Elintarvikealan toimitusketjujen tulevaisuus: innovaatioilla tehokkuutta

Aloitetaan epämiellyttävällä totuudella: suurin osa elintarvike- ja juoma-alan yrityksistä tekee edelleen kriittiset päätökset hajanaisella järjestelmällä, jossa yhdistyvät ERP-viennit, Excel-tiedostot ja kokeneiden suunnittelijoiden päässä oleva hiljainen tieto.

Food Navigatorin vuonna 2024 tekemän tutkimuksen mukaan yli 45 % elintarvikealan yrityksistä ilmoitti, että integroitujen järjestelmien puute on suurin este ennakoivien teknologioiden käyttöönotolle. Tämä pirstoutuneisuus ei ole teknologinen ongelma – se on organisatorinen.

Kysynnän suunnittelu istuu yhdessä osastossa, tuotantoaikataulut toisessa ja laatu sekä jäljitettävyys kolmannessa. Jokainen ryhmä optimoi omia KPI-mittareitaan, usein koko yrityksen kustannuksella.

Seurauksena voi olla esimerkiksi, että tuoretuotteiden valmistaja osaa arvioida viikon kysynnän oikein, mutta ei huomaa, että tärkeä raaka-aineen toimittaja on kolme päivää myöhässä. Välipalatuotteiden valmistaja voi optimoida tuotantosarjoja tehokkuuden mukaan, mutta jättää huomiotta markkinoinnin juuri muuttaman kampanjakalenterin.

Juomayritys voi saavuttaa OTIF-tavoitteensa, mutta kerryttää turhaa varastoa, jonka käyttöikä päättyy ennen myyntiä. Supermarketit eivät ota vastaan hedelmämehuja, joiden käyttöaikaa on jäljellä vain kuukausi, vaikka ne eivät teknisesti olisikaan vanhentuneita.

Edelläkävijäyritykset eivät ole niitä, joilla on suurimmat IT-budjetit. Ne, jotka menestyvät, ovat purkaneet siilot ja rakentaneet sen, mitä ammattilaiset yhä useammin kutsuvat “end-to-end-orkestroinniksi” – jatkuvaksi suunnittelusilmukaksi, jossa kysyntäsignaalit, tuotantokapasiteetti, varastotilanteet ja toimittajien status ohjaavat yhtä kokonaisvaltaista päätöksentekokehystä.

Perinteinen kysynnän ennustaminen perustuu historiallisten kaavojen hyödyntämiseen. Otetaan viime vuoden myynti, sovelletaan kasvutekijää, huomioidaan tiedossa olevat kampanjat ja toivotaan, että markkinat toimivat odotetusti. Pitkäikäisille tuotteille, joilla kulutus on ennustettavaa, tämä toimii kohtuullisen hyvin. Mutta tuoreille tuotteille, joiden käyttöikä on lyhyt ja kysyntä vaihtelevaa? Tämä on suora tie hukkaan.

Älykkäät, tekoälyn tukemat ennusteet edustavat täysin uutta paradigmaa. Sen sijaan, että ennustettaisiin menneisyyden perusteella, järjestelmät hyödyntävät jatkuvasti reaaliaikaisia signaaleja: myyntipisteiden dataa, sääennusteita, sosiaalisen median tunnelmia, kilpailijoiden toimia, paikallisia tapahtumia, jotka voivat vaikuttaa kulutukseen, ja ratkaisevasti globaaleja häiriöitä, kuten talouskriisejä, tulleja, konflikteja ja jyrkkiä energiakustannusten nousuja, jotka heijastuvat koko toimitusketjuun.

Tulokset ovat vaikuttavia. McKinseyn tutkimuksen mukaan tekoälypohjainen kysynnän ennustaminen voi vähentää virheitä 20–50 % ja pienentää varastotarpeita jopa 30 %. Church Brothers Farms, suuri tuottaja, raportoi 40 % parannusta lyhyen aikavälin ennustetarkkuudessa AI-pohjaisten suunnittelutyökalujen käyttöönoton jälkeen. Danone puolestaan saavutti 30 % vähennyksen myynnin menetyksissä, varmistamalla, että tuotteita oli saatavilla oikeaan aikaan ja oikeassa paikassa. Tämä ei ole kokeilua tai proof-of-conceptia – nämä ovat tuotantokäytössä olevia ratkaisuja, jotka tuottavat mitattavissa olevaa ROI:ta.

