L'IA aide les chaînes d'approvisionnement à minimiser les déchets dans les aliments et les médicaments

On estime que les Américains gaspillent environ 30% de leurs aliments et médicaments et que 91% des plastiques ne sont pas recyclés . Dans les pays en développement, environ la moitié de la nourriture produite n'arrive jamais au marché .

Le plus gros problème, selon le Dr. Mohamed Aly, PDG et fondateur de Seeloz est des chaînes d'approvisionnement massivement inefficaces qui permettent de gaspiller de la nourriture, des médicaments et d'autres produits vitaux. C'est un problème que Seeloz a l'intention de résoudre.

"Si nous pouvions mieux prédire combien nous consommons, et quand et où, nous serions tous mieux lotis", a déclaré Aly. "Il ne s'agit même pas d'économies monétaires, mais de l'effet que cela a sur nos ressources. Exactement comme utiliser des produits réutilisables pour sauver la planète, nous utilisons la technologie pour aider à sauver la planète. "

Seeloz classe quatre types d'inefficacités dans les chaînes d'approvisionnement des soins de santé, des aliments et d'autres produits de consommation: [19659005Biensexpirés

Étonnamment, ces formes d'inefficacité sont généralement confrontés aux trois principaux acteurs des chaînes d'approvisionnement alimentaire et de santé. Les fabricants luttent sans cesse pour adapter leur processus de production aux besoins du marché. Les distributeurs ont du mal à planifier et à dimensionner leurs achats et à stocker correctement les entrepôts pour répondre à la demande. "Identifier la cause première du problème – qu'il s'agisse d'une décision de fabrication ou des décisions d'approvisionnement à travers la chaîne d'approvisionnement – est impératif pour trouver la solution", a déclaré Aly. «À cette fin, nous devons mieux faire en sorte que toutes les décisions de production, d'approvisionnement et d'entreposage dans la chaîne d'approvisionnement soient entièrement dictées par les besoins des consommateurs finaux.»

Combler les lacunes de la chaîne d'approvisionnement

est le fait que les chaînes de soins de santé et d'alimentation impliquent plusieurs systèmes ERP – y compris le fabricant, les distributeurs et l'approvisionnement – ainsi que d'autres systèmes qui conservent des données clients qui ne communiquent pas très bien, ce qui rend difficile le développement "Seeloz a développé une couche d'intelligence incorporant l'intelligence artificielle (AI) pour combler le fossé entre tous les aspects de la chaîne d'approvisionnement et injecter l'automatisation pilotée par IA dans les différents flux de travail de la chaîne d'approvisionnement. "Aly a dit.

Par exemple, un système de soins de santé typique peut continuellement se procurer et stocker environ 100.000 à 250.000 chirurgie, pharmaceutique, Et les biens consommables. Aujourd'hui, ces décisions d'achat ne sont pas guidées par la compréhension et la prévision des besoins des patients. Le problème devient encore plus complexe, car un système de soins de santé typique doit continuellement déterminer l'approvisionnement réel en stock dans une chaîne d'entreposage, impliquant généralement un ou plusieurs entrepôts centraux, un entrepôt dans chacun des hôpitaux et des dizaines à des centaines de points. Seeloz a mis au point une solution qui tire parti des dossiers médicaux électroniques pour déterminer avec précision les besoins futurs des patients dans chaque établissement et automatiser les processus d'approvisionnement et de gestion des stocks en conséquence. Cela garantit que tout système de santé dispose d'un article donné au bon endroit au bon moment, minimisant ainsi le gaspillage.

Par un scénario similaire, la solution s'adresse aux chaînes de supermarchés et de pharmacies, aux distributeurs d'aliments et de produits de santé. «Que nous parlions à une chaîne de pharmacies ou à un système de santé, à un distributeur d'aliments ou à un fabricant de produits pharmaceutiques, nous entendons habituellement des chiffres époustouflants pour les déchets, généralement des dizaines à des centaines de millions par joueur. et même atteindre des milliards dans certains cas. Cependant, lorsque nous examinons comment les flux de travail de la chaîne logistique sont exécutés, la surprise disparaît rapidement. C'est là que l'automatisation comblera les lacunes où les humains seraient en deçà ", a déclaré Aly. "Ces types de problèmes de chaîne d'approvisionnement dépassent les capacités humaines. Il n'y a aucun moyen qu'un humain peut saisir la corrélation de différents éléments à travers une chaîne d'approvisionnement de 100 000 articles. C'est tout simplement impossible. "

Grâce à ses premières mises en œuvre, Seeloz a prouvé qu'elle pouvait réduire les expirations de plus de 50% et réduire les dépenses globales d'approvisionnement de 5 à 20% grâce à des solutions de chaîne d'approvisionnement plus intelligentes. , plus nous pouvons améliorer ces chiffres. Nous sommes juste en train de gratter la surface en utilisant l'IA ", a déclaré Aly. "Ces réductions substantielles des dépenses d'approvisionnement annuelles auront une incidence positive sur la qualité globale du service au consommateur final."

En utilisant l'industrie alimentaire comme exemple, les produits moins périmés signifient que les consommateurs obtiennent des aliments de meilleure qualité à moindre coût, Aly a déclaré: "Si nous pouvons aider toute la chaîne d'approvisionnement, des fabricants à la distribution pour de meilleures prévisions basées sur la demande, cela se traduira par des aliments plus frais et plus sains, des prescriptions et bien plus encore."

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Cet article a été initialement publié sur SAP News Center.

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