Efficacité Opérationnelle
Réduire le gaspillage dans la production alimentaire
Réduction durable des déchets grâce au Machine Learning.
Pour protéger la confidentialité, nous pouvons modifier certains détails tout en préservant l'essence de notre contribution principale.
Contexte & objectifs
Minimiser les pertes est un objectif majeur pour tout producteur agroalimentaire. Qu'il s'agisse de bâtir un business durable ou de réduire les coûts opérationnels, limiter le gaspillage est toujours rentable. C'est précisément le défi qu'a voulu relever un grand groupe agroalimentaire basé en France.
Pour y parvenir, l'entreprise a choisi une approche data-driven. Mais par où commencer? Si vous êtes dans cette situation, vous disposez probablement de volumes massifs de données dispersés à chaque étape de votre supply chain, dans de multiples bases et warehouses. Face à cette complexité, analyser ces données semble parfois exiger plus d'efforts que de gains potentiels. C'est là que la data science et l'équipe Agilytic interviennent.
Les objectifs principaux sont :
Consolider les différentes sources de données pour maîtriser l'ensemble de l'écosystème data.
Identifier précisément les facteurs responsables de la majorité des pertes en production.
Bâtir une roadmap d'actions concrètes pour réduire le gaspillage.
Approche
Avant de lancer les analyses, nous avons agrégé et nettoyé une douzaine de sources de données différentes. Un écosystème data de cette taille présente souvent des pièges. Ici, l'un des principaux défis était la mauvaise classification des pertes aux différentes étapes de la supply chain, ce qui générait des doublons et surestimait les volumes réels de gaspillage.
Comprendre l'écosystème data grâce à cette première étape suffit déjà à mettre en lumière les failles de la supply chain, permettant à l'entreprise de réagir immédiatement.
Ensuite, nous utilisons le machine learning pour cibler les facteurs clés à l'origine du gaspillage. Cette analyse permet de mesurer l'impact de plusieurs variables sur les volumes de pertes, comme :
La marque et le type de produit fabriqué.
La durée de vie de chaque type de produit.
Le délai de vente d'un produit.
De nombreux facteurs clés de l'analyse ont dû être construits sur mesure à partir des informations brutes. Souvent, les meilleurs indicateurs de performance (ici, le gaspillage) ne sont pas visibles immédiatement et nécessitent du feature engineering.
Résultats
Grâce aux analyses réalisées, ce producteur agroalimentaire a pu :
Maîtriser son écosystème data pour poser des bases fiables pour ses futures analyses et prévisions.
Chiffrer ses pertes avec précision pour agir au bon endroit et au bon moment.
Identifier les facteurs critiques de gaspillage pour déployer des actions ciblées.
Prioriser les produits et process à optimiser pour réduire les pertes au minimum.
Pour garantir la confidentialité, nous modifions parfois certains détails dans nos études de cas.