Mutta mitä tulisi ottaa huomioon?

Tekoälyjärjestelmä toimii vain niin hyvin kuin sitä ruokitaan datalla. Jos kysynnän suunnittelijat eivät näe reaaliaikaisia varastotietoja, jos tuotantoaikataulut elävät eri järjestelmässä kuin myyntiennusteet, tai jos toimittajien toimitusajat ovat vain jonkun muistissa, maailman kehittynein algoritmi ei pelasta tilannetta.

Elintarvike- ja juomateollisuudessa aika ei ole vain rahaa. Se on tuotteen laatua, elintarviketurvallisuutta ja säädösten noudattamista – kaikki kietoutuneena armottomaan ajan kulumiseen. Suurin osa ERP-järjestelmistä hallitsee FIFO-periaatteen (First In, First Out) kohtuullisen hyvin. FEFO (First Expiring, First Out) on kuitenkin aivan eri asia.

Se vaatii tietoa siitä, milloin tuote on saapunut, milloin se on valmistettu, kuinka paljon käyttöikää sillä on jäljellä milläkin hetkellä ja miten tämä käyttöikä muuttuu, kun tuote liikkuu eri lämpötilavyöhykkeiden läpi toimitusketjussa. Kehittynyt käyttöikämallinnus menee vielä pidemmälle.

Todellinen mahdollisuus piilee koko ketjun orkestroinnissa, hankinnasta tuotantoon, varastoinnista lähetykseen, jotta tuoreus maksimoidaan oikeilla volyymeilla. Tuoreen tuotteen valmistaminen aamulla ja lähettäminen varhain iltapäivällä on täysin eri asia kuin sen valmistaminen iltapäivällä ja lähettäminen vasta seuraavana päivänä.

Kehittyneet suunnittelujärjestelmät optimoivat nämä sekvenssit end-to-end, varmistaen, että tuotannon ajoitus, varastojen kohdentaminen ja lähetysaikataulut toimivat yhdessä, jotta asiakkaalle toimitetaan maksimissaan käyttöikää jäljellä olevia tuotteita, eivät vain teknisesti päivämäärien puitteissa olevia tuotteita.

Tämä on tärkeää, koska perinteinen lähestymistapa – turvavarastojen rakentaminen ja toivominen parasta – on kallista. Jokainen ylimääräinen päivä turvavarastossa tarkoittaa pääomaa, joka on sidottuna varastoon ja joka voi pilaantua ennen myyntiä. Jokainen konservatiivinen arvio käyttöiästä tarkoittaa menetettyä asiakasta, joka olisi saattanut ostaa tuotteen, jos se olisi ollut saatavilla.

Yritykset, jotka tekevät tämän oikein, integroivat lämpötila-antureita, tuotannon aikaleimoja ja dynaamisia käyttöikämalleja varastonhallintajärjestelmiinsä. Ne tekevät kohdennuspäätökset ei vain sen perusteella, mikä on saatavilla nyt, vaan sen mukaan, mikä on myyntikelpoista, kun tuote saavuttaa loppuasiakkaan.

Vuosien ajan kestävyys elintarvike- ja juomateollisuudessa tarkoitti lähinnä vuosikertomuksen julkaisemista vihreillä kuvilla ja epämääräisiä lupauksia “vähentää ympäristöjalanjälkeämme”. Tämä aikakausi on päättymässä.

EU:n Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD) otetaan käyttöön vaiheittain. Suuret yritykset raportoivat jo, ja keskisuuret yritykset seuraavat vuonna 2027–2028. Aikaisempiin viitekehyksiin verrattuna CSRD vaatii yksityiskohtaista tietoa Scope 3 -päästöistä, eli koko toimitusketjun hiilijalanjäljestä tilalta kuluttajalle asti.

Elintarvike- ja juomayrityksille Scope 3 edustaa tyypillisesti 80–90 % kokonaispäästöistä. Voit asentaa aurinkopaneelit jokaiseen varastoon ja siirtää ajoneuvokalustosi sähköiseksi, mutta vaikutus jää vähäiseksi, jos maataloustuottajat käyttävät hiilipitoisia käytäntöjä. Yritykset, jotka suhtautuvat tähän pelkkänä säädösten noudattamisena, jäävät vaille todellista hyötyä.

