Governance dei dati anagrafici per AB InBev: strutturare la complessità con l'AI
Panoramica del cliente
AB InBev, leader mondiale nel settore dei beni di largo consumo
AB InBev, leader mondiale nel settore dei beni di largo consumo, gestisce una Supply Chain incredibilmente vasta e complessa, che si estende su oltre 200 stabilimenti in APAC, Africa, MAZ, NAZ e SAZ e opera con 11 diversi sistemi ERP. Con 3,25 milioni di materiali nel suo database e una serie di dati multilingue – tra cui inglese, spagnolo, portoghese, cinese, coreano e francese – garantire la coerenza e l’accuratezza dei dati era una sfida importante.
Per migliorare l’efficienza e supportare il processo decisionale strategico, AB InBev aveva bisogno di un solido framework di Master Data Governance in grado di strutturare e armonizzare i suoi dati materiali su scala.
La sfida
Un panorama complesso e frammentato di dati
La gestione di un database di milioni di materiali in più stabilimenti e lingue ha creato diversi problemi:
- Dati non strutturati e ambigui, che rendono difficile trovare e gestire i materiali in modo efficiente
- Descrizioni criptiche e specifiche del dominio, che portano a incoerenze e inefficienze negli acquisti.
- Scarsa tassonomia e bassa qualità di categorizzazione, che incidono sulla reportistica e sull’analisi delle spese
- Elevato affidamento su voci libere, con conseguenti informazioni incomplete o non corrette sul materiale.
- L’eccesso di scorte e la mancata movimentazione delle stesse, con conseguenti costi inutili e colli di bottiglia operativi.
Queste sfide hanno avuto un impatto non solo sulle operazioni di approvvigionamento, ma anche sulla gestione delle scorte, sull’accuratezza dei report e sulle prestazioni complessive della Supply Chain.
La soluzione
Governance dei dati guidata dall'AI con TAM
Per affrontare queste sfide, AB InBev ha collaborato con Creactives per implementare TAM, la nostra soluzione AI per la Material & Service Master Data Governance. Con TAM, abbiamo aiutato AB InBev a trasformare il suo panorama di dati sui materiali in modo da:
CLASSIFICAZIONE E CATEGORIZZAZIONE DI 532K PEZZI DI RICAMBIO
In base alla struttura del loro Gruppo Materiale, assicurando una categoria minima di 4 livelli per articolo.
STANDARDIZZARE E STRUTTURARE I DATI MULTILINGUE
In inglese, cinese, coreano, spagnolo, portoghese e altro ancora.
IDENTIFICARE ED ELIMINARE I MATERIALI DUPLICATI
Migliorare l’integrità dei dati e ridurre le inefficienze.
MIGLIORARE LA RICERCABILITÀ DEI PEZZI
Consentendo ai team di approvvigionamento di trovare più velocemente i materiali giusti.
FORNIRE UNA REPORTISTICA ACCURATA E AFFIDABILE
Supportare un migliore processo decisionale.
RIDURRE LE SCORTE IN ECCESSO E NON IN MOVIMENTO
Ridurre al minimo l’accumulo di scorte non necessarie.
MIGLIORARE L'EFFICIENZA DEGLI ACQUISTI
Limitare gli acquisti anomali e sbloccare le opportunità di conversione da OEM a MRO.
Grazie all’applicazione dell ‘intelligenza artificiale combinata con l’ingegneria della conoscenza, abbiamo fornito ad AB InBev unabase di dati affidabili , essenziale per ottimizzare i processi di approvvigionamento e supply chain.
I risultati
Impatto aziendale tangibile
L’implementazione del TAM ha prodotto risultati misurabili in tutte le attività di AB InBev:
- Riduzione del 40% delle richieste di nuovi Material Master Data (MMD) entro il primo anno.
- 15% di materiali duplicati identificati in 11 ERP, migliorando l’accuratezza dei dati
- Oltre 100 milioni di euro di scorte in eccesso identificate e ottimizzate, riducendo i costi operativi
- Meno tempi di inattività delle attrezzature e meno acquisti anomali, guidando l’efficienza degli approvvigionamenti
Grazie a dati anagrafici strutturati, armonizzati e alimentati dall’AI, AB InBev ha ottenuto il controllo e la visibilità necessari per ottimizzare le operazioni di approvvigionamento e supply chain , trasformando la complessità dei dati in un vantaggio strategico.
CONOSCERLI
Casi studio
Creactives ha casi d’uso in molti settori, ma con un problema comune: Grandi e complessi set di dati multilingue.
