קוקה קולה: מערכות נתונים בניהול מלאי, בשיווק ובתפעול בשטח
מקרה בוחן

קוקה קולה: מערכות נתונים בניהול מלאי, בשיווק ובתפעול בשטח

ענקית המשקאות מתמודדת עם תנודתיות גבוהה בביקוש באמצעות מודלים סטטיסטיים מתקדמים. המהלך משלב כלי חיזוי בנקודות המכירה לצד הקמת מרכזי דיגיטל ונתונים לשיפור שרשרת האספקה.

המערכת · AI Board
8 דק׳ קריאה
ארגון
חברת קוקה קולה וחברת הבקבוק קוקה קולה פמסה
תחום
משקאות ללא אלכוהול, תעשיית מוצרי צריכה ארוזים (CPG) ברשת, מערכי מילוי, מערכי יצור בקבוק וצי לוגיסטי.
מדינה
פעילות גלובלית כשהמטה בארצות הברית ומטה פמסה במקסיקו
גודל
קבוצה בהיקף בינלאומי המעסיקה עשרות אלפי עובדים, מרוויחה רשת הכנסה במונחי עשרות מיליארדי דולרים בשנה ומגיעה לכ-400 מיליון לקוחות שונים בעולם.
תקופה
החל לשלב פעילויות באמצע העשור הקודם ועד לימים אלו
טכנולוגיה
מודלים מורכבים של למידת מכונה לשיפור חיזוי פעילות ותכנון מלאי, מעקב צרכני במכונות אוטומטיות, וכן ראייה ממוחשבת במובייל לניתוח שטח ותצורת מדפי קמעונאות.
האזינו למאמר
מהירות:

הבעיה

הצורך להתמודד עם רמת דיוק נמוכה של עד 70 אחוזים בחיזוי הביקוש למלאי, לצד היעדר נתונים אופטימליים לתכנון דרישה מקומית פרטנית במכונות האוטומטיות לממכר משקאות.

מה קרה בפועל

המודל העסקי של קוקה קולה דורש חיזוי ביקוש מדויק. החברה מתמודדת עם תנודתיות מובנית בביקוש, הנובעת מעונתיות וממבצעים נרחבים. בעבר, מנהלי התכנון של החברה הסתמכו על תהליכי תכנון מכירות ותפעול רגילים (S&OP). אפילו בקרב מתכננים מובילים, דיוק התחזיות הגיע ל-70 אחוזים לכל היותר. שקלול של מבצעים מסחריים ותנודות בשוק פגע בדיוק והוריד אותו לכ-57 אחוזים. חוסר הוודאות הזה אילץ את החברה לשמור מלאי ביטחון גדול כדי למנוע חוסרים יקרים בנקודות המכירה.

בשנת 2014 יצאה החברה למהלך של חדשנות פתוחה באוסטרליה, במטרה למצוא פתרון מתקדם לניהול מכונות המשקאות האוטומטיות. שני יזמים קיבלו גישה לנתוני שרשרת האספקה החסויים של 60 מכונות בעיר ניוקאסל. הם הזינו את המידע לאלגוריתם שנועד לבחון אפשרויות לאופטימיזציה של תמהיל המוצרים ושל תכנון ביקורי השירות. המערכת בחנה את דפוסי הרכישה המקומיים והפיקה המלצות מדויקות לגבי המשקאות שיוצעו בכל מכונה ולגבי תזמון המילוי מחדש.

תוצאות הניסוי העירוני הובילו לשיפור עסקי וברור בשטח. היקף העסקאות ב-60 המכונות זינק ב-15 אחוזים. במקביל, הטכנולוגיה החדשה צמצמה ב-18 אחוזים את הצורך בביקורי התחזוקה ומילוי המלאי. ההצלחה סללה את הדרך להקמת חברת בינה מלאכותית בשם HIVERY. חברות הבקבוק המקומיות של קוקה קולה החלו להטמיע את המערכת בהדרגה ברחבי אוסטרליה, ניו זילנד וארצות הברית.

