कैसे बेहतर डेटा तेजी से खाद्य नवाचार चक्रों को सक्षम करता है – खाद्य उद्योग कार्यकारी

चाबी छीनना:

• ए एकीकृत “डिजिटल धागा” आइडिया से लॉन्च में कटौती का काम, अनुमोदन को छोटा करता है, और आरएंडडी, गुणवत्ता, नियामक, संचालन और वाणिज्यिक डेटा को रिकॉर्ड के एक जीवित प्रणाली में बदलकर लॉन्च हिट – रेट्स में सुधार करता है।
• हाल के उद्योग के आंकड़ों में तात्कालिकता और उल्टा दिखाया गया है: सीपीजी नेता तेजी से एआई और डिजिटल टूल को अपना रहे हैं, और नए उत्पाद खुदरा विक्रेताओं के लिए विकास का एक प्रमुख चालक हैं – सबूत कि तेजी से, होशियार नवाचार भुगतान करता है।
• सफलता अनुशासित सहयोग पर निर्भर करती है ।
• स्केल के लिए छोटे लेकिन वास्तुकार शुरू करें: एंटरप्राइज रोलआउट के लिए तैयार करते समय मानकीकृत डेटा लेयर्स, मॉड्यूलर ऐप्स, और रोल – आधारित डैशबोर्ड शुरुआती जीत करते हैं।

अब क्यों: गति-जोखिम समीकरण बदल गया है

• में एक 2024 मैकिन्से सर्वेक्षण, CPG नेताओं में से 71% ने कहा कि उन्होंने कम से कम एक व्यावसायिक समारोह में AI को अपनाया है (2023 में 42% से)। वही विश्लेषण दस्तावेज ऐसे मामलों में जहां जनरल ‘एआई ass असिस्टेड उत्पाद वर्क में कटौती का समय एक नया उत्पाद पेश करने के लिए कटौती करता है 60% – एक भौतिक लाभ जब चक्रों को हफ्तों में मापा जाता है, क्वार्टर नहीं।
• सर्काना का नवीनतम नए उत्पाद पेसटेटर्स दिखाता है कि 2024 का शीर्ष 200 लॉन्च उत्पन्न हुआ पहली the साल की बिक्री में $ 8.4 बिलियन – केवल कुल डॉलर का 1% लेकिन समग्र भंडार वृद्धि का 28% – सफल नवाचार के विकास प्रभाव को कैसे बाहर किया जा सकता है, इसे रेखांकित करना।
• 300 से अधिक खाद्य और पेय निर्माताओं में सर्वेक्षण किया गया सीआरबी का 2024 क्षितिज: खाद्य निर्माण का डिजिटल युग, 48% पूंजी अब स्वचालन के लिए निर्देशित है, के साथ 70% उत्पादकता का हवाला देते हुए शीर्ष लाभ के रूप में – निवेश जो सीधे तेजी से पुनरावृत्ति और पैमाने का समर्थन करते हैं।
• एफडीए FSMA 204 खाद्य ट्रेसबिलिटी अनुपालन तिथि 30 महीने तक बढ़ायाआपूर्ति श्रृंखला में संरचित कुंजी डेटा तत्व/महत्वपूर्ण ट्रैकिंग घटना (केडीई/सीटीई) डेटा को समन्वित और आदान -प्रदान करने के लिए उद्योग का समय देना। इसके अलावा, रिकॉल रिस्क ने नवाचार टीमों पर दबाव डाला और पहले दिन से डिजाइनों में अनुपालन और ट्रेसबिलिटी का निर्माण किया।

जहां खाद्य नवाचार चक्र धीमा हो जाता है

आप इनमें से कुछ लक्षणों को पहचान सकते हैं:

• खंडित संलेखन और समीक्षा: सूत्र, चश्मा, लेबल, और दावा ईमेल और स्प्रेडशीट में रहते हैं, और संस्करण वंश स्पष्ट है।
• लेट स्टेज आश्चर्य: पायलट रन के बाद नियामक, एलर्जेन, या पैकेजिंग बाधाओं की सतह।
• डिस्कनेक्ट किया गया व्यावसायीकरण: संचालन टीमें बदलाव के समय, एलर्जेन वॉशडाउन, या थ्रूपुट प्रभावों का आकलन नहीं कर सकती हैं।
• संस्थागत ज्ञान दरवाजे से बाहर चलता है: पूर्व परीक्षण, आपूर्तिकर्ता सीखने और प्रक्रिया सेटिंग्स को एक खोज योग्य प्रणाली में कैप्चर नहीं किया गया है।

