Selon le département du Travail, le nombre d’offres d’emploi aux États-Unis a atteint plus de 10 millions en juin – le plus élevé jamais enregistré – et malgré l’offre de primes à la signature, de meilleurs avantages sociaux et salaires sont 4,6% plus élevés en moyenne pour les postes de fabrication alimentaire et 6% plus élevés pour les rôles de production et non de supervision qu’il y a un an, de nombreuses entreprises du secteur de l’alimentation et des boissons ont du mal à pourvoir les postes vacants.
En conséquence, certains ne peuvent pas répondre à la demande croissante des consommateurs pour leurs produits parce qu’ils n’ont pas les employés nécessaires pour gérer les lignes, superviser la production, transporter les fournitures et les produits finis, et effectuer d’autres travaux essentiels.
Seebo offre un soulagement en utilisant sa technologie d’IA pour maximiser l’efficacité des employés existants, en aidant à attirer les meilleurs talents et en offrant une assistance à distance pour combler les lacunes persistantes, a déclaré le PDG Lior Akavia à Soya75-USA.
Il a expliqué que Seebo peut aider les entreprises à tirer le meilleur parti des employés qu’elles ont de la même manière qu’elle les aide à améliorer l’efficacité de leurs lignes de production pour réduire les déchets et les coûts.
« Il y a une relation étroite entre une excellente équipe et une excellente ligne. En d’autres termes, si vous avez une équipe qui n’est pas excellente, il est très difficile, voire parfois impossible, d’obtenir une excellente performance sur votre ligne.Dit Akavia. « Mais l’une des choses que nous faisons avec les équipes avec lesquelles nous travaillons est de déconnecter cette relation pour permettre à une équipe « correcte » de gérer une excellente ligne. »
Il a expliqué que Seebo le fait en utilisant l’intelligence artificielle pour analyser le résultat de la ligne de production, le débit du produit, la qualité, les déchets et d’autres données sur la ligne de production afin d’identifier les inefficacités, pourquoi elles se produisent, où elles se produisent, comment les prévenir et quand l’équipe de production devrait agir.
Ce processus permet aux « bonnes équipes » d’obtenir les mêmes « résultats très intelligents » qu’une excellente équipe, car il élève les informations sur lesquelles elles peuvent fonder leurs décisions.
En rassemblant des données essentielles en un seul endroit et en tirant parti de l’IA pour les analyser, Seebo peut également offrir une assistance à distance aux entreprises ayant plusieurs emplacements. Cela signifie qu’un expert peut facilement examiner les données et la production de toutes les installations, plutôt que d’avoir besoin d’un expert dans chaque installation.
« Cela change la donne » pour les entreprises parce que cela réduit leurs besoins en talents sans sacrifier la production, a-t-il déclaré.
D’un autre côté, Seebo peut également former et aider les employés à dépasser leur poids, ce qui permet aux entreprises de former et d’élever des « experts » à différents endroits s’ils préfèrent avoir quelqu’un à chaque endroit, a ajouté Akavia.
Seebo soutient également les membres de l’équipe en rendant les connaissances institutionnelles plus accessibles dans un format électronique, facile à rechercher ou automatisé.
Akavia a expliqué que si un employé a une question sur un processus ou n’est pas familier avec toutes les étapes d’une procédure, Seebo peut lui faire gagner du temps en recherchant la réponse dans un manuel ou un manuel de conformité généralement stocké « quelque part dans le placard derrière lui » en lui invitant plutôt des alertes automatisées. Cela réduit également la pression sur les superviseurs qui peuvent être mis à rude épreuve dans l’environnement de travail d’aujourd’hui.
Enfin, a déclaré Akavia, Seebo peut aider à attirer les meilleurs talents qui recherchent des opportunités d’élargir leurs compétences et d’apprendre des technologies de pointe.
