Kui juhite toidutootmisettevõtet, peate praegu võitlust kahel rindel. Ühel pool on kliendid, kes on toidukaupade hindade tõustes muutunud üha hinnatundlikumaks. Teisel pool on ülemaailmne tarneahel, mis tundub püsivat koos vaid teibi ja lootuse varal. Väiketootjate jaoks on keskmine tsoon – teie marginaal – kahanemas iga päevaga.
Olen viimase kümnendi jooksul analüüsinud selle sektori ettevõtete kasumiaruandeid ja muster on alati sama: nad on oma retseptide osas hiilgavalt loovad, kuid matemaatika osas ohtlikult manuaalsed. Enamik väiketootjaid hangib toorainet põhimõttel "nii on meil alati tehtud" või reageerides tabelarvutuse madala laoseisu märguandele. Suure volatiilsuse ajastul ei ole see enam lihtsalt ebatõhus, vaid see on oht teie ellujäämisele.
Hiljuti töötasin koos granola ja suupistete butiik-tootjaga – nimetagem neid "Field & Flour" –, kellel õnnestus saavutada midagi, mida enamik konsulente peab nende suurusega ettevõtte puhul võimatuks. Nad vähendasid oma müüdud kaupade kulu (COGS) vaid 90 päevaga 12%. Nad ei teinud seda odavamate ja halvema kvaliteediga koostisosade kasuks otsustades ega köögipersonali koondades. Nad saavutasid selle, rakendades säästlikku ja väga spetsiifilist tehisintellekti (AI) lähenemist väikeettevõtetele, mis keskendus täielikult "ennustavale hankimisele".
"Just-in-Time" illusiooni lõks
💡 Kas soovite, et Penny teie ettevõtet analüüsiks? Ta kaardistab, millised rollid AI võib asendada, ja koostab etapiviisilise plaani. Alustage tasuta prooviperioodi →
Aastaid on väikeettevõtetele öeldud, et nad peaksid eeskujuks võtma selliste hiiglaste nagu Toyota või Nestlé "Just-in-Time" (JIT) tarnemudeleid. Idee oli lihtne: ärge lukustage sularaha laovarudesse; ostke täpselt seda, mida vajate ja täpselt siis, kui seda vajate.
Kuid väiketootja jaoks on JIT sageli lõks. Teil puuduvad mahud, et tarnijate juures prioriteeti omada, nii et kui tekib puudujääk või hinnatõus, olete teie esimesed, keda see tabab. Field & Flour kaotas igakuiselt tuhandeid naelu, sest nad ostsid kaera ja mett turu tipphindadega lihtsalt seetõttu, et nende mahutid sattusid sel hetkel tühjad olema.
Ma nimetan seda hankimise viivituseks (Procurement Lag). See on varjatud kulu, mis kaasneb reageeriva, mitte ennustava käitumisega. Kui teil puuduvad andmed eelseisva hinnatõusu nägemiseks, maksate "volatiilsusmaksu", mis sööb teie kasumi juba enne, kui olete ahjud sisse lülitanud.
1. samm: Andmete kildustatuse probleemi lahendamine
Enne kui saime rakendada mis tahes ChatGPT-põhiseid või muid AI-tööriistu, pidime korrastama segaduse. Field & Flour andmed asusid neljas erinevas kohas: vanas Sage'i raamatupidamissüsteemis, kolmes erinevas tarnijaportaalis, manuaalses tootmislogis ja paberarvete virnas.
Tehisintellekt ei ole maagia; see on mustrituvastusmootor. Kui mustrid on peidetud paberitesse, ei saa mootor käivituda. Kasutasime lihtsat OCR-tööriista (optiline märgituvastus), et digiteerida kolme aasta ajaloolised arved. See andis AI-le võrdluspunkti: Mida me maksime mee eest 2022. aasta juunis võrreldes 2023. aasta juuniga? Milline tarnija hilineb järjepidevalt?
Kui otsite sarnast tegevuskava oma asutuse jaoks, selgitab meie toidu- ja joogitootmise valdkonna säästujuhend täpselt, kuidas neid andmesilosid auditeerida ilma andmeteadlast palkamata.
2. samm: "Volatiilsusarbitraaži" rakendamine
Siinkohal tuleb mängu tegelik AI väikeettevõtete jaoks. Me ei ehitanud kohandatud mudelit – sellises mahus ettevõtte jaoks oleks see raha raiskamine. Selle asemel kasutasime valmis ennustava analüütika ja automatiseeritud turuseire kombinatsiooni.
