IA en PepsiCo: impulsando la innovación y la eficiencia

Construir una única estructura de datos automatizada para mejorar su capacidad operativa, garantizando la calidad de los datos; permitiendo mover datos con linaje rastreable, detiene los datos erróneos antes de que lleguen a los procesos posteriores, reduce los errores en la fuente, con lectores de todo el mundo recibiendo tableros mejorados, identificación de anomalías creadas en tiempo real.

Ejecutar un programa piloto de 90 días en tres plantas; pasar de repositorios aislados a un modelo de datos común mejora la capacidad de pronosticar la demanda; obtienen señales más rápidas en la parte de la cadena de suministro, lo que permite respuestas más fiables en tiempo real; métricas objetivo: reducción del 30 por ciento en las comprobaciones manuales, tiempos de ciclo 25 por ciento más rápidos.

Establecer un modelo de gobierno ligero; un compartido ontología, interfaces estandarizadas; un catálogo optimizado identificación de fuentes de datos a escala. La capacidad de etiquetado autónomo reduce los errores durante la ingesta; lectores de todo el mundo observarán métricas consistentes en todos los mercados.

Establecer ciclos de retroalimentación continuos con sus equipos de operaciones, calidad y finanzas; esto fomenta la iteración rápida, automatizado tests, controles robustos integrados en la producción; los lectores pueden rastrear los cambios de rendimiento en todas las regiones.

El despliegue escalonado sigue un plan por etapas: replicar el modelo en centros de distribución; líneas de fabricación; oficinas de ventas; medir el impacto a través de la tasa de error, el tiempo de ciclo, el rendimiento; asegurar ciclos de mejora continua aprobar las revisiones de gobernanza, con un cronograma y responsables claros.

IA en PepsiCo: Impulsando la innovación y los beneficios de costos de la automatización de almacenes

Implementar un despliegue gradual de automatización impulsada por IA en un centro insignia para reducir las rutas de selección promedio en un 25%, entregar actualizaciones en tiempo real al sistema de gestión de almacenes y mejorar las zonas de temperatura controlada para artículos sensibles. Este enfoque aborda las brechas de rendimiento y traduce los avances en resultados medibles.

En Estados Unidos, las operaciones se benefician de menos intervenciones manuales y un menor riesgo de lesiones, con reducciones en los costos laborales de entre un quince y un veinticinco por ciento, y ahorros de energía gracias a controles ambientales más inteligentes. El análisis en tiempo real ayuda a los gerentes a abordar las excepciones rápidamente y a redirigir los flujos, mientras que un panel de rendimiento de referencia rastrea el progreso en comparación con los objetivos.

Adopte sensores impulsados por IA, sistemas de visión artificial y carros autónomos para mantener la precisión de los inventarios de las tiendas y para abordar la temperatura, la humedad y el flujo de aire en centros masivos. Las alertas en tiempo real señalan las desviaciones durante los picos impulsados por eventos y permiten una intervención rápida, reduciendo el desperdicio y las devoluciones en toda la red de centros.

Mapear flujos de valor, implementar un piloto en un centro, luego escalar a centros adicionales; integrar con las tecnologías existentes; capacitar a operadores y supervisores; configurar un panel de datos para métricas de seguridad e indicadores clave de rendimiento (KPI) de operaciones; garantizar la privacidad de los datos y la seguridad de los proveedores en todos los ecosistemas.

La automatización se convierte en algo común en redes masivas, ofreciendo ciclos de tiempo más rápidos, secuenciación más directa y mayor seguridad. Los paneles disponibles muestran el estado en tiempo real de la temperatura, los niveles de inventario y el rendimiento del centro, lo que ayuda a los minoristas de todo Estados Unidos a satisfacer la demanda durante las temporadas de eventos pico y a mantener niveles de servicio consistentes.

Automatización práctica de almacenes impulsada por la IA en PepsiCo

Implementar una pila de almacén de IA modular; escaneo en tiempo real; visión artificial; enrutamiento dinámico de tareas; reabastecimiento predictivo. Este enfoque crea entornos donde las máquinas operan dentro de centros eficientes; aumentando la velocidad; reduciendo errores; mitigando el riesgo en todas las cadenas de suministro.

Las métricas clave respaldan el plan: la velocidad aumenta un 18 por ciento; los tiempos de ciclo se reducen un 22 por ciento; la tasa de error disminuye un 35 por ciento durante la recogida.