“आधुनिक सॉफ्टवेयर वास्तविक समय में उपभोक्ता, बाजार और परिचालन डेटा को इकट्ठा करना और विश्लेषण करना संभव बनाता है। यह उसी पृष्ठ पर आर एंड डी, मार्केटिंग और संचालन लाता है, जो कि आधी लड़ाई है।” – रिच मेड्रानो, अभ्यास निदेशक – राजस्व वृद्धि उत्कृष्टता, कैटेना समाधान।

आधुनिक नवाचार स्टैक कैसा दिखता है

एक के बारे में सोचो अंकीय धागा यह जोड़ता है:

• फ्रंट – एंड इनसाइट: अवधारणा परीक्षण, सामाजिक सुनने, प्रवृत्ति विश्लेषण।
• उत्पाद संलेखन: सूत्र/चश्मा, पैकेजिंग, पोषण/दावों के लिए उत्पाद जीवनचक्र प्रबंधन (पीएलएम); घटक और नियामक पुस्तकालयों के लिए एकीकरण।
• तकनीकी जोखिम और गुणवत्ता: प्रयोगशाला सूचना/गुणवत्ता प्रबंधन प्रणाली (LIMS/QMS) परीक्षणों के लिए, विश्लेषण का प्रमाण पत्र (COAS), खतरा विश्लेषण; ई ‘कॉन्फ़िगर और ऑडिट ट्रेल्स।
• आपूर्ति और पैमाने: अप: आपूर्तिकर्ता डेटा, एलर्जी, स्थिरता विशेषताएं और पौधे मार्ग।
• व्यावसायीकरण: एंटरप्राइज़ रिसोर्स प्लानिंग/मैन्युफैक्चरिंग एक्जीक्यूशन सिस्टम (ईआरपी/एमईएस) रन रूल्स, कॉस्टेड बिल ऑफ मटीरियल (बीओएम), और बदलाव मानकों के लिए; मांग और वित्तीय पूर्वानुमान उत्पाद पदानुक्रम से जुड़े।

डिजाइन सिद्धांत जो चक्र को गति देते हैं:

1. मानकीकृत मास्टर आंकड़ा (आइटम, आपूर्तिकर्ता, एलर्जी, दावा) शासन के साथ।
2. घटना -संचालित एकीकरण (एपीआई/कतारें) एफएसएमए 204 के लिए केडीई/सीटीई संदर्भ को बरकरार रखने के लिए।
3. संरक्षित संदर्भ (बैच, लाइन, स्पेक रेव, टेस्टर, टाइमस्टैम्प) लागत और केपीआई के माध्यम से।
4. बंद and लूप नियंत्रण इसलिए गुणवत्ता या नियामक घटनाएं स्वचालित रूप से उपलब्धता, भंडार या लॉन्च गेटों को समायोजित करती हैं।

क्रॉस – कार्यात्मक सहयोग – और आईपी की रक्षा – डिजाइन द्वारा

• सामान्य भाषा, तेजी से हैंडऑफ: “आधुनिक डेटा प्लेटफ़ॉर्म एक सामान्य डिजिटल भाषा बनाने में मदद करते हैं जो सहयोग को तेज करता है और लोगों से स्वतंत्र महत्वपूर्ण ज्ञान को संरक्षित करता है,” IFM में नोट। बैच मापदंडों को संग्रहीत करना और डिवाइस प्रतिस्थापन को स्वचालित करना कर्मियों के परिवर्तन के दौरान टीमों को निरंतरता बनाए रखने में मदद करें।
• बौद्धिक संपदा (आईपी) शासन में निर्मित: उपयोग भूमिका an सामान्य परियोजना के काम से संवेदनशील सूत्र आईपी को अलग करने के लिए, प्लस वॉटरमार्किंग, ई ingsignatures, और अपरिवर्तनीय ऑडिट लॉग। रोजगार की स्थिति और गैर-प्रकटीकरण समझौते (NDAS) के लिए टाई पहुंच, इसलिए ज्ञान हस्तांतरण ज्ञान रिसाव नहीं बनता है।
• सही – आकार की पारदर्शिता: कोर फॉर्मूलेशन लॉजिक को प्रतिबंधित रखते हुए आपूर्तिकर्ताओं और सह and निर्माताओं के साथ केवल and केवल चश्मा और केडीई/सीटीई डेटा पढ़ें।

