深いモデリングと動的制約

計画エンジンの結果は、システムが環境をモデル化する方法と同じくらい良いものです。 ほぼすべての現在 S&OP ソリューションは、バケットを使用した容量表現にスプレッドシートロジックを使用します。 この不正確さは、計画者による計画の不必要で骨の折れる調整につながります。 それはまたの誤謬につながります 固定の 納期。 しかし、後者は製品構成に大きく依存します。

さらに、製品の組み合わせと数量がボトルネックを定義します。 悲しいことに S&OP ソリューションは、ボトルネックリソースに関して事前に決定された仮定を行います。 これらすべてが、信頼できないコミット日と誤った財務予測につながります。計画と計画の実行は 連続体。 分離することによって S&OP from S&OE、同じ仮定を表さないばらばらのモデルを作成します。 これは、真のサプライチェーンデジタルツインがないため、XNUMXつの一貫性のないプロセスが発生することを意味します。

我々は信じている S&OP 及び S&OE 連続体です。 データの粒度と頻度を追加するだけで一方が他方から進化し、その逆も同様です。

Secondary_Solutions_Self-correcting

サプライチェーンのデジタル化へのデジタル青写真

ビデオを見る

お問い合わせ

より多くの情報が必要ですか?