Los patrones creados a partir de los datos de los productores producen modelos únicos; ritmo ideal con precisión; los resultados muestran un mayor rendimiento.

Los desafíos de la industria requieren una mentalidad a nivel de tienda; el seguimiento de la caducidad previene el desperdicio; cambios en la distribución de las tiendas; los centros se reorganizan para apoyar ciclos más rápidos.

Involucrar a productores, operadores, equipos para traducir los conocimientos en rutinas de trabajo; el escaneo valida cada paso; sin depender de comprobaciones manuales.

El ritmo aumenta a medida que los patrones maduran; los tiempos de respuesta se reducen; las máquinas cambian de tarea ante las señales.

Gracias a la información impulsada por la IA, los productores obtienen visibilidad en las colas de trabajo; los cambios se propagan rápidamente a través de las redes de tiendas; el ritmo se mantiene estable en los centros.

Visibilidad del inventario en tiempo real para la planificación de la reposición y la demanda

Implementar una plataforma de visibilidad en tiempo real basada en escaneo en todos los centros de distribución para acelerar los ciclos de reaprovisionamiento. El sistema proporciona información sobre el stock disponible, en tránsito y con pedidos para todos los SKU; datos de temperatura de los productos fabricados capturados por sensores kanioura, precisión mejorada, lo que permite el reabastecimiento proactivo con menos roturas de stock.

Los paneles personalizados sintetizan información de datos de escaneo, ERP y WMS para revelar las cantidades disponibles, en tránsito y pronosticadas; la información sobre las tendencias ayuda a predecir las variaciones de la demanda en diversas familias de productos. Las mejoras se producen con señales más precisas porque los datos se actualizan en tiempo real.

Gran parte del beneficio surge de la reducción de roturas de stock con niveles de servicio significativamente más altos; los pedidos pueden optimizarse a través de activadores automatizados, reduciendo el exceso de stock de seguridad en un 15–25 por ciento. Hay muchas familias de SKU con diferente velocidad de demanda; el sistema maneja umbrales personalizados para cada grupo.

El conocimiento profundo de las tendencias permite optimizar las reglas de reabastecimiento; el sistema puede entrenar modelos de ML con datos históricos, incluyendo las lecturas de temperatura de los productos manufacturados, produciendo previsiones más precisas y respuestas más rápidas. Todo un ecosistema apoya muchas mejoras en toda la red de suministro, desde las materias primas hasta los productos terminados.

El ROI operacional aumenta cuando esta visibilidad en tiempo real se incorpora en los ciclos de reabastecimiento y planificación de la demanda; todo el proceso utiliza flujos de información personalizados para minimizar las interrupciones, optimizar los flujos de pedidos y ofrecer una velocidad mucho mayor en la respuesta a los cambios del mercado.

Calculando el ROI y el Costo Total de Propiedad para Almacenes Automatizados

Recomendación: lanzar un piloto de automatización gradual en un único centro regional para asegurar una recuperación de la inversión en 24 meses, con fechas claramente definidas para los hitos. El objetivo principal es afrontar los cuellos de botella, rastrear el rendimiento y aprovechar la tecnología para optimizar todo, desde la recepción hasta el envío. Dado que las principales ganancias provienen de la reasignación de personal, se debe minimizar la disrupción; casi cada punto de datos informa la realización de esos beneficios. El marco de kanioura informa el riesgo y el valor, a la vez que mantiene a los equipos enfocados en resultados medibles.

Al calcular el ROI, aplique un horizonte de cinco años con una tasa de descuento conservadora del 10 % para reflejar el riesgo. Ejemplo: gasto de capital inicial de 1,73 millones de euros, gasto operativo anual posterior al lanzamiento de unos 0,9 millones de euros, beneficios realizados de alrededor de 1,7 millones de euros al año procedentes de la reducción de mano de obra, el ahorro de energía y el aumento del rendimiento. A lo largo de cinco años, los beneficios brutos ascienden aproximadamente a 8,5 millones de euros frente a los 7,3 millones de euros iniciales, lo que arroja un ROI sin descontar cercano al 16 %; la amortización se produce en poco más de cuatro años. Además, el análisis de sensibilidad muestra que si el ahorro de mano de obra aumenta a 1,0 millones de euros al año y el rendimiento añade 0,8 millones de euros, el ROI se eleva hasta el 24 % con una amortización de 3,5 años.

