רשת קמעונאית גדולה בארה"ב הפסידה כסף בשני הקצוות: סחורה טרייה שנזרקה בארגזים מדי חודש, ומוצרי יסוד מבוקשים שחסרו על המדף בדיוק כשהקונים רצו אותם. החלפנו הזמנה לפי תחושת בטן בחיזוי ביקושים שקניין עדיין חותם עליו.
מלאי הוא המקום שבו רשת קמעונאית מפסידה הון בשקט. הרשת הזו הפסידה בשני הקצוות בבת אחת, סחורה טרייה שהוזמנה ביתר ונרקבה בפח, ורבי-מכר חסרים במלאי בשעות השיא בזמן שלקוחות הלכו למתחרה.
השורש היה שהקנייה רצה על תחושת בטן. קניינים ומנהלי מלאי עבדו מול גיליונות ישנים והזמינו לפי מה ש"הרגיש נכון" או לפי מה שהזמינו בשבוע שעבר, בלי באמת לנתח את הביקוש שמולם. אחוזים דו-ספרתיים משורות המוצרים המתכלות ביותר (מוצרי חלב, מאפייה, פירות וירקות) הלכו ישר לפח כי הוזמן יותר ממה שאפשר למכור בזמן. ושום דבר לא חיבר את הקופות בסניפים (מה שנמכר עכשיו) למרכז הלוגיסטי ולספקים בזמן אמת.
והשארנו יד אנושית על כפתור ההזמנה, כך שאף אחד לא הזמין בעיוור.
במקום שכל סניף ומחלקה יעבדו לבד, חיברנו את נתוני הקופה החיים ישר למערכת הלוגיסטיקה הקיימת של הרשת, תמונה אחת בזמן אמת של מה שבאמת נמכר, איפה.
הזנו למודל את המשתנים החיצוניים שבאמת מזיזים סל קניות (ימי שיא, חגים ומזג אוויר) כך שהתחזית משקפת את השבוע שמגיע, לא רק את השבוע שחלף.
במקום שקניין ינחש כמה ארגזים להזמין, המודל קורא את קצב המכירה בזמן אמת ומפיק המלצת הזמנה מדויקת ומותאמת לכל מוצר בכל סניף.
משקל מיוחד לשורות המוצרים קצרות החיים (מוצרי חלב, מאפייה, תוצרת) שבהן הזמנת יתר פירושה פח והזמנת חסר פירושה מדף ריק, והכמות הנכונה היא מטרה נעה.
לא נתנו ל-AI להזמין בעיוור. כל בוקר מנהל הרכש מקבל רשימת המלצות מסודרת בטלפון, סוקר אותה, ומאשר את ההזמנה לספק בהקשה אחת.
הכול רץ מול המערכות שהרשת כבר משתמשת בהן (קופות, לוגיסטיקה, ספקים) כך שזה הפך לחלק מהשגרה היומית ולא עוד כלי מוברג בצד.
כבר ברבעון הראשון, שני קצוות ההפסד התחילו להיסגר.
סחורה שפגה והלכה לפח ירדה בכ-30% כבר ברבעון הראשון, הפסד חודשי גדול וחוזר שנחתך. אירועי מדף ריק על מוצרים מבוקשים ירדו ב-60%, מה שהעלה את המחזור ישירות והשאיר לקוחות מרוצים יותר בחנות.
השחיקה היומיומית של הקניינים על חישובי מלאי והזמנות התכווצה מכארבע שעות ביום לכחמש עשרה דקות, סקירה מהירה והקשה לאישור המלצות המערכת, כששאר היום חוזר לעבודה שדורשת אדם.
הסיבה שזה מחזיק היא שהאדם אף פעם לא יצא מהתמונה. ה-AI עושה את הניתוח שגיליון לא יכול ומעביר המלצה ברורה; הקניין, שמכיר את השטח, עדיין מחליט ומאשר. האיזון הזה (חיזוי חד עם אדם על ההזמנה) הוא מה שהופך אותו לבטוח להרצה כל יום, וזו אותה משמעת שמאחורי עבודת האינטגרציה למערכות ותיקות שלנו.
קמעונאי ישראלי הריץ מבצעים שהפסידו כסף בשקט. תמחור עלות שולית בזמן אמת עם רצפה קשיחה של 12% חוסם כל עסקה מפסידה עוד לפני שהיא מגיעה לקופה, ומעלה את הרווח הגולמי בכ-4%.
לפרויקט המלא ← קידום מכירות · מוצרי צריכהיצרן מזון ישראלי מוביל עמד בכל יעד כמות בזמן שהרווח התפעולי נשחק על מבצעים לפי תחושת בטן. סימולציית מבצעים ב-AI עם רצפת רווחיות העלתה את הרווח הגולמי ב-~3% וקיצצה את תכנון המבצעים משבועות לדקות.
לפרויקט המלא ←
Reef TRH