インテリジェント なサプライ チェーンにより、可視性が後回しに
多くのサプライチェーン・リーダーは、より良い可視性を求めています。S&OPソリューションは、そのような可視性を実現するために普及してきましたが、最適な選択肢を提供することはできません。そのため、ユーザーが最善の行動をとれるように、what-ifシナリオを作成する必要があります。 What-ifシナリオ分析は、何千ものシナリオの中の一握りのシナリオに限られており、時間がかかりすぎます。何百万もの変数があるサプライチェーンは複雑すぎて、人間の頭では最適な解決策を見出すことができません。What-if計画やマニュアル計画は、基本的に予測計画ではなく対応計画です。竜巻が襲ってきたと想像してみてください。最良の選択肢を知るためにシナリオを練っている時間もなければ、逃げる時間もありません。
逃げるために車に飛び乗ったり、すぐ隣に地下シェルターがあるなどのオプションが利用できる場合があります。 天気予報を知ったり、気象パターンを予測したりするということは、そもそもその状況にないことを意味します。 さらに重要なことは、適切なシステムがすべての可能性を XNUMX 秒未満で調べて、最善の方法を教えてくれることです。 それは、シェルターに入ることです。 すべてのオプションを知るには、 正確な サプライチェーンのモデル。 正確とは、完全であることを意味します。 S&OP モデルは非常にラフなモデルです すべてのオプションを知っているわけではないため、人間の介入が必要です。 と組み合わせ S&OE、モデルは正確で完全になりますが、まだインテリジェンスが不足しています。
前述したように、可視性があるだけでは十分ではありません。サプライヤーが遅れ、組立ライン全体が商品の到着を待っている場合、数秒とは言わないまでも数分以内に決断を下さなければなりません。大量の注文が入ったり、多くの製品の需要が急に高まったりした場合、シナリオの数は飛躍的に増加します。考慮すべき要素は、計画する製品の組み合わせ、どのサプライヤーを配置するのが最適か、どのような代替材料や設備、下請け業者を使用できるか、どの顧客を優先する必要があるかなど、多岐にわたります。
インテリジェント システムは XNUMX つのことを行います。 予測 & 決定を最適化します 手動介入の必要なし。 意思決定を最適化するには、AI/ML、オペレーションズ リサーチ (OR)、統計的手法などの規律を含む、規範的および数学的手法の形でインテリジェンスがシステムに必要です。 しかし、いくら処方技法が賢くても、完全な世界観を持っていなければ、たいしたことはできません。 ここでの例えは、非常に頭の良い交通警官に目隠しをして横断道路を案内するか、視界を一方向に限定することです。 同様に、サプライ チェーンの計画ソリューションは、サプライ チェーンの限られた大まかなモデルでは適切な決定を下すことはできません。 完全なモデルが必要です。 これは、そのデジタル ツインとも呼ばれます。 デジタルツインを実現するには、 S&OE は必須です。 完全で正確なモデルがあれば、手動による介入なしで予測と対応の両方を行うことができます。 したがって、切望されているサプライチェーンの可視性は、結局のところ、あなたの業務にとってそれほど重要ではないかもしれません!