“किसी कंपनी के बिखरे हुए ज्ञान को एक आसान-से-उपयोग प्रणाली में समेकित करके, किसी भी आकार की टीमें अधिक तेज़ी से और लगातार सूचित निर्णय ले सकती हैं।” – वेस फ्राइर्सन, वीपी, एंटरप्राइज सॉल्यूशंस, फूडचेन आईडी।

डेटा का अनुवाद cycle the समय लाभ

• Gen ‘AI स्प्रिंटिंग: मैकिन्से दस्तावेज़ एक पेय कंपनी जिसने अवधारणाओं और उपभोक्ता प्रतिक्रिया खनन को कम करने के लिए जनरल एआई का उपयोग किया, कम करना 60% द्वारा एक नया उत्पाद पेश करने का समय।
• तेजी से परिवर्तन और कम आश्चर्य: IFM में रिपोर्ट, “हमने कई खाद्य और पेय ग्राहकों को देखा है कि प्रक्रिया नियंत्रण में सुधार करने के लिए बेहतर परिसंपत्ति स्वास्थ्य डेटा का लाभ उठाते हैं, अनियोजित डाउनटाइम को कम करते हैं, और लाइन परिवर्तन को गति देते हैं। एक उदाहरण एक कन्फेक्शनरी निर्माता है जो सक्षम था उत्पादन मशीन के मुद्दों का निदान करने से पहले वे होने से पहलेउत्पादन समयसीमा को प्रभावित करने से बचने के लिए ऑफ-शिफ्ट घंटों के दौरान मरम्मत के संचालन के लिए अनुमति देना। ”
• सुव्यवस्थित सुधार और अनुपालन: बेहतर डेटा और एआई-संचालित उपकरण मौजूदा उत्पादों का मूल्यांकन करते हैं और उन संशोधनों का सुझाव देते हैं जो स्वाद, लागत, अनुपालन और प्रदर्शन को संतुलित करते हैं, “ फूडचेन आईडीफ्राइर्सन। “जोखिमों को जल्दी से चिह्नित करके, सॉफ्टवेयर विभागों के बीच आगे-पीछे कम कर देता है, चक्रों की समीक्षा करता है, और उत्पादों को पहली बार आवश्यकताओं को पूरा करता है। यह न केवल सुधार को तेज करता है, बल्कि अधिक अग्रेषित करने वाले नवाचार के लिए संसाधनों को भी मुक्त करता है।”

कच्चे संकेतों से “आर एंड डी readed तैयार” अंतर्दृष्टि तक

1. कॉर्पस को एकजुट करें: एक खोज योग्य प्रणाली में अवधारणाओं, सूत्र, परीक्षण डेटा, आपूर्तिकर्ता चश्मा और ऐतिहासिक पाठों को केंद्रीकृत करें। सब कुछ परियोजनाओं और SKU से लिंक करने योग्य रखें।
2. इंस्ट्रूमेंट योर ट्रायल: कैप्चर यील्ड्स, सेंसरी स्कोर, शेल्फ, लाइफ, और स्ट्रक्चर्ड फील्ड्स में प्लांट चेंजओवर मेट्रिक्स, न कि स्लाइड डेक।
3. स्वचालित अनुपालन: पूर्व and स्क्रीन विचार और बाजार के नियमों के खिलाफ चश्मा, नीतियों का दावा करते हैं, और लेबलिंग मानकों; नियामक समीक्षा के लिए ऑटो are जनजातीय डोजियर।
4. डिजिटल ट्विन चलाएं: बेचे जाने वाले माल की लागत (COGS), थ्रूपुट, और एलर्जेन सफाई प्रभाव स्केल करने से पहले प्रभाव डालते हैं।
5. लूप को बंद करो: तेजी से सुधारों का मार्गदर्शन करने के लिए प्रारंभिक बिक्री वेग, रिटेलर प्रतिक्रिया, और शिकायत डेटा को फार्मूला/कल्पना में फ़ीड करें।

“यह संयोजन – बेहतर डेटा, बेहतर उपकरण और बेहतर संरेखण – कंपनियों को तेजी से आगे बढ़ने और सफलता की अधिक संभावना के साथ उत्पादों को लॉन्च करने में मदद करता है।” – रिच मेड्रानो, अभ्यास निदेशक – राजस्व वृद्धि उत्कृष्टता, कैटेना समाधान।

