית, לקליטת הזמנות ולגבייה, בתוך ה-ERP שאתם כבר עובדים איתו. לפני שבונים, מסכמים מספר אחד שלפיו נדע אם זה עובד.

איפה הולך הכסף?#

• תוקף. לכל פריט יש חיי מדף משלו. כלל אחד של מלאי ביטחון לכל הקטלוג משאיר יותר מדי מהטריים ופחות מדי ממה שמחזיק חודשים.
• לוח השנה. הביקוש קופץ סביב החגים, והחגים זזים כל שנה בלוח הלועזי. תחזית שבנויה על ‘אותו חודש בשנה שעברה’ מפספסת אותם.
• שולחן ההזמנות. מכולות, מסעדות ורשתות שולחות הזמנות בוואטסאפ, בהודעה קולית ובמייל, הרבה פעמים בערב בשביל המשלוח של הבוקר. מישהו מקליד כל הזמנה ל-ERP, בודק מלאי ומעדכן את המחיר של אותו לקוח.
• לקוחות שדועכים. לקוח סיטונאי כמעט אף פעם לא עוזב בבת אחת. הוא מזמין קצת פחות, מוותר על משפחת מוצרים ומשלם קצת יותר מאוחר. דוח המכירות מראה את זה חודשים אחרי שההחלטה כבר התקבלה.
• חומרי גלם. יצרנים קונים דגנים ושמנים בשוק שזז כל שבוע, ומתי קונים חשוב כמו כמה משלמים.

איפה AI משתלם בעסקי מזון?#

בהחלטות שאתם כבר מקבלים כל יום, עם מידע טוב יותר:

• תחזית ברמת פריט שמכירה את לוח החגים ואת חיי המדף. התחזית מזינה המלצת רכש או ייצור, והמתכנן מאשר או מתקן.
• הזמנה שהמערכת קוראת מההודעה ופותחת ב-ERP. המערכת בודקת מלאי ומחיר לקוח, ורק ההזמנות החריגות נשארות לשולחן ההזמנות.
• רשימה שבועית של לקוחות שמתחילים לדעוך, מתוך שורות ההזמנה, כדי שאיש המכירות יתקשר כל עוד אפשר להשאיר את הלקוח.
• תזמון רכש של חומרי גלם: טווח תחזית לשבועות הקרובים, ולא מספר אחד.

כל זה עובד רק כשבודקים את התחזית מול מה שנמכר בפועל, כל חודש, בגלוי. תחזית שאף אחד לא בודק היא דעה.

אילו מהפתרונות שלנו מתאימים?#

• הזמנות מוואטסאפ וממייל, ישר לפריוריטי: המערכת מזהה בהודעה פריטים וכמויות מול הקטלוג ומול המחיר של הלקוח, פותחת הזמנה ב-Priority ושולחת אישור באותו צ׳אט.
• מלאי ביטחון דינמי ברמת פריט: מלאי ביטחון לכל פריט לפי הביקוש וזמן האספקה שלו, במקום כלל אחד לכל הקטלוג.
• לקוחות סיטונאיים שמצמצמים רכש: סימנים בהיסטוריית ההזמנות שמזהים לקוח שדועך, כל עוד אפשר להחזיר אותו.
• זיהוי לקוחות חורגים בגבייה: לקוחות שהתנהגות התשלום שלהם משתנה, ברשימה שבועית.
• תזמון רכש סחורות וחומרי גלם: טווחי תחזית לדגנים ולשמנים, כדי לבחור מתי לקנות.
• חידוש מלאי במכונות ובנקודות מכירה לא מאוישות: למכונות אוטומטיות, למקררים חכמים ולמיני-מרקטים, רשימת מילוי לכל נקודה לפי מה שנמכר בה.

איך מתחילים?#

מתחילים במשפחת מוצרים אחת, בקו חלוקה אחד או בשולחן אחד. בשיחה קצרה בוחרים את הבעיה שעולה הכי הרבה כסף, בדרך כלל פחת בקו של טריים או ערימת ההזמנות של הבוקר. אחרי זה מגיע שלב אפיון במחיר קבוע. אנחנו קוראים מה-ERP את ההיסטוריה האמיתית שלכם, למשל מכירות לפי פריט ולקוח, החזרות וזמני אספקה, ובודקים מה הנתונים האלה מאפשרים. גם חגים שיש עליהם מעט מדי היסטוריה נכתבים באפיון. לפני שבונים משהו מסכמים מדד הצלחה אחד, למשל ערך הפחת בקו שבחרנו מול אותם שבועות חג בשנה שעברה. ההטמעה מדורגת: קו אחד קודם, והשאר אחרי שחודש שלם כבר רץ. איך אנחנו עובדים מפרט את השלבים.