ההתרחבות לזכיינית Reyes Coca-Cola Bottling, שמשרתת לקוחות בקליפורניה ובנבדה ומפעילה צי עצום של מכונות, סיפקה נתונים מפריסה רחבה הרבה יותר. החלת המערכת בכל החברה הניבה עד סוף שנת 2017 גידול של שישה אחוזים בכלל ההכנסות. במקביל, מספר נסיעות המילוי פחת ב-15 אחוזים. המערכת חזתה במדויק מתי נדרש חידוש מלאי והיכן, וכך מנעה נסיעות אקראיות ומיותרות של נהגי החלוקה.

טכנולוגיות חיזוי מבוססות נתונים הוטמעו גם בניהול המלאי המרכזי לאורך שרשרת האספקה כולה. החברה משתמשת בזיהוי דפוסים על סמך נתוני מכירות, במטרה לנהל את קצב הייצור ולחזות משברים בתנאי ההפצה. חברת קוקה קולה FEMSA אף הקימה מרכז דיגיטל ונתונים ארגוני כדי לייעל טכנולוגית את התהליכים ברשת. המרכז מתאם את החלטות התפעול ומכוון את פעילותם של 26 מפעלים שונים. תשתית זו מאפשרת לקבל החלטות אסטרטגיות מבוססות מידע בסביבה תחרותית ומשתנה.

מכונות המזיגה פריסטייל (Freestyle) העצמאיות של החברה משמשות אף הן כמקור איסוף לנתוני לקוחות מרכזיים. החברה מנתחת מאות שילובי טעמים בעזרת אלגוריתמים כדי לזהות ביקוש משתנה ולכוון פיתוח עתידי של מוצרים לצרכנים.

תחום שימוש נוסף נשען על ראייה ממוחשבת לפענוח יעיל של מדפי המכירה בחנויות מזון. נציגי שטח מצלמים את מצב המדף, ומערכת ממוחשבת מזהה אוטומטית את כמות המשקאות הרלוונטיים ואת מיקומם היחסי. יעילות זו מאפשרת לחברה להגדיל את תדירות סקרי השטח הקמעונאי מבלי להגדיל באופן חריג את עלויות כוח האדם לעבודת הבדיקה.

פעילות בעלת אופי שונה מתקיימת במחלקות השיווק, בנפרד מתהליכי המלאי המסורתיים של החברה. במרץ 2023 הכריזה החברה על ברית אסטרטגית עם חברת OpenAI ליצירת קמפיינים מבוססי בינה מלאכותית יוצרת. הפלטפורמה השיווקית אירחה יוצרים דיגיטליים שעיצבו יצירות בעזרת הזנת טקסט למחולל שמכיל את סמלי המותג של קוקה קולה. הנהלת החברה הדגישה כי המערכת נועדה להעצים את היצירתיות ולא להחליף אנשי מקצוע אנושיים מחלקות הקריאייטיב. עם זאת, ברשתות החברתיות הופיעו גם תגובות חשדניות שהטילו ספק באותנטיות של פרסומות למותג ותיק שנוצרו בידי מכונה.

המהלך שבוצע

  • הסדרת וחיזוק תהליכים מובנים של תכנון מכירות ותפעול (S&OP) כדי לייצב תשתית ארגונית טרם החלת מודלים מורכבים על שרשרת האספקה.
  • ניהול של פיילוט מצומצם ברחבי אוסטרליה על 60 מוקדי יעד שהוענקו ללמידת אלגוריתמים לקראת השבעה של כדאיות הכנסת הבינה המלאכותית.
  • פריסה מלאה של המערכת המנבאת בשורות חברות ההפצה התחתונות של החברה בקליפורניה כדי לצמצם ולתכנן את מסלולי צי הרכבים.
  • הקמת מרכז דיגיטל ונתונים כולל, למשל פרויקט מרכז חדשנות בקוקה קולה FEMSA, כדי לרכז החלטות מידע מתקדמות על ניהול עשרות מוקדים במקביל.
  • שיווק תצורה דיגיטלית חופשית בעזרת פלטפורמות בינה יוצרת (Create Real Magic) בה השתתפו כותבים אנושיים שעבדו לצד סמלי המותג הותיקים של קוקה קולה.