Seadistasime süsteemi, mis võrdles Field & Flour ajaloolist kasutust globaalsete toorainehindade ja peamiste kasvupiirkondade ilmastikuoludega. AI ei vaadanud ainult seda, mida nad kasutasid, vaid ka seda, mida turg tegi.
Teisel kuul andis süsteem märku 15%-lisest orgaaniliste mandlite hinnatõusu tõenäosusest California põua tõttu. Tavaliselt oleks Field & Flour oodanud uue tellimusega seni, kuni varud on otsakorral. Selle asemel võimaldas AI-põhine teadmine neil lukustada hulgimüük kolm nädalat varem kehtiva hinnaga. See üks samm säästis neile £4,200 – rohkem kui AI rakendamise maksumus ise.
See ongi volatiilsusarbitraaž: info kiiruse kasutamine ostujõu puudumise korvamiseks. Kui te ei saa osta nii palju kui suured tegijad, peate ostma neist nutikamalt.
3. samm: 90/10 reegel tootmise planeerimisel
Toiduainetööstuse marginaali üks suurimaid kurnajaid ei ole ainult koostisosade maksumus, vaid ka raiskamine ja ebatõhusus tootmise käigus.
Rakendasime seda, mida ma nimetan 90/10 reegliks. Leidsime, et 90% Field & Flour tootmise planeerimisest oli korduv andmesisestus – varude kontrollimine, tellimuste kontrollimine ja vahetuste määramine. Ainult 10% nõudis asutaja sisetunnet kvaliteedi ja brändi osas.
Automatiseerides selle 90%, suutis AI optimeerida partiide suurusi vastavalt koostisosade saabumiskuupäevadele. Kui seemnesaadetis hilines 48 tundi, ei andnud AI sellest lihtsalt märku, vaid muutis automaatselt tootmiskalendrit, et prioritiseerida tooteid, mille tooraine oli olemas, hoides töötajad produktiivsena tegevusetu ootamise asemel.
Vaatasime ka teiseseid kulusid. Kuigi koostisosade hankimine oli suur võit, rakendasime AI-põhist planeerimist isegi rajatiste hooldusele. Näiteks analüüsides kommunaalteenuste kasutamist ja puhastusgraafikuid, tuvastasime, et nad kulutasid liigselt sisseostetud sanitaarteenustele. Kui olete kunagi mõelnud, kas teie üldkulud on liiga suured, vaadake meie tehisintellekti ja traditsiooniliste puhastusteenuste kulude võrdlust, et näha, kuidas automatiseerimine muudab haldusökonoomikat.
Tulemused: Enamat kui vaid tabelarvutus
90 päeva lõpuks kõnelesid numbrid iseenda eest:
- Tooraine kulud: Vähenesid 7% tänu paremale ajastusele ja volatiilsusarbitraažile.
- Raiskamise vähenemine: 18% langus tänu täpsemale tootmise ja nõudluse vastavusse viimisele.
- Tööjõu tõhusus: 5% kasv, sest töötajad ei pidanud kunagi "koostisosi ootama".
Kogu COGS-i vähenemine: 12,2%.
Kuid tegelik võit ei olnud ainult see 12%. See oli asutaja stressi vähenemine. Ta lakkas olemast "tulekahjude kustutaja", kes reageerib igale tarneahela takistusele, ja hakkas tegutsema tegevjuhina. AI ei asendanud teda; see andis talle selguse paremate otsuste tegemiseks.
Kuidas oma ettevõttega alustada
Kui olete väiketootja, kes tunneb survet, ärge alustage parima AI-tööriista otsimisest. Alustage oma kitsaskohtade tuvastamisest.
- Tuvastage oma 3 kõige volatiilsemat koostisosa. Milliste hinnad kõiguvad kõige rohkem?
- Digiteerige oma ajalugu. Te ei saa ennustada tulevikku, kui te ei tunne oma minevikku.
- Otsige "agentuurimaksu". Kas maksate vahendajale või konsultandile töö eest, millega saaks hakkama lihtne ennustav skript?
AI väikeettevõtetele ei räägi robotite tulevikust. See räägib kasumlikkuse olevikust. Iga päev, mil viivitate isegi põhilise ennustava hankimise juurutamisega, on päev, mil maksate oma konkurentidele "manuaalsuse maksu".
Kui soovite näha täpselt, kuidas need raamistikud teie konkreetses sektoris rakenduvad, leidke mind aadressilt aiaccelerating.com. Me ei tegele teooriaga, vaid transformatsiooniga. See konkurentsieelise aken on praegu avatud, kuid see ei jää igavesti nii. Tegutsege esimesena või jääge teistele jalgu.