« Nous avons entendu différents membres de l’équipe dire que [Seebo’s technology] est cool ou sexy et ils aiment avoir accès aux derniers outils. Donc, si quelqu’un est en entrevue pour un emploi chez un grand fabricant et qu’il entend cela [the company] utilise l’intelligence artificielle, ils pourraient être plus susceptibles de choisir ce travail afin d’apprendre et d’utiliser les derniers outils.et construire leur carrière, a-t-il dit.
En fin de compte, a-t-il dit, Seeba s’efforce de «fournir la bonne solution au bon endroit afin que [turnaround is] plus court »et les intrants de main-d’œuvre externes sont plus légers.
« Nous aimerions avoir un réel impact dans la relation »
Seebo n’est cependant pas une panacée – il fonctionne plutôt mieux dans les lignes hautement techniques, complexes et automatisées, et est moins efficace dans les opérations manuelles.
C’est pourquoi, avant de faire équipe avec une entreprise, Seebo qualifie toujours un partenariat potentiel et effectue une analyse des lacunes.
« Nous aimerions avoir un impact réel sur la relation, c’est pourquoi nous commençons toujours par qualifier une analyse de rentabilisation. »Dit Akavia. « Donc, nous nous asseyons avec le fabricant, posons des questions pour comprendre où cela fait mal, comprenons la valeur financière et faisons des calculs avec différentes méthodes pour vous.nderstand notre impact.
Si cet impact justifie l’investissement, Seebo effectue une analyse des lacunes dans les données.
« Tous les fabricants de produits alimentaires ne disposent pas de suffisamment de données pour alimenter l’intelligence artificielle »Dit Akavia. « Mais quand vous le faites, avec un expert et un objectif commercial spécifique qui rendra le processus plus ciblé … alors nous pouvons fournir des réponses très efficaces et très précises »avec moins de temps et d’investissement financier.
Une fois les données en place, Seebo enseigne à l’équipe comment utiliser au mieux les informations pour générer des solutions – un processus qui n’est pas nécessairement intuitif, c’est pourquoi Seebo utilise une interface visuellement lourde qui permet aux gens de comprendre plus facilement ce qu’ils voient et quels changements ils doivent mettre en œuvre, le cas échéant.
Alors que les entreprises doivent disposer de suffisamment de données pour faire fonctionner la technologie de Seebo, Akavia est prompt à noter que les entreprises n’ont pas besoin d’être entièrement automatisées pour bénéficier de l’IA.
« Nous voyons tout, des plans de premier ordre dans les entreprises avec d’excellentes chaînes d’approvisionnement qui cherchent simplement à optimiser le kilomètre supplémentaire pour rester très compétitif aux plans très précoces qui sont quelque peu en retard sur la technologie et le propriétaire de cette ligne veut les faire passer de zéro à 100. »dire.
Attendez-vous à atteindre le seuil de rentabilité dans l’année de l’investissement
Étant donné que de nombreuses entreprises sont aux prises avec une inflation croissante et cherchent peut-être des moyens de réduire les coûts plutôt que d’investir, Akavia a déclaré que Seebo se targue de se payer au cours de la première année, sinon plus tôt.
« L’une des raisons pour lesquelles nous prenons tant de soin à déterminer s’il existe une analyse de rentabilisation viable avant de nous associer à une entreprise est qu’il est important pour nous que nos clients achantent le seuil de rentabilité en moins d’un an. »dire.
« Pour de nombreux fabricants, cela change la conversation parce que dans le même exercice financier ou le même budget, vous allez payer, investir et ensuite récupérer au moins ce montant ou plus. »dire.
Bien qu’il n’ait pas pu partager de chiffres précis, il a noté que lorsque Barilla s’est associé à Seebo, il a réduit ses déchets de 37% en moins d’un an, ce qui est « significatif parce qu’il a un excellent impact sur l’entreprise d’une part, et d’autre part sur la satisfaction des consommateurs à la recherche de produits plus durables. »
