Wenn ein Unternehmen wie Danone mit dem heutigen volatilen Markt, einer Vielzahl von Produkten und einer Lieferkette zu tun hat, die mehr als 120 Länder umfasst – jedes mit seinen eigenen Regeln und Prozessen -, dann kann die Bedarfsplanung, einschließlich der Prognosen, nervenaufreibend sein. Das gilt vor allem dann, wenn manuelle Prozesse verwendet werden, um Daten für eine Planung aus dem vielfältigen, komplexen und oft isolierten Ökosystem zu sammeln.

Danone wollte schneller und effizienter auf Marktveränderungen reagieren und die Kundenzufriedenheit erhöhen. Um dieses Ziel zu erreichen, war es wichtig, über solide Prozesse für die Bedarfsplanung und -vorhersage zu verfügen. Die bestehenden Prozesse wurden jedoch durch die veralteten manuellen Lösungen und Systeme des Unternehmens behindert. Also stellte das Unternehmen eine Wunschliste zusammen, die u. a. Folgendes vorsah:

Angleichung und Standardisierung der Planungsprozesse, -werkzeuge und -daten zwischen Geschäftseinheiten, Produktkategorien, Regionen und Ländern

Stärkung des Planungsprozesses durch die Implementierung einer proaktiven, durchgängigen, kunden- und verbraucherzentrierten Supply-Chain-Lösung für alle Geschäftsbereiche

Eliminierung der manuellen Dateneingabe und Automatisierung der Datenintegration

Verbesserung der Transparenz in der gesamten Kette und im gesamten Ökosystem.

In Zusammenarbeit mit SAP und dem Partner SAPTOOLS implementierte Danone eine Lösung mit SAP Integrated Business Planning (IBP) for Supply Chain, die maschinelles Lernen (ML) einschließt. Durch die Automatisierung und Standardisierung der Dateneingabe und -integration sowie die Erzielung einer End-to-End-Sicht auf die Lieferkette ist das Unternehmen in der Lage, potenzielle Störungen oder Ereignisse besser vorherzusagen und zu planen. Verbesserte Prognosen haben dazu beigetragen, das Bestandsmanagement zu verbessern, das Risiko von Fehlbeständen oder Überbeständen zu minimieren und die Verschwendung durch Ineffizienz zu reduzieren. Bereinigungen, Analysen und manuelle Anpassungen sind nun viel einfacher und schneller durchzuführen als früher. Darüber hinaus erreicht die ML-Lösung für das Milch- und Pflanzenproduktgeschäft ein extrem hohes Maß an Genauigkeit.

Derzeit werden 42 % der Bedarfsplanung von Danone mit SAP IBP abgewickelt. Das bedeutet, dass wöchentlich mehr als 660 Millionen Prognosen erstellt werden. Danone hat die Zeit für die Erstellung von Prognosen um das 40-fache reduziert und die Prognosegenauigkeit erhöht. Außerdem hat das Unternehmen in einigen Ländern eine Verringerung des Abfalls von Fertigwaren in der Kategorie Milchprodukte um 35 % erreicht.