Kestävyysoptimointi ja operatiivinen tehokkuus lähestyvät toisiaan. Ruokahävikin vähentäminen pienentää päästöjä ja parantaa katteita.

Kuljetusreittien optimointi vähentää polttoainekustannuksia ja hiilijalanjälkeä. Käyttöiän pidentäminen paremmalla kylmäketjun hallinnalla vähentää kiireellistä täydennystarvetta ja minimoi pilaantumisen. Data-infrastruktuuri, jota tarvitset CSRD-raportointiin – hiilijalanjäljen seuraamiseen eri toimittajien välillä, hävikin mittaamiseen toimitusketjun jokaisessa vaiheessa ja jäljitettävyyden dokumentointiin tilalta kuluttajalle – on sama infrastruktuuri, joka mahdollistaa myös paremmat operatiiviset päätökset.

Jos hankit kaakaota, kahvia tai sitrushedelmiä, tiedät jo, miltä ilmastonvaihtelu näyttää. Côte d’Ivoire ja Ghana, jotka tuottavat 60 % maailman kaakaosta, kokivat 14 % tuotannon laskun kaudella 2023–24 poikkeuksellisen kuivan sään vuoksi. Appelsiinimehun hinnat nousivat, kun Floridan puutarhat joutuivat peräkkäisten hurrikaanien kohteeksi. Euroopan vehnäsadot vaihtelivat, kun manner kohtasi samana vuonna sekä historialliset kuivuudet että tulvat. Nämä häiriöt eivät ole katoamassa.

Kysymys toimitusketjun johtajille ei ole, vaikuttaako vaihtelu toimintaan – vaan se, kykenevätkö suunnittelujärjestelmät mallintamaan vaikutukset riittävän nopeasti, jotta niihin voidaan reagoida. Tässä skenaariosuunnittelu tulee keskeiseksi.

Mitä tapahtuu tuotantoaikataululle, jos tärkeän raaka-aineen toimitus viivästyy kahdella viikolla? Kuinka 20 % hinnannousu pakkausmateriaaleissa vaikuttaa katteisiin eri tuotelinjaoilla? Jos merkittävä toimittaja poistuu käytöstä, mitkä asiakkaat saavat prioriteetin? Perinteiset suunnittelutavat vastaavat näihin kysymyksiin viikkojen manuaalisen analyysin kautta – ja usein tilanne on jo ehtinyt muuttua ennen kuin analyysi valmistuu. Modernit suunnittelualustat mahdollistavat useiden skenaarioiden ajamisen minuuteissa, vertaillen tuloksia eri oletusten ja rajoitteiden perusteella.

Tavoitteena ei ole ennustaa ennakoimatonta, vaan lyhentää aikaa häiriön ja tietoon perustuvan päätöksen välillä. Yritykset, jotka rakentavat tätä kyvykkyyttä nyt, eivät valmistaudu vain seuraavaan kriisiin. Ne kehittävät organisaation lihaksia jatkuvan epävarmuuden hallintaan, muuttaen aiemmin hätäkeskustoiminnan strukturoiduksi, toistettavaksi päätöksenteoksi.

“Digitaalinen kaksonen” on ollut käytössä jo vuosikymmeniä ilmailu- ja autoteollisuudessa. Kyse on fyysisen järjestelmän virtuaalisesta kopiosta, jonka avulla voidaan testata muutoksia ennen niiden toteuttamista todellisessa maailmassa. Nyt digitaalisten kaksosten käyttö on tekemässä läpimurtoa myös elintarvike- ja juomatoimitusketjuissa.

Tuotantolaitoksen digitaalinen kaksonen voi simuloida uuden tuotteen käyttöönoton, linjaston muutoksen tai huoltotauon vaikutukset ilman, että varsinaista tuotantoa häiritään. Jakeluverkoston digitaalinen kaksonen voi puolestaan mallintaa esimerkiksi uuden aluevaraston lisäämisen tai kuljetuskumppanin vaihtamisen vaikutukset.