El Costo Total de Propiedad incluye: Capex para hardware, licencias de software, servicios de integración, capacitación; más el opex continuo para mantenimiento, energía, soporte y ciclos de actualización. Utilizando los supuestos anteriores, el TCO durante cinco años equivale a Capex de $7.3M más opex post-implementación de cinco años de $4.5M, mantenimiento de $1.25M, capacitación de $0.2M, actualizaciones de software de $1.25M; un total de alrededor de $14.5M. El beneficio neto real equivale a los beneficios menos el TCO; un resultado positivo surge cuando los ahorros anuales superan los costos continuos.

Pasos de implementación: finalizar la selección del proveedor, diseñar el kit modular, programar la instalación escalonada, ejecutar un evento de boca del embalaje de 90 días; supervisar las métricas: tasa de selección, precisión de los pedidos, tiempos de muelle a envío; extraer información para la ampliación; realizar un seguimiento de las fechas de los controles de hitos. Con los resultados del estudio Kanioura, los gerentes pueden refinar el caso de negocio y prepararse para un lanzamiento más amplio.

Para maximizar el ROI, aproveche la computación en el borde, el seguimiento en tiempo real y la analítica de computación centralizada; establezca estándares de datos, capacite al personal y cree un organismo de gobernanza interfuncional; incorpore un ciclo de mejora continua; el resultado son beneficios tangibles en toda la cadena de valor; dado que esta tecnología reduce los errores, esas ganancias se acumulan con el tiempo, creando importantes retornos de la inversión a medida que se escala la implementación.

Optimización de Slotting y Layout Impulsada por IA para Aumentar el Rendimiento

Implementar reglas de slotting generadas automáticamente, impulsadas por datos de códigos de barras para reemplazar la colocación manual; ejecutar un piloto en dos plantas durante seis semanas para cuantificar las ganancias de rendimiento.

Patrones extraídos de la demanda de SKU; la variación del tamaño de lote; el ritmo de distribución dirigen las reglas de slotting; la ubicación por todo el piso del CD se actualiza automáticamente.

El seguimiento de códigos de barras en tiempo real vincula cada artículo a un espacio fijo; la IA ajusta la disposición durante los turnos; la robótica está diseñada para mover paletas con precisión; los márgenes de seguridad se mantienen mediante postes sensores a lo largo de los pasillos.

El aumento del rendimiento objetivo varía del 8 al 15 por ciento en 90 días; la distancia de viaje por recogida disminuye un 12 por ciento en promedio; las tasas de envíos incorrectos caen del 30 al 40 por ciento después de dos ciclos.

La asignación de ubicaciones a lo largo de la instalación reduce la distancia a pie; la consolidación de lotes disminuye los pasos de manipulación; la secuenciación impulsada por IA mejora el ritmo de carga.

Las publicaciones en el panel de control reflejan el estado en vivo; los disparadores de eventos pepsis comparten datos entre sitios; los envíos de los agricultores se priorizan en los muelles de entrada; la integridad del código de barras mantiene las devoluciones bajo control.

El ROI proviene de mejoras en la seguridad, la fiabilidad, el aumento del rendimiento; los ajustes son pequeños pero acumulativos; el nivel de servicio mejora con plazos de envío predecibles.

Hoja de ruta de implementación: medición de referencia de la fase 0; reglas de la fase 1 sobre los diez principales SKU; expansión de la fase 2 al conjunto completo de SKU en todos los sitios.

Los flujos entrantes de los agricultores se priorizan en el esquema de ranurado; el código de barras asegura las recepciones entrantes correctas; el monitoreo continuo reduce las devoluciones.

Enfoque basado en evidencia: supervise los KPI como el rendimiento por hora, el tiempo del ciclo muelle a picking, la tasa de envíos incorrectos, los incidentes de seguridad; ajuste el modelo trimestralmente.

El marco construido en toda la instalación crea experiencias para los operadores; las sesiones de capacitación aseguran que los equipos respondan a las indicaciones automatizadas.

Colocación, selección y clasificación asistidas por robots para la precisión de los pedidos

Recomendación: Implemente flotas de robots impulsados por IA para el almacenamiento, la recolección y la clasificación con ciclos de retroalimentación en tiempo real para aumentar la precisión de los pedidos hasta en un 25 % en dos trimestres; todas las acciones se registran para facilitar el análisis de la causa raíz.

