Coca-Cola Andina 通过 AWS 上的分析提高效率和客户满意度

Coca-Cola Andina 公司总部位于拉丁美洲，为可口可乐和其他品牌包装和分发产品。它负责监督智利、阿根廷、巴西和巴拉圭的 10 家生产工厂和近 100 家分发中心。由于 Coca-Cola Andina 的库存、员工及其卡车车队遍布全球，该公司需编译、存储并跟踪大量数据，以保持其运营平稳运行。但是，该公司发现使用本地存储难以使数据保持最新状态，也难以方便地访问数据以生成有用的洞察。例如，库存和派送分析数据每天仅更新一次。该公司无法根据可能已经存在了 24 小时的数据做出准确的运营决策。Coca-Cola Andina 希望提高对其所有设施和流程的可见性，这意味着需要更频繁地收集数据，并以方便用户使用的方式在组织的所有级别实现轻松访问。

Coca-Cola Andina 自 2020 年以来一直在使用 AWS。2021 年，该公司在 AWS 上建立了一个数据湖，并开始将所有数据从本地存储迁移到云端。迁移需要可扩展的解决方案，因为除了每天传入的新数据外，Coca-Cola Andina 还有大量现有数据需要迁移。该公司使用了 Amazon Simple Storage Service（Amazon S3）存储来自两个来源的传入数据。Amazon S3 是一种对象存储，专为从任意位置检索几乎任意数量的数据而构建。Amazon S3 进行了无缝扩展以支持所需存储。

随后，Coca-Cola Andina 构建了自己的内部 Thanos 应用程序，用于管理库存、近乎实时地跟踪运营和派送等。Coca-Cola Andina 公司内部运营数字化经理 Pablo Sereno 说：“我们从不具备可见性转向了云解决方案，使我们能够了解整体运营。”

借助 Thanos，Coca-Cola Andina 增强了对自身在不同设施和国家/地区的运营和各种流程的可见性。与每天更新一次不同的是，Thanos 每 15 分钟就更新一次数据。Sereno 说：“在 Thanos，我们掌握了从最初的订单到收款再到派送卡车返回的产品分发相关信息。”借助 Amazon S3 上的这些数据，Thanos 呈现了一个在线仪表板，将 Coca-Cola Andina 的运营数据组织成可访问、易于理解的表格和图表。例如，该公司可以在一整天里查看每个分发中心的状态、跟踪员工姓名及其生产力，并结合关于流程、员工和卡车的各种其他指标。它还可以跟踪特定订单的状态并发现异常和中断的原因。Thanos 还用于在该公司环境中运行的不同应用程序，以跟踪每个客户的订单，例如企业对企业平台、通知服务等。

Coca-Cola Andina 使用 Thanos 从 Amazon S3 和 Amazon Relational Database Service（Amazon RDS）提取数据，这是一套各种托管式服务的集合，有助于简化在云端设置、运营和扩展数据库的过程。它还使用 AWS Lambda（一种无服务器、事件驱动的计算服务）来执行分析并生成近乎实时的洞察。Coca-Cola Andina 利用这种可见性来提高其运营效率。该公司将订单完成率提高了 1%，将缺货频率降低了 0.2%，并将未收到的订单数量降低了 0.3%。此外，该公司还得以将其投资组合中的库存单位数量翻番，提供了更广泛的产品类别。由于这些变化，客户对其服务的满意度得到了显著提高。

此外，Coca-Cola Andina 使用 AWS 运行机器学习模型来预测在派送时客户是否有空，减少了浪费的派送尝试。Sereno 说：“我们正在计算派送员抵达时客户无法接收订单的可能性，并采取预防措施。”