Todellinen voima syntyy, kun nämä kaksoset yhdistetään. Mitä tapahtuu tuotantoaikataululle, jos tärkeä toimittaja on poissa kahden viikon ajan? Kuinka 15 % kysynnän kasvu yhdessä alueessa vaikuttaa varastotilanteeseen muilla alueilla? Mikä on hiilijalanjäljen vaikutus, jos tietty reitti siirretään maantiekuljetuksista rautatiekuljetuksiin?

Aiemmin näiden kysymysten selvittäminen vaati viikkojen analyysiä erikoistuneilta tiimeiltä. Hyvin toteutettujen digitaalisten kaksosten avulla suunnittelijat voivat ajaa useita skenaarioita minuuteissa ja tehdä parempia päätöksiä nopeammin. Teknologia on edelleen kehittymässä: useimmat toteutukset keskittyvät tällä hetkellä tiettyihin toimintoihin eivätkä koko toimitusketjun end-to-end-mallinnukseen. Suunta on kuitenkin selvä, ja ne yritykset, jotka rakentavat nyt perustavan datainfrastruktuurin, ovat valmiina hyödyntämään arvon, kun työkalut kehittyvät.

EU:n yleinen elintarvikelainsäädäntö (asetus EY 178/2002) edellyttää jo nyt, että elintarvike- ja juomayritykset pystyvät jäljittämään tuotteet yhden askeleen eteenpäin ja yhden askeleen taakse toimitusketjussa. Tämä “yhden askeleen” jäljitettävyys ei kuitenkaan enää riitä.

Kuluttajat haluavat tietää, mistä heidän ruokansa on peräisin.

Kauppaketjut haluavat varmistaa kestävän kehityksen väitteet. Viranomaiset haluavat pystyä nopeasti tunnistamaan kontaminoidut tuotteet. Ja toimitusketjun johtajat tarvitsevat näkyvyyttä toimittajien suoriutumiseen, joka ulottuu heidän suoria sopimussuhteitaan pidemmälle.

Blockchain-pohjaiset jäljitettävyysjärjestelmät siirtyvät pilotointivaiheesta tuotantokäyttöön, erityisesti arvokkaiden tuotteiden kohdalla, joissa alkuperä on merkittävä: erikoiskahvi, luomutuotteet, kestävästi pyydetyt kalat ja äyriäiset. Nämä järjestelmät luovat muuttumattoman kirjanpidon tuotteen matkasta, jolloin tietyn erän jäljittäminen tilalta kuluttajalle onnistuu sekunneissa päivien sijaan. Blockchain ei kuitenkaan ole hopealuoti.

Ketjuun syötetty data on luotettavaa vain niin pitkälle kuin sen tuottavat ihmiset ja järjestelmät ovat luotettavia. Petollinen toimittaja voi syöttää vääriä tietoja blockchainiin yhtä helposti kuin taulukkolaskentaan. Teknologia mahdollistaa läpinäkyvyyden, mutta ei takaa sitä.

Useimmille F&B-yrityksille käytännöllinen lähestymistapa on kerroksittainen: vahvat sisäiset jäljitettävyysjärjestelmät, jotka tallentavat tuotanto- ja käsittelytiedot automaattisesti, integrointi toimittajien järjestelmiin siellä, missä se on mahdollista, ja blockchainin tai vastaavien teknologioiden valikoitu käyttö tietyille tuotteille tai markkinoille, joissa sen arvolupaus on selkein.

Kaikki tähän mennessä käsitellyt aiheet – älykäs ennustaminen, käyttöikämallinnus, kestävän kehityksen seuranta, ilmastoriskien hallinta, digitaaliset kaksoset ja jäljitettävyys – jakavat yhden yhteisen vaatimuksen: datan on virrattava saumattomasti organisaatiorajojen yli.

Perinteinen lähestymistapa, jossa hyödynnetään erillisiä parhaita ratkaisuja (best-of-breed), on saavuttanut rajansa. Kun kysynnän suunnittelujärjestelmä ei näe tuotannon reaaliaikatilannetta, varastonhallintajärjestelmä ei tunne toimittajien toimitusaikoja ja laatujärjestelmä toimii erillään logistiikasta, tehdään kaikkialla alisuoriutuvia päätöksiä.

Toimitusketjun “control tower” -konsepti on kehittynyt pelkästä monitorointinäkymästä aktiiviseksi orkestrointikerrokseksi. Modernit ohjauskeskukset eivät vain näytä dataa; ne tunnistavat poikkeamat, antavat suosituksia ja joissain tapauksissa laukaisevat automaattisia toimintoja rutiinitilanteissa.