Configure un marco de robótica colaborativa con pinzas de alta precisión, reconocimiento de artículos basado en cámaras y sensores de peso; configure flujos de trabajo personalizados en contenedores, zonas y etiquetado de cajas para brindar soporte a los minoristas.

El diseño de procesos utiliza múltiples rutas de recogida y reglas de clasificación dinámicas por destino; la planificación anticipada reduce los cuellos de botella en los períodos de mayor actividad y aquellas tareas que registran los volúmenes más altos.

Impacto laboral: reasignar a los trabajadores humanos de tareas repetitivas a la gestión de excepciones, los controles de calidad y el entrenamiento de tareas; cada operación se registra y analiza para mejorar la disposición del día siguiente.

Datos y análisis: los paneles impulsados por IA exponen las tasas de error por zona; emergen patrones en todas las familias de productos, lo que le permite perfeccionar las reglas de enrutamiento y almacenamiento.

Sostenibilidad y fiabilidad: al disminuir la distancia de desplazamiento y la manipulación manual, la solución reduce el desgaste de los equipos y el uso de energía; las carcasas resistentes al agua y la refrigeración robusta mantienen los sistemas estables en almacenes cálidos.

Próximos pasos: realizar un programa piloto de 90 días en una zona de alta rotación; capturar datos registrados para compararlos con los valores de referencia; escalar a múltiples sitios y adaptarnos a las necesidades únicas de las empresas y los minoristas.

Mantenimiento predictivo para reducir el tiempo de inactividad y los costos de repuestos

Implementar un programa de mantenimiento predictivo centralizado en las líneas de envasado críticas con telemetría en tiempo real; pronosticar fallos con al menos 14 días de antelación; automatizar las alertas; alinear los inventarios de repuestos con las interrupciones pronosticadas.

En la práctica, el mayor valor emerge cuando los sensores cubren los eslabones de la cadena a lo largo de la cadena de suministro, desde los cultivadores hasta los embotelladores; la información fluye hacia un modelo de datos común utilizado por los ingenieros jefe y los gerentes de planta.

• Fundamentos de datos: establecer un lago de datos central que recolecte flujos de sensores, registros de mantenimiento, registros de retiradas, métricas de producción; garantizar marcas de tiempo consistentes y la normalización de unidades.
• Enfoque de modelado: aplicar detección de anomalías supervisada a los indicadores de salud de los engranajes; entrenar con casos reales de fallas de Estados Unidos; instalaciones en todo el mundo; validar con datos entre emplazamientos.
• Cadencia de mantenimiento: pasar a una programación basada en la condición; generar umbrales de alerta; crear manuales de procedimientos para una respuesta rápida por parte del equipo principal en la planta.
• Optimización de inventario: establecer puntos de pedido dinámicos; vincular a la precisión del pronóstico; reducir el gasto en repuestos en toda la red.
• Gobernanza humana: crear paneles que ofrezcan información útil para operadores, técnicos y gerentes; promover la preparación para el retiro de activos críticos.

Un estudio real en todo Estados Unidos; sitios de producción a nivel mundial muestran una reducción del tiempo de inactividad de aproximadamente el 28 por ciento; costos de repuestos reducidos entre un 15 y un 20 por ciento; los beneficios incluyen significativamente un mayor rendimiento en toda la red; fiabilidad mejorada; acciones de retirada más rápidas.

Los conocimientos adquiridos al monitorear los activos en toda la red se generalizan entre los sitios, lo que acelera la adopción del mantenimiento predictivo.

El tiempo de actividad productivo sigue siendo el objetivo en todas las instalaciones del mundo.

Siempre alineado con los ciclos de demanda, el modelo ajusta los umbrales.

Las tecnologías cambiaron la forma en que los equipos monitorean la maquinaria.

El enfoque ayuda a los operarios a actuar más rápido en la planta de producción.

En una línea de Cheetos Puffs, un piloto logró una reducción del 30 por ciento en el tiempo de inactividad; mejoró la velocidad de recuperación.

La visibilidad a nivel de planta mejora con dashboards en tiempo real.

Sus datos de rendimiento enriquecen el entrenamiento del modelo.

Mejorar la precisión predictiva requiere diversidad en las fuentes de datos.

Siempre se ha garantizado que sus datos respalden las mejoras continuas en todas las ubicaciones.

Siempre superando las expectativas, el programa mantiene su impulso a nivel mundial.

La supervisión humana por parte de los técnicos de campo mantiene los modelos alineados con las operaciones reales, lo que reduce la deriva en las predicciones.