Approvisionnement et traçabilité : Antares Vision numérise des milliards de fruits pour le consommateur
Pour une surveillance étroite de la chaîne d’approvisionnement et des connexions directe avec les consommateurs, le groupe Antares Vision numérise des milliards de fruits pour un important producteur. En effet, la solution Supply Chain Transparency du groupe italien Antares Vision sérialise les colis dans les champs des exploitations agricoles et utilise les données à l’unité, ce qui permet de garantir …

Pour une surveillance étroite de la chaîne d’approvisionnement et des connexions directe avec les consommateurs, le groupe Antares Vision numérise des milliards de fruits pour un important producteur. En effet, la solution Supply Chain Transparency du groupe italien Antares Vision sérialise les colis dans les champs des exploitations agricoles et utilise les données à l’unité, ce qui permet de garantir à la fois la satisfaction des clients et le contrôle de la qualité des produits. La multinationale italienne et fournisseur de premier plan de systèmes de suivi, de traçabilité et de contrôle de la qualité qui assurent la transparence des produits et des chaînes d’approvisionnement grâce à une gestion intégrée des données, a piloté avec succès une solution de transparence de la chaîne d’approvisionnement pour une importante entreprise de baies. Le projet prévoit la numérisation de plus de 1,5 milliard de produits, permettant au producteur de baies de protéger, soutenir et communiquer avec ses clients.
Des sondages consommateurs sur chaque emballage
Propulsée par la technologie de rfxcel, qui fait partie du Groupe Antares Vision, la solution SupplyChain Transparency permet de collecter les données concernant les baies récoltées et de les intégrer dans une plateforme qui contrôle entièrement la sécurité et la qualité des produits.
En utilisant les technologies avancées de sérialisation et de traçabilité mobile d’Antares VisionGroup, le producteur scanne chaque coque d’emballage pour associer le type de baies, la ferme et les conditions de croissance, donnant à chaque emballage une identité numérique unique avec des informations détaillées sur le produit.
Les consommateurs peuvent également scanner un QR code sur l’emballage pour répondre à un sondage, ce qui permet au producteur de connaître les impressions de ses clients sur des baies spécifiques cultivées à des endroits précis. L’entreprise peut alors se concentrer sur les types de baies préférées des consommateurs et s’assurer que la qualité du produit est maintenue à un niveau élevé, du champ à l’utilisateur final. Selon Glenn Abood, PDG de rfxcel, le projet montre bien l’impact et l’évolutivité de la technologie. “Nous repoussons vraiment les limites », souligne-t-il. «Nous avons conçu un système qui gère de manière fiable des milliards de produits dans le premier et le dernier kilomètre de la chaîne d’approvisionnement. Il accomplit ces tâches jour après jour, avec des temps de balayage inférieurs à la seconde et une précision extrême”.
Antares Vision Group et le producteur envisagent d’autres applications pour la sérialisation à grande échelle des produits, comme l’utilisation des données numérisées à l’unité pour connaitre les activités d’engagement des consommateurs et mettre en place des stratégies de réduction des risques.
La gestion des rappels facilitée
“Nos technologies de sérialisation ouvrent des voies entièrement nouvelles pour la valeur et les avantages de la marque, en reliant la sécurité, la qualité, l’efficacité et la confiance. Lespropriétaires de marques vont pouvoir disposer d’informations exploitables et fines (granulaires)sur les préférences des consommateurs, ce qui ouvre de nouveaux canaux de dialogue et des interactions très ciblées avec les clients », souligne Glenn Abood. Un autre avantage est que la gestion des rappels s’en trouve facilitée : il n’est pas nécessaire derappeler tous les emballages, mais seulement une seule coque. Ces avantages ne sont disponibles qu’avec les produits sérialisés, qui libèrent des opportunités grâce à la puissance des données au niveau de l’unité.

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