מדדים לפני ואחרי

מדדלפניאחרישינוימקור
שינוי בנפח העסקאות שנמדד במסגרת הפיילוט המקומי בניוקאסל שבאוסטרליה ב-60 מכונותלא פורסם נתון מספרי מדויקלא פורסם נתון מספרי מדויקעלייה של 15 אחוזיםGeospatial World
שינוי בתדירות ביקורי מערך התחזוקה ומילוי המלאי אל נקודות המכירה בפיילוטלא פורסם נתון מספרי מדויקלא פורסם נתון מספרי מדויקירידה של 18 אחוזיםGeospatial World
ירידה בכמות נסיעות המערך הלוגיסטי במקרים כגון נתוני צי חברת Reyes Coca-Cola Bottling מאז הפעלת הבינה המלאכותיתלא פורסם נתון מספרי מדויקלא פורסם נתון מספרי מדויקירידה של 15 אחוזיםKioskMarketplace

מה הצליח

  • סיום פיילוט מצומצם באופן תקין הצדיק עסקה ארוכת טווח וקבלת המלצות האלגוריתם, שסידרו נכונה מדפים ויצרו עלייה עקבית במכירות מקצה.
  • הפעלת התוכנה בסקלה מסחרית גלובלית בחברות ההפצה הוכיחה מראית עין של יעילות גם מול נסיעות עודפות לחלוקת משקאות וגם ברמת התפוקה הכספית.
  • כלי חיזוי טכנולוגיים שולבו בעבודה השוטפת עם מחשוב כדי לקבל יכולת הגבה לשינויים בענפים מבוקרי רגולציה שבהם פעילים אנשי השיווק.
  • צמיחת מרכז יצירת מידע רשתית בחברת קוקה קולה FEMSA הבטיח שמירה על קו אחיד של משמעת קבלת החלטות סביב צדי עולם השונים של אספקת הרשת.

מה לא עבד

  • אפילו הטכנולוגיות המתקדמות ביותר בשוק אינן פותרות מתן חיזוי מדויק לגמרי לתנודתיות המסחרית ומצבים בעייתיים הנגרמים על ידי התנהגות שוק חריגה יחסית.
  • התפעול המצליח של שיטות מכונות המשקאות החדשות, מסתמך בקביעות על קבלת אינדיקציה מלאה וזורמת וקישור רשת מהיר שבלעדיו השיטה נכשלת לחלוטין מלתפקד.
  • קמפיין שיווק הנשען על עקרון של מתן קריאייטיב חופשי לתוכנת מחוללי תמונות בינה מלאכותית יוצרת, ספג בקורת ציבורית פומבית בנוגע לניכוס האותנטיות של העבודה הדיגיטלית האמנותית.

לקחים להנהלה

  • חשוב לעגן יכולת ארגונית ואנושית של אפיקי תכנון ומלאי מסורתיים ויציבים טרם הקפיצה לטכנולוגיות יקרות שעלולות לייצר אי־סדר במידע הקיים בארגון.
  • יוזמת ניסוי ממוקד בסביבה כלכלית מצומצמת פותרת זיהוי סיכוני הקמה של ממשקי אלגוריתם טרם החלטה לאשר את הקמת הפעילות בסיווג רווח תאגידי רחב.
  • קליטה יעילה של התנהגות הקהל בממשקי החוץ הישירים שהחברה מנהלת מסייעת במיחזור הנתונים למודלים תפעוליים שיוודאו בניית אפיקי אספקה מתאימים מראש.
  • תיעול ידע מקומי על ניתוח מערכות לכלל אזור ריכוזי מידע אחוד בארגון אחד מונע עשייה אנליטית חופפת וכפולה ומבצר שליטה היררכית ומוסדרת של ההנהלה הפנימית.
פרספקטיבה עסקית

הדירקטוריון וגופי ההנהלה יכולים לראות בפיילוט באוסטרליה דוגמה לגישה זהירה ומעשית, המחוברת למציאות העסקית. הבחירה להתרכז בשלב הראשון בבדיקת סיכונים ותועלת של 60 מכונות בלבד אפשרה בדיקה מהירה ובעלות נמוכה, שהראתה במדויק את טיב תכנון המסלולים ופיזור המוצרים. כשהנתונים מניוקאסל הוכיחו יעילות בסביבה הפיזית, זכיינים בארצות הברית שוכנעו לאמץ את התוכנה למערכי ההפצה שלהם. צעדים מדורגים כאלו מסייעים לבחון את החזר ההשקעה בפועל ומונעים השלכת משאבים כלכליים רחבים על פרויקטי תוכנה שאפתניים שטרם הוכיחו עמידות עסקית בשטח.

