Молоко, данные и контроль: что не раскрывают Nestlé, Saputo и Lactalis

Nestlé использует ИИ для повышения точности прогнозирования спроса более чем на 20%, что позволяет более эффективно управлять запасами и сокращать расходы, связанные с избыточными или недостаточными запасами. Это позволяет компании внедрять динамические ценовые стратегии, основанные на поведении потребителей в реальном времени. Они также разработали NesGPT — внутренний ИИ-ассистент, который улучшает принятие решений в отделах цепочки поставок, логистики и коммерции, приближая ценообразование к реальному поведению рынка.

Lactalis внедряет приложения ИИ и больших данных в свои операции в Испании и Австралии для мониторинга качества сырого молока и благополучия животных, автоматизации складских задач с использованием распознавания голоса и систем управления складом (WMS), а также для оптимизации обработки заказов и обслуживания клиентов с помощью сканирования документов на основе ИИ и чат-ботов. Эти изменения позволили сократить ошибки при комплектации более чем на 30% и снизить логистические расходы до 20%, что сделало компанию более конкурентоспособной по ценам на ключевых рынках, таких как Бразилия и Чили.

Saputo применяет стратегический подход к внедрению ИИ, фокусируясь на таких областях, как финансовая аналитика и прогнозирование рыночных тенденций, алгоритмическая торговля и моделирование коммерческих рисков, а также соблюдение нормативных требований и оптимизация энергопотребления во всей цепочке поставок. Эта технология позволяет Saputo предлагать стабильные, конкурентоспособные цены, даже несмотря на инфляционное давление в Аргентине или более строгие экологические нормы в Чили и США.

ИИ обеспечивает точное прогнозирование и корректировки в реальном времени, уменьшая ценовые колебания на спотовых рынках и повышая надежность торговли. На рынках с большим объемом импорта, таких как Бразилия, где импорт сухого молока из Аргентины и Уругвая резко вырос в 2024 году, компании, использующие ИИ, предлагают более низкие маржи и сокращают время реагирования.

Ценообразование на молоко определяется больше не только спросом, предложением и погодой. Все чаще оно формируется алгоритмами, обученными на миллионах точек данных в реальном времени. Мировая торговля молочной продукцией движется к радикальному повышению эффективности, и экспортеры, игнорирующие эту тенденцию, рискуют остаться позади. Понимание того, как конкуренты используют ИИ, теперь так же важно, как и отслеживание результатов GDT или прогнозов погоды.