Le Groupe Bel exploite l’IA pour accélérer l’innovation et renforcer l’efficacité de la chaîne de valeur

Le Groupe Bel a conclu un partenariat pour l’optimisation de sa chaîne de valeur depuis la fabrication jusqu’à la commercialisation.

Dassault Systèmes est fortement présent dans les secteurs de l’aviation et du transport avec ses solutions de modélisation et de simulation 3D. Dassault Systèmes fournit également des solutions de chaîne d’approvisionnement intégrées aux entreprises de produits de grande consommation qui peuvent réduire les coûts logistiques et les délais de livraison tout en réduisant les coûts opérationnels.

Le partenariat permettra au Groupe Bel de réduire le temps de développement de ses produits, d’améliorer l’efficacité de sa fabrication et d’accroître la transparence de ses opérations mondiales. Perfect Production, une suite de logiciels de l’entreprise française, sera utilisée par le producteur alimentaire. Il fournit des informations en temps réel sur la fabrication, la conception des produits, la disponibilité et d’autres aspects. Dassault Systèmes affirme que ses logiciels peuvent accélérer le lancement de nouveaux produits et réduire le coût des marchandises vendues jusqu’à 27 %.

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Bel affirme que Perfect Production lui permet d’être plus réactif au marché, d’optimiser ses stocks et de maîtriser l’utilisation des matières premières. L’entreprise sera en mesure d’atteindre une cohérence en matière de qualité et de durabilité sur tous les sites. Le producteur de produits alimentaires utilisera également l’IA et l’apprentissage automatique pour optimiser les formulations de produits, les délais de commercialisation, les performances et d’autres facteurs.

Le système de gestion du cycle de vie des produits sera amélioré et il est prévu que le système améliore la collaboration tout au long du processus de développement d’un nouveau produit.

Que peut faire l’IA pour améliorer les stratégies de chaîne d’approvisionnement mondiale?

Un porte-parole de Dassault Systèmes a déclaré : « Il y a un dicton qui dit qu’il n’y a pas deux usines identiques ». L’aménagement, les machines, les équipements et les capacités de production, ainsi que les compétences, l’expérience et les connaissances de la main-d’œuvre, peuvent varier d’une usine à l’autre. La capacité de lire, capturer et transmettre des données à travers un réseau d’installations pour prendre des décisions éclairées est difficile sans la mise en place de systèmes appropriés.

Grâce à la continuité numérique, toutes les usines peuvent bénéficier d’une visibilité, d’un contrôle et d’une synchronisation améliorés des processus de production. Cela conduit à des améliorations continues de l’efficacité.

L’éditeur de logiciels français tente d’améliorer l’efficacité de sa chaîne d’approvisionnement, mais ce n’est qu’un aspect de son équation. Ils utilisent également des techniques d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique pour faciliter le développement de produits.

Le porte-parole a déclaré que l’industrie des produits de grande consommation était avant tout une question de rapidité. Les goûts et les préférences des consommateurs ont évolué plus rapidement que jamais. Le consommateur veut plus de saveurs, moins de gras, moins de sel, des ingrédients naturels et bien plus encore. Les départements R&D sont sous pression pour produire davantage de produits, plus rapidement et à moindre coût, tout en étant capables d’être « plus écologiques ». Les changements réglementaires constants concernant les matériaux et les ingrédients augmentent encore la charge de travail. Le véritable défi réside dans le changement de formulation et d’ingrédients sans affecter la qualité, le goût ou la sensation en bouche du produit final. L’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique jouent un rôle clé à cet égard. »

Les algorithmes d’IA et d’apprentissage automatique analysent les données afin de prédire les résultats futurs et d’aider les entreprises à prendre des décisions, comme proposer de nouvelles recettes de produits. Dassault Systèmes a déclaré que son les logiciels d’analyse des sentiments et sémantiques peuvent analyser de grands volumes de commentaires et de conversations des clients, notamment les e-mails, les avis sur le Web, les résultats d’enquêtes, les commentaires sur les réseaux sociaux, les forums et les sites Web des marques

Le porte-parole nous a également indiqué que l’IA pourrait y contribuer. à la durabilité. L’IA peut être utilisée pour améliorer les découvertes de matériaux, pour éliminer les tests physiques, pour tirer les leçons du passé et prédire l’avenir et pour utiliser des simulations in silico avant la production dans le monde réel. Elle permet d’économiser du temps et du travail, et offre une durabilité accrue.

Cette technologie est également utilisée dans les usines pour minimiser les temps d’arrêt. En production, le rôle de la technologie est d’optimiser mathématiquement les variables afin d’améliorer la maintenance prédictive, l’efficacité de la production et l’optimisation de la chaîne d’approvisionnement. L’IA peut être utilisée pour prédire quand un équipement ou une machinerie pourrait nécessiter une maintenance. Il s’agit de réduire les temps d’arrêt et les coûts. »

Il s’agit avant tout d’améliorer l’efficacité en synchronisant les événements tout au long de la chaîne d’approvisionnement. Le porte-parole de Dassault Systèmes a déclaré que l’apprentissage automatique pourrait être utilisé pour améliorer l’efficacité d’une usine de 10 %. Cette amélioration substantielle , bien qu’impressionnant, ne se traduit pas automatiquement par une intégration transparente dans la chaîne d’approvisionnement plus large. Cette augmentation de l’efficacité pourrait entraîner des excédents de stocks, des problèmes logistiques et des défis de chaîne d’approvisionnement sans synchronisation.

Bel continue d’explorer les technologies émergentes

Bel. Cécile Beliot, PDG du Groupe, a déclaré que le partenariat entre Dassault Systèmes et le Groupe Bel permettrait d’accélérer la transition de l’industriel agroalimentaire vers une « R&D augmentée ». Les capacités communes de nos deux sociétés, qui partagent la même vision, permettront à nos équipes d’avancer vers « ». augmenté la R&D « grâce à l’IA et remodelé la fabrication et la gestion des produits pour l’alimentation du futur », a-t-elle déclaré.

Le Groupe Bel recherche activement les technologies émergentes afin d’accroître la durabilité et d’élargir son portefeuille de produits non laitiers. Pour réduire les impacts climatiques, l’entreprise vise une répartition 50-50 entre les produits laitiers et ceux à base de fruits/plantes d’ici 2030.

Babybel a été lancé au Royaume-Uni l’année dernière par un fabricant. Climax Foods, une entreprise spécialisée dans les produits d’IA, s’est associée à nous.Bel a accéléré ses stratégies et idées de développement de produits à base de plantes. Climax Foods utilise l’apprentissage automatique et l’IA afin de déterminer quelles variétés de plantes produiront des produits à base de plantes de qualité supérieure, tant d’un point de vue fonctionnel que sensoriel. Bel peut alors proposer de nouvelles formulations plus riches en protéines naturelles et végétales améliorées. Les premiers produits seront lancés aux États-Unis au quatrième trimestre 2024.

Les produits laitiers à fermentation de précision sont une autre nouvelle technologie que l’entreprise a explorée. Standing Ovation, start-up parisienne.

Bel utilise également Bovaer, un ingrédient alimentaire supprimant le méthane développé par dsm firmenich. Il s’agit de réduire l’empreinte carbone du lait entrant dans la production de Babybel, qui sera expédié en Europe centrale et au Royaume-Uni. L’additif alimentaire, récemment approuvé également aux États-Unis, réduira les émissions entériques de chaque ferme d’environ 1/4. Cela entraînerait une réduction annuelle de 400 tonnes de méthane.