Opis klienta

Millano Group jest firmą posiadającą ponad 40 letnie doświadczenie w produkcji czekolady najwyższej jakości. Misją firmy jest dostarczanie na rynek produktów dających Klientom i Konsumentom satysfakcję i przyjemność, które jednocześnie są bezpieczne i przyjazne dla środowiska. Millano Group oferuje swoje produkty na rynku krajowym jak i wielu rynkach zagranicznych. Aktualnie firma kooperuje z dystrybutorami z całego świata, współpracuje z partnerami z ponad 50 krajów w tym ze Stanów Zjednoczonych, Wielkiej Brytanii, Chin, Japonii, Australii, Belgii czy Meksyku.

Cel projektu

Celem projektu wdrożenia Dature jest wsparcie procesu Demand Planningu poprzez wykorzystanie uczenia maszynowego w odniesieniu do prognozowania wyrobów gotowych. Oczekiwaną korzyścią biznesową jest poprawa trafności prognoz i wsparcie procesu S&OP z punktu widzenia optymalizacji takich wskaźników jak Service Level czy średni poziom zapasów.

Wyzwanie

Prognozowanie popytu prowadzone jest zarówno dla produktów brandowych takich jak Hibbi, Pomorzanka czy Choctopus oraz dla marek własnych (private label). Sprzedaż produktów ma charakter sezonowy jak i eventowy, znacznie zróżnicowany w poszczególnych kanałach. Tak duża różnorodność wzorców popytowych wymaga zastosowania prognozowania popytu opartego o uczenie maszynowe, ale pozwalającego także na wykorzystanie wiedzy eksperckiej jak i prognoz przekazywanych przez klientów.

Rozwiązanie

W ramach projektu wdrożenia Dature w Millano Group zrealizowanego przez Smartstock uruchomione zostały funkcjonalności uczenia maszynowego (ML). Prognozowanie ma miejsce zarówno na najniższym poziomie hierarchii jak i na zdefiniowanych agregatach i wykorzystywane jest zarówno w procesie S&OP jak i planowania operacyjnego.

Korzyści biznesowe

„Wykorzystanie uczenia maszynowego w systemie Dature do prognozowania popytu istotnie wspiera proces stałego doskonalenia naszego planowania. Dotychczasowe analizy trafności prognoz z wykorzystaniem modeli opartych o ML systemu Dature potwierdzają znaczącą przewagę nad wcześniej stosowanym podejściem. Dzięki automatyzacji procesu generowania prognozy statystycznej mamy szybszy i pełniejszy wgląd w potencjał rynkowy, co pozwala nam efektywniej obsługiwać naszych klientów i realizować naszą misję.”

Ireneusz Kozber
Dyrektor Logistyki
Millano sp. z o.o. S.K.A.