פרספקטיבה אקדמית

השקת תחרויות יצירה מבוססת AI על ידי תאגידים מייצרת השלכות חברתיות שדורשות ניהול רגיש. הנהלת קוקה קולה הקפידה להצהיר שהטכנולוגיה נועדה לעזור בלבד למעצבים האנושיים, בניסיון להרגיע התנגדויות בקרב צוותי העיצוב. חוסר הנוחות שאותו ביטאו חלק מהגולשים ברשת מדגיש סוגיות פילוסופיות ואתיות ביחס לתוכן שנוצר אוטומטית בהיקפים מסחריים רחבים וללא מגע אנושי משמעותי. העובדה שבמקביל אין גם דיווח ושיח שקוף על היקף קיזוז המשמרות בקרב נהגי החלוקה וסדרי הסחורות מעלה דילמות לגבי יחסה של החברה לעובדים התפעוליים שלה.

מה זה אומר לארגון ישראלי

התעשייה בישראל מתנהלת בשוק תחרותי ומצומצם, המאופיין בעונות משתנות וברגישות רבה להפרעות ביטחוניות. חברות צריכות להבין כי גם בהינתן תקציב פיתוח רחב, אין כיום תוכנה שמסוגלת להכיל ולטפל בוודאות מלאה בתנודות הקיצוניות של שוק הצריכה. הפרקטיקה של החברה האמריקאית ממחישה להנהלות המקומיות כיצד אפשר לגזור עלויות ולשפר רווחי קצה, כמו הגדלה של שישה אחוזים בהכנסות מקצה מסוים של מחלקת הלוגיסטיקה, באמצעות התייעלות נקודתית מבוססת אלגוריתם בעולמות מוגדרים וידועים. למרות שישראלים נוטים לאתגר טכנולוגיה, רצוי לטייב היטב את תשתיות המידע והניהול הארגוני לפני תשלום משמעותי לפלטפורמות ממוחשבות מתקדמות.

ההיבט האנושי והאתי

השימוש במערכות שמתכננות אוטומטית נסיעות ומשלוחים מייצר התנגשות שגרתית בין הרצון לייעל תהליכים כלכליים, לבין יציבותה היומיומית של פרנסת העובדים הפשוטים. הפחתת נסיעות במערך הלוגיסטיקה חוסכת דלק ובלאי משאיות, אך במקביל גורעת משעות העבודה היקרות של סדרני סחורה ונוהגי הפצה שעובדים לפי שכר שעתי. כאשר בינה מלאכותית הופכת לגורם הקובע בפועל את סידור העבודה הקבוע, הנהלות מחויבות למתן הסברים ברורים ומכילים אל מול העובד. הימנעות מניהול שיח בנושא זה יוצרת סיר לחץ ואסקלציה ארגונית שעלולים לבלום ניסיונות טכנולוגיים יעילים עתידיים.

מה לא ידוע

  • הירידה הכספית המשוערכת של השגת שלמות תהליכי התפעול בגין תחזיות ברורות או נתוני מסגרות המלאי המופחת אינם מוצגים בדיווחים הפתוחים הציבוריים והפיננסיים לעיתונות.
  • חוסרי מידע ישירים קיימים באשר לפרויקטים, לעלויות העבודה סביב יצירת האלגוריתמים ולמשך החזר ההשקעה בפועל בשל הימנעות החברה מפירוט תכנון התפעול בבסיסי המידע הנגישים.
  • נושא קצוץ שעות המנוחה ועבודות הביטחון על רקע כניסת טכנולוגית הבקרה המלאכותית על מאגר לוגיסטיקת היצור ונהגי משאיות אינו נושא לשיח שפורט פומבית.
  • המבנה האתי והפוליסות הפרטניות שהנהלת קוקה קולה התחייבה להציג בפני הסדרי הפעלה ציבורית לקמפיינים המשלבים רכיב מחשוב יוצר נעדר התייחסויות במסמכי הענף במתחם הנשקל.
מקורות