Food & Beverage Company
Die Nutzung von Echtzeitdaten mit Databricks reduziert Verschwendung und verbessert Prognosen.
Die Lebensmittelindustrie steht aufgrund des strengen Zeitrahmens vor besonderen Herausforderungen.
Da der Lebenszyklus eines Lebensmittelprodukts von Verpackung über Versand und Lagerung bis zum Verkauf nur sechs Wochen beträgt, bergen Verzögerungen bei der Berichterstattung und den Daten ein hohes Risiko für Verderb und damit für den Verlust der Verkaufsfähigkeit. Um unnötige Verschwendung zu vermeiden, ist es daher unerlässlich, dass das Team stets auf die aktuellsten Daten zugreift, um den Status der Produkte im Produktionsprozess zu überwachen. Angesichts von Einschränkungen wie kurzen Versandfenstern, unterschiedlicher Haltbarkeit der Produkte und den variablen (aber tendenziell steigenden) Kosten für Kraftstoff und Arbeitskräfte sind einfache Lösungen jedoch schwer zu finden. Das Lebensmittel- und Getränkeunternehmen benötigte daher Tools, um Daten in Echtzeit für wichtige Berichte, Prognosen und Analysen zu übertragen. Nachdem SQL Server ursprünglich als Datenbasis diente, würde die neue Anbindung an Databricks die notwendigen Data-Engineering-Tools für die Verarbeitung und Transformation der enormen Datenmengen und die Entwicklung von Machine-Learning-Modellen bereitstellen.
Unternehmen
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Branche
Nahrungsmittel und Getränke
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Einnahmen
~ $ 15B
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Unternehmensgröße
Unternehmen
Transformations-Momentaufnahme
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Herausforderung
Kurze Produktlebenszyklen führten zu Verschwendung und schlechter Prognosefähigkeit.
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Lösung
Syniti wurde mit Databricks für Echtzeit-Datenpipelines integriert.
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Ergebnis
Weniger Abfall und verbesserte Prognosen dank 5-minütiger Datenaktualisierungszyklen
Die nahtlose Integration von Databricks durch Syniti in unsere bestehenden ERP-Systeme hat uns eine zuverlässige, zentrale Datenquelle geschaffen. Wir konnten unsere Fähigkeit zur Echtzeitüberwachung und -analyse deutlich verbessern. Unsere Teams haben nun einfacheren Zugriff auf aktuelle Dashboards und Erkenntnisse, was zu weniger Verschwendung, optimierter Datenverwaltung und höherer operativer Agilität geführt hat.
Unternehmenshintergrund
Dieses Lebensmittel- und Getränkeunternehmen mit Sitz in Smithfield, Virginia, ist ein Schweinefleischproduzent und -verarbeiter. Es ist der weltweit größte Produzent von Schweinefleisch und Schweinen. Als größter Schweinefleischverarbeiter der Welt ist es in einer einzigartigen Position, differenzierte Produkte anzubieten, die den Kundenspezifikationen im In- und Ausland entsprechen. Die vertikale Integration ist ein entscheidender Wettbewerbsvorteil für seine Produkte und Marken und ermöglicht es dem Unternehmen, Veränderungen entlang der gesamten Lieferkette voranzutreiben.
Die Partnerschaft mit Syniti hat unsere Geschäftsprozesse grundlegend verändert. Durch die Implementierung der Databricks Lakehouse Platform konnten wir unsere Datenprozesse transformieren und erhalten nun Echtzeit-Einblicke, die zuvor unerreichbar waren. Die Möglichkeit, IoT-Daten mit ERP-Systemen zu verknüpfen, hat unsere Prognosen und Berichte optimiert und unseren Teams die nötigen Werkzeuge für schnelle und fundierte Entscheidungen an die Hand gegeben. Die Auswirkungen auf unsere Produktionseffizienz und die Abfallreduzierung sind signifikant, und wir sind nun bestens gerüstet, um den Anforderungen der schnelllebigen Lebensmittelindustrie gerecht zu werden.
Höhepunkte der Implementierung
Die Datenmanagementberater von Syniti nutzten die Databricks Lakehouse Plattform, um ihre kritischen geschäftlichen Herausforderungen zu bewältigen, Prognoselösungen zu entwickeln und die Herausforderungen bei der Aufnahme und Zusammenführung von OT-Daten (Operational Technology) mit ERP-Daten zu meistern.
Das Projekt umfasste auch die Konvertierung und Replikation von Daten für die Planungs- und Prognoseimplementierung des Unternehmens. Syniti implementierte Datenreplikationslösungen, um Daten aus relationalen Datenbanktabellen in Databricks auf Azure zu replizieren und so eine einmalige, kontinuierliche oder inkrementelle Replikation durchzuführen. Änderungsdatenerfassung mit niedrigem Code (CDC) Unterstützt die Hochgeschwindigkeitsreplikation von Daten aus lokalen Legacy-Quellen, Datenbanken und Mainframes sowie die Low-Code-Datenaufnahme von Datenplattformen.
Dadurch werden die Daten aus den ERP-Systemen in ein benutzerfreundlicheres, aktuelleres Echtzeit-Dashboard übertragen, sodass dem Team stets die aktuellsten und genauesten Daten zur Verfügung stehen. Dieser Prozess unterstützt Smithfields aktive Datengovernance zu Materialien, Kunden und Lieferanten, da Daten alle 5 Minuten in den Data Lake übertragen werden, um Echtzeitberichte und Geschäftsanalysen zu ermöglichen.
Durch Synitis eigene Suite von Datenmigrations- und Integrationslösungen ermöglichte Syniti tiefere Einblicke, eine breitere Akzeptanz und verbesserte Ergebnisse.
By Nutzung des Databricks LakehouseSyniti beschleunigte die Anbindung von IoT-Daten in Echtzeit an externe Systeme wie ERP-Systeme und ermöglichte dem Unternehmen die Zusammenführung seiner Dateninfrastruktur für fortschrittlichere Analysen bei gleichzeitiger Schaffung einer zentralen Datenquelle. Die zentrale Databricks-Plattform unterstützt Data Governance und Datenverarbeitung, ermöglicht den unternehmensweiten Datenaustausch und die Zusammenarbeit an Datenprojekten. Nutzer können nun mit einer Vielzahl benutzerdefinierter Dashboards arbeiten, was zu verbesserten Dateneinblicken und Berichten führt. Die Plattform unterstützt zudem die Fehler- und Prüfberichterstattung für Materialien wie Lebensmittel oder Tierbestände.