Saapuminen tulliin viivästyy? Ohjauskeskus tunnistaa vaikutetut tilaukset, arvioi vaihtoehtoiset lähteet, ilmoittaa asiakkaille ja ehdottaa kiireellisiä toimituksia kriittisille tuotteille – kaikki ennen kuin ihminen ehtii edes lukea hälytyksen.

Tämä automaation taso vaatii muutakin kuin teknologiaa. Tarvitaan selkeät liiketoimintasäännöt, määritellyt eskalaatiopolut ja organisaation luottamus siihen, että järjestelmä tekee perusteltuja päätöksiä. Yritykset, jotka ovat investoineet prosessien standardointiin ja poikkeamien hallintakehyksiin, kokevat teknologian käyttöönoton sujuvammaksi kuin ne, jotka yrittävät automatisoida kaaosta.

Teknologian kenttä elintarvike- ja juomaketjujen hallinnassa kehittyy nopeasti. Teknologia itsessään on kuitenkin helpoin osa. Vaikeampaa työtä on organisaation puolella: siilojen purkaminen. Kysynnän suunnittelu, tuotanto, logistiikka ja laatu tarvitsevat yhteiset tavoitteet ja jaetun datan. Tämä edellyttää usein muutoksia kannustinjärjestelmiin ja raportointisuhteisiin, ei pelkkää järjestelmäintegraatiota. Dataperustan rakentaminen on välttämätöntä.

Tekoäly ja kehittynyt analytiikka vaativat puhdasta, yhtenäistä ja ajantasaista dataa. Monille organisaatioille edellytysinvestointi datan laadun hallintaan ja master data -hallintaan on suurempi kuin itse analytiikkatyökalut.

Osaamisen kehittäminen on ratkaisevaa. Toimitusketjun suunnittelu muuttuu yhä teknisemmäksi. Taidot, jotka tekivät suunnittelijasta erinomaisen viisi vuotta sitten, eivät enää riitä tekoälyn tukemassa päätöksenteossa. Siksi koulutukseen ja dataosaajien valikoituun rekrytointiin on panostettava.

Muutoksen hallinta on keskeistä. Suunnittelijat, jotka ovat uransa aikana kehittäneet intuitiota ja suhteita, saattavat kokea uhkaa järjestelmistä, jotka väittävät tekevänsä heidän työnsä paremmin. Onnistuneissa käyttöönotossa teknologia asemoidaan täydennykseksi, ei korvaajaksi. Näin suunnittelijat vapautuvat rutiinianalyysistä ja voivat keskittyä monimutkaisiin päätöksiin ja poikkeamien hallintaan.

Seuraavan vuosikymmenen menestyvät ruoka- ja juomaketjut jakavat tiettyjä ominaisuuksia: ne ovat ennakoivia eivätkä reaktiivisia, integroituneita eivätkä pirstoutuneita, läpinäkyviä eivätkä epäselviä, ja joustavia eivätkä hauraita. Matka näihin tavoitteisiin ei ole yhden teknologiahankkeen tai organisaatiomuutoksen summa.

Kyse on jatkuvasta osaamisen kehittämisestä, joka alkaa niistä haasteista, jotka ovat organisaatiollesi tärkeimpiä. Joillekin yrityksille lähtökohta on kysynnän ennustetarkkuus. Toisille se voi olla tuotteen käyttöiän hallinta, toimittajien näkyvyys tai kestävän kehityksen seuranta. Yhteistä kaikille on siirtyminen intuitioon ja taulukkolaskentaan perustuvasta päätöksenteosta datalähtöiseen päätöksentekoon, hätäpalokunnasta ennakointiin ja epävarmuuden toivomisesta varmuuteen siitä, että toimitusketju toimii.

Ne yritykset, jotka aloittavat tämän matkan nyt, määrittävät kilpailun tahdin vuonna 2026 ja sen jälkeen. Muut yrittävät pysyä perässä.

Haluatko nähdä, miten integroitunut suunnittelu ja toteutus voivat muuttaa ruoka- ja juomaketjusi toimintaa? Pyydä demo, joka on räätälöity F&B-toimintoihin.