C ‘Suite क्या देखना चाहता है – और इसे कैसे मापना है

समय से परे – से ‘मार्केटसंकेतकों के एक तंग सेट को ट्रैक करें जो नवाचार को व्यावसायिक परिणामों से जोड़ते हैं:

• अवधारणा – से ec स्पीक चक्र समय और विशिष्ट परिवर्तन चक्र समय
• पहले ‘आच्छादित अनुपालन दर (नियामक और लेबल अनुमोदन)
• परीक्षण -अनुमोदन अनुपात और फार्मूला फ्रीज के लिए पुनरावृत्ति गिनती
• लॉन्च बनाम लक्ष्य पर कोग; 30/60/90 दिनों में विचरण
• नकली समय (केडीई/सीटीई पुनर्प्राप्ति) और ऑडिट -रेडी डेटा पूर्णता
• पौधे की तत्परता: बदलाव का समय, एलर्जेन वॉशडाउन समय, और ओईई (उपलब्धता, प्रदर्शन, गुणवत्ता) नवाचार ROI के परिचालन रीढ़ के रूप में।
• प्रमुख प्रमुख संकेतक में: प्रारंभिक वेग बनाम पेससेटर बेंचमार्क और लक्षित वितरण वास्तविक नकद मूल्य (एसीवी) – उपयोगी संदर्भ दिया गया सर्काना के साक्ष्य कैसे शीर्ष लॉन्च ड्राइव असमान वृद्धि को लॉन्च करता है।

“आरएंडडी में अक्सर गुणवत्ता, खरीद, नियामक, कानूनी और विनिर्माण में सहयोग शामिल होता है। एआई – संचालित प्लेटफॉर्म निर्णय के समय प्रासंगिक अंतर्दृष्टि को सरफेस करके इस घर्षण को कम करते हैं।” – वेस फ्राइर्सन, वीपी, एंटरप्राइज सॉल्यूशंस, फूडचेन आईडी।

व्यापार के मामले का निर्माण (और इसे रखना)

1. एक पायलट और एक मात्रात्मक लक्ष्य के साथ शुरू करें: एक स्पष्ट मीट्रिक के साथ पायलट (उदाहरण के लिए, “30%से 10%की अनुमोदन चक्र समय में कटौती करें” या “15%से बदलाव को कम करें”) और दिन से स्केलेबिलिटी का मूल्यांकन करें।
2. डेटा लेयर को मानकीकृत करें: पीएलएम, लिम्स/क्यूएमएस, ईआरपी और एमईएस द्वारा उपयोग किए जाने वाले विहित आइटम, आपूर्तिकर्ता, एलर्जी, दावे और परीक्षण विधियों की स्थापना करें।
3. मॉड्यूलर, स्केलेबल आर्किटेक्चर: एहसान वाले घटक आप रिफैक्टिंग (एपीआई, इवेंट स्ट्रीम, क्लाउड सर्विसेज) के बिना लाइनों और पौधों में विस्तार कर सकते हैं।
4. भूमिका – आधारित डैशबोर्ड: आर एंड डी, गुणवत्ता, नियामक, ऑप्स, और बिक्री को उनके निर्णयों के लिए सत्य का एक साझा स्रोत दें।
5. डिफ़ॉल्ट रूप से सुरक्षा और अनुपालन। कम से कम express -प्राइविलेज एक्सेस, e rign कॉन्फिनेचर, और छेड़छाड़ through rident स्पष्ट ऑडिट लॉग को लागू करें। विस्तारित समय सीमा के साथ भी FSMA 204 KDE/CTE एक्सचेंज के लिए योजना।

अच्छी तरह से किया, बेहतर डेटा सिर्फ गति नहीं लॉन्च नहीं करता है – यह हिट and रेट्स और डी ‘रिस्क स्केल को उठाता है। सीपीजी में डिजिटल और एआई गोद लेने के साथ, और सबूत है कि शीर्ष विकास में उनके वजन के ऊपर पंच लॉन्च करता है, प्रतिस्पर्धी खिड़की खाद्य निर्माताओं के लिए खुली है जो गति के लिए अपने नवाचार चक्रों को तार करते हैं और कठोरता।