Alpro plant z’n plantaardig alternatief optimaler in

De keuze aan potjes yoghurt of verse drinks in het koelschap van de supermarkt is haast eindeloos. We pikken er ons favoriete merk met bijhorend smaakje uit en controleren nog even de houdbaarheidsdatum. Als we kunnen kiezen tussen een potje dat nog twee weken houdbaar is of eentje dat binnen de week op moet, dan kiezen we voor het langst houdbare van de twee. De boodschap aan de producent is dan ook duidelijk: zorg ervoor dat je producten zo vers mogelijk in de winkel komen te liggen. Dat een uitgekiende planning daarbij van levensbelang is, merken ze ook bij Alpro, waar ze de Plus-versie van de supply chain planningstool van OM Partners (OMP Plus) aan het implementeren zijn. De operationele planning is intussen al live, de opstart van de Sales & Operations omgeving staat nog voor eind dit jaar op de agenda.
 
Om de planning van de afgewerkte producten te optimaliseren en finaal betere beslissingen te kunnen nemen, moet OMP worden gevoed met de ‘target stock’. Die parameter wordt berekend op basis van het ‘service level’, de ‘vraag onzekerheid’ en de ‘lead time’. Deze eerste twee worden van dichtbij opgevolgd, maar de daadwerkelijke lead time en de quality release tijd in het bijzonder is iets waarop Alpro weinig zicht heeft.
Om er grip op te krijgen, werkt Alpro sinds het najaar van 2017 samen met Bluecrux, een supply chain en operations consulting bureau dat het digitale platform LightsOutPlanning heeft ontwikkeld, een platform om aan digitale supply chain planning te doen.

Peter Decroos, Int. Planning Process and Tools Manager, legt uit wat de bedoeling is van de samenwerking met LightsOutPlanning: “Ons ERP-systeem – SAP – bezit gigantisch veel transactionele data. Helaas slagen we er niet in op een eenvoudige manier informatie uit die database te halen. Met het proof of concept dat we met Bluecrux hebben opgezet, gaan we na of we intelligentie kunnen halen uit onze data met LightsOutPlanning. Nu hebben we gefocust op een klein stukje van de lead time, de ‘quality release tijd’, de tijd tussen de productie van een pallet en de vrijgave door de kwaliteitsafdeling Maar op termijn willen we ook meer informatie verzamelen over de totale lead time, weten wanneer een productie order werd gepland, wanneer het geplande order werd aangemaakt, wanneer het richting een process order ging, wanneer het werd afgevuld, wanneer het uiteindelijk werd vrijgegeven en zelfs wanneer het uit het magazijn naar de eindbestemming is vertrokken.”

Quality release tijd als proof of concept

Voordat een Alpro-product in de rekken van de supermarkt belandt, heeft het al een hele weg afgelegd. Alpro is vooral gekend van de producten op basis van sojabonen, maar er worden sinds geruime tijd ook andere plantaardige grondstoffen zoals amandelen en hazelnoten verwerkt. Als we kijken naar het productieproces van sojadrink wordt er op basis van de bonen een geformuleerd product gemaakt, het halffabrikaat. Dit wordt uiteindelijk verpakt op één van de talrijke afvulmachines. Een aantal dagen nadat het product wordt verpakt, controleert de kwaliteitsafdeling of de pallets kunnen worden vrijgezet.  Er wordt gecontroleerd of de smaak goed zit, maar ook of het product correct werd verpakt.
 
Wanneer een deel van een productie niet op het voorziene tijdstip vrijkomt  omwille van extra controles, kan dit worden opgevangen met een veiligheidsvoorraad. Die voorraad is berekend op basis van de lead time, hoelang het duurt tussen een planningsbeslissing nemen en dit volume beschikbaar hebben in het magazijn. Vandaar het belang om deze lead time in kaart te brengen, zodat de veiligheidsvoorraad ook gekend onder target stock correct kan worden bepaald.
 
Het is meteen duidelijk waarom Alpro met LightsOutPlanning in de proof of concept, genaamd LeadTime ForMore, op de quality release tijd focust. De producent wil weten hoeveel producten per productgroep en -type na controle op de voorziene tijd worden vrijgegeven en hoeveel er vertraging oplopen. Als er afwijkingen zijn tussen theorie en praktijk, dan moeten de parameters logischerwijs worden aangepast.
Peter Decroos: “Je kunt wel parameters ingeven op basis van de theorie, maar de realiteit zegt vaak iets anders. In SAP zitten heel wat transactionele data (die de werkelijkheid reflecteert) en statische planning parameters, maar die zijn niet met elkaar gealigneerd.”
 
In SAP krijgt een product de status ‘Q’ van quality na productie. Na een aantal dagen kan het product door de kwaliteitsafdeling worden vrijgegeven, waarna een medewerker actief de status ‘Q’ moet weghalen. Zolang een product de status ‘Q’ heeft, kan het product het magazijn niet verlaten. Die statusveranderingen worden geregistreerd als material movements binnen SAP en het zijn die gegevens die Alpro aanbiedt aan het platform LightsOutPlanning in de cloud. Voor de proof of concept gaat het om 4,55 gigabyte aan gegevens over een periode van januari 2015 tot februari 2018.

Netwerk crawler doorkruist massa aan data

Bluecrux investeerde een drietal jaar geleden in een eigen platform, LightsOutPlanning, dat bij projecten steeds een ‘virtual twin’ opzet, zodat de fysieke supply chain digitaal kan worden voorgesteld. Bedrijven hoeven niet meer te beschrijven wat hun distributiecentra, fabrieken, productielijnen en mogelijke klanten of leveranciers zijn, want die informatie wordt rechtstreeks uit de data gehaald. Er moet dus geen tijd meer geïnvesteerd worden in het beschrijven en vooral het up to date houden van het supply chain netwerk. De virtual twin vormt de basis voor de berekening van ‘smart parameters’. Daarvoor laat LightsOutPlanning een ‘netwerk crawler’ op de transactionele data los.
 
Die transactionele data komen in het geval van Alpro uit SAP. Valérie Vandenbroucke, product manager van LightsOutPlanning, beschouwt SAP als een ‘system of records’, een systeem dat alle informatie bijhoudt. “We laten de digitale crawler op de transactionele data van SAP los”, vertelt ze. “Via slimme algoritmes en machine learning bouwen we de virtual twin op en berekenen we de werkelijke quality release tijd. Vervolgens vergelijken we de huidige en de door LightOutPlanning voorgestelde planningsparameter. Deze laatste sturen we dan op regelmatige basis terug naar OMP, een advanced planning system, dat uiteindelijk op een slimme manier en met accurate parameters kan gaan plannen. Het verschil tussen SAP en OMP en ons ‘augmented platform’ LightsOutPlanning, is dat we de ‘white spaces’ proberen op te vullen om zo richting autonome supply chain te gaan. Eén van deze spaces is dus ‘smart parameters’, waarbij we andere systemen zoals SAP en OMP op basis van dynamische in plaats van statische data laten werken.”
 
Het voordeel van het digitale platform is dat wanneer het toegang heeft tot SAP, grote hoeveelheden data realtime kunnen worden berekend. Op voorhand hoef je niet meer te beschrijven hoe je supply chain eruitziet en hoeft niet te worden uitgedacht wat je wil kunnen zien, wat wel het geval is bij oudere technologieën. Heel veel data werden op voorhand uitgerekend. Tegen de tijd dat alles is berekend en uitgedacht, is de realiteit compleet anders. Het platform in de cloud werkt dan ook erg snel en kan al na een week resultaten opleveren. Als de resultaten er eenmaal zijn, moeten ze wel worden besproken, geïnterpreteerd en eventueel gefinetuned.

Verschil quality release tijd Wevelgem-Kettering

Uit de analyses van LightsOutPlanning bleek dat er een verschil in quality release tijd bestond voor een product dat zowel in Wevelgem als in het Britse Kettering wordt gemaakt. Nochtans waren alle parameters in SAP dezelfde. Na dieper onderzoek bleek dat in Wevelgem een bepaalde taak elk uur werd uitgevoerd, terwijl dat in Kettering pas om de twaalf uur gebeurde, telkens wanneer er een nieuwe dienst begon. Peter Decroos legt uit wat de gevolgen daarvan kunnen zijn: “Gemiddeld gezien verlies je al snel zes uren op de standaard lead time. Het kan voorkomen dat bepaalde afdelingen lokale procesoptimalisering verwezenlijken, maar dat die nadelig blijkt voor andere departementen, zoals voor planning.”
 
Zes uur lijkt op het eerste gezicht geen groot verschil. Bij sommige producten met houdbaarheden langer dan 9 maanden is dit effectief het geval. Maar als het gaat over producten met kortere houdbaarheid die je terugvindt in het versschap, zoals een deel van het Alproportfolio, krijgt dit een andere dimensie. Elke dag extra in het netwerk betekent een dag minder dat het product in de winkel kan worden aangeboden.
P. Decroos: “Stel dat het vrijgeven van goederen in de fabriek met één dag wordt verlengd om de tijdsdruk te verminderen. En in het distributiecentrum in Wevelgem wordt beslist een dag extra te nemen zodat er meer tijd is om vrachtwagens te laden. Het is een hele keten waarin veel schakels graag een buffer nemen, maar aan het einde van de keten kan het verschil tot meerdere dagen oplopen.”
 
Vandaar het belang van de juiste parameters voor het serviceniveau, de kosten en de versheid. Alpro blijft de focus op versheid houden door buffervoorraden op het juiste niveau te houden en de producten frequent genoeg te produceren.   
P. Decroos: “Wij leverden inspanningen om versere producten in de winkel aan te bieden, maar bij een retailer hadden ze geen effect. Na onderzoek bleek dat onze inspanningen werden tenietgedaan door de hogere buffer die de logistieke dienstverlener aanlegde. De retailer bleek premies te geven aan de dienstverlener wanneer deze erin slaagde om de service te verbeteren. De dienstverlener was dus heel tevreden met de versere producten die hij kreeg, want zo kon hij zijn buffers verhogen om een betere service aan te bieden. We moeten dus niet enkel binnen Alpro kijken, maar rekening houden met de hele keten.”

Co-creatie steunt op gegevens delen

Bedrijven zijn vaak weigerachtig om hun gegevens te delen, maar het platform LightsOutPlanning is goed beveiligd. Er werd ook een geheimhoudingsverklaring getekend en daarnaast is er uiteraard een portie vertrouwen nodig. De samenwerking tussen Alpro en Bluecrux is een co-creatie, waardoor er enorm veel informatie wordt uitgewisseld.
Valérie Vandenbroucke: “Wij hebben wel inzichten vanuit supply chain, maar weten niet altijd hoe een planner naar de data wil kijken. Peter Decroos vroeg ons bijvoorbeeld naar enkele specifieke visualisaties en correlaties met andere data-elementen, waaraan wij niet meteen zouden hebben gedacht.”
 
En zo leert een consultant constant bij. Alpro maakt Bluecrux slimmer, maar ook het omgekeerde is het geval. Peter Decroos, die intussen twaalf jaar ervaring heeft bij Alpro, is niet bang om zijn kennis met Bluecrux te delen: “Op zich kunnen lezers van dit artikel ook uit ons project leren. Ik denk dat je er meer aan hebt te delen en samen naar oplossingen te zoeken dan je gegevens van alles en iedereen af te schermen.”

Naar een systematische ‘refresh’ van alle data

Alpro wil LightsOutPlanning op twee manieren inzetten. Enerzijds wil het plannen op de realiteit afstemmen, maar anderzijds wil het geen vrede nemen met wat als waarheid wordt aanzien. Het wil die waarheid uitdagen: hoe kunnen de reële data nog meer intelligentie opleveren? Peter Decroos zou in de toekomst bijvoorbeeld graag de belading van vrachtwagens onder de loep nemen. “SAP weet exact met hoeveel ton een vrachtwagen wordt geladen”, zegt hij. “Op basis van die gegevens kan de gemiddelde beladingsgraad van een vrachtwagen tijdens een rit van pakweg Wevelgem naar Nederland worden berekend. We kunnen dan nagaan hoe dicht we bij de limiet zitten en of er eventueel nog een halve of zelfs een volle pallet extra op de vrachtwagen kan worden geladen.”
 
Meten is weten, maar Alpro moet nog te veel tijd aan dat meten besteden. Mochten alle data die in SAP zitten wekelijks aan LightsOutPlanning kunnen worden aangeboden, dan hoefde Alpro geen tijd meer te spenderen aan meten.
V. Vandenbroucke: “Vandaag zijn er veel advanced planning systems beschikbaar, maar je moet als planner wel nog zelf de gegevens aanleveren. En tegen dat je effectief iets met de resultaten kunt doen, zijn ze vaak al verouderd. In de toekomst zal de computer de analyses voorschotelen aan de planner, die zich dan nog enkel met de resultaten bezig hoeft te houden. Er zal meer tijd vrijkomen voor ‘value adding activities’ en weloverwogen datagedreven beslissingen.”

Een volgende stap zou erin kunnen bestaan simulaties uit te voeren. Daarbij breng je de voorraad van afgewerkte producten, de lead time van grondstoffen, de eventuele voorraden die bij leveranciers liggen, enz. in kaart.
P. Decroos: “Het zou fijn zijn om niet meer op het gevoel te moeten afgaan, maar met bewijsmateriaal naar Sales & Operations Planning te kunnen gaan. Ik wil via simulaties een sensitiviteitsoefening loslaten op onze bufferstrategie van onze grondstoffen. SAP kent onze target stocks en de lead times die overeengekomen zijn met onze leveranciers, maar hoeveel meerverkoop bovenop de forecast kunnen we daarmee absorberen? Tot welk percentage bovenop de voorziene forecast is onze bufferstrategie voorzien?”
 
V. Vandenbroucke: “Naast de transactionele data zullen dan ook de gegevens van pakweg leveranciers in het platform van LightsOutPlanning worden opgenomen. OMP moet worden gevoed met parameters die zo correct mogelijk zijn. En dat moet niet één keer gebeuren, maar telkens opnieuw, zodat er meer waarde uit OMP kan worden gehaald. Er moet constant worden gecontroleerd of de supply chain de planning en de forecast kan volgen. Zo niet, moet er worden bijgestuurd.”
 
P. Decroos: “Op dit moment willen we stevige fundamenten leggen voor onze parameters, dat is het startpunt. Maar uiteindelijk is het een verhaal dat nooit stopt. Op termijn moet er systematisch een refresh van alle data plaatsvinden, want de wereld is continu in verandering. In de supply chain is het een uitdaging de juiste balans te vinden tussen kost en service. Via data-analyse willen we objectieve keuzes kunnen maken.”