サプライチェーンのデジタルツインまたはデジタル画像はありますか？

サプライチェーンのデジタルツインの概念は、近年非常に人気があります。 これは本質的に、企業がサプライチェーンをデジタル的かつ自律的に計画および運用するための基盤となることを目的としたサプライチェーンのデジタルモデルです。 デジタルツインの要素は、データ、モデリング機能、最適化と不確実性を考慮に入れることができるアルゴリズム手法です。 デジタルツインのもうXNUMXつの属性もあります。 つまり、他の双子と同じように、一緒に変化して成長する能力です。 物理的なサプライチェーンが変化すると、それに伴ってデジタルサプライチェーンも変化する必要があります。

これらの成分をさらに詳しく見てみましょう。 データは、トランザクションシステム、IOT、ストリーミングデータ、ソーシャルメディアなどのさまざまなソースから取得されます。 計画データのみを持つと、静的モデリングにつながります。 簡単な例は、サプライヤーのリードタイムです。 これは時間の経過とともに変化する場合や、季節によって異なる場合があります。 モデルに静的な値があると、時間の経過とともに計画が不正確になります。 データは、サプライチェーンモデルを構築するためだけに使用されるのではありません。 また、進化している傾向やパターンを検出するために展開することもできます。 さらに、データは見つけるために必要な基本的な要素を提供します 原因 イベントのおよび将来のイベントの予測のため。 この目的のために、すべてのソースからのデータは関連性があり、必要な洞察を得るために調査する必要があります。 MLアルゴリズムには、そのような根本的な傾向を観察し、規範的な解決策を呼び出すか、単にユーザーに助けを求めて問題を解決する機能があります。 上記のXNUMX番目の要素は、継続的にサプライチェーンを正確に表すモデルの機能です。 反対の例は、スプレッドシートの計画、またはによって表されるサプライチェーンの非常に大まかな静的モデルです。 S&OP モデル。

サプライチェーンのデジタルツインは、 あらゆる サプライチェーンのオブジェクト：サプライヤの動作、機器の容量、セットアップ時間、オペレーター、各サプライヤへの顧客の注文の依存関係など。 したがって、属性と属性ベースの計画は、サプライチェーンオブジェクトのすべてのプロパティを表すために不可欠です。 製品には属性があり、仕掛品在庫にはプロセスから生じる多くの属性があり、機器の品質と精度が属性であり、サプライヤーやサイトの二酸化炭素排出量も属性です。 したがって、属性は、サプライチェーンのデジタルツインを作成し、それらの変化するパターンを監視できるようにするために使用されます。 たとえば、機器のコストや効率は、季節や使用法によって異なる場合があります。

要約すると、サプライチェーンの正確で適応性のあるモデルを作成し、規範的な目的でアルゴリズムを展開できる能力は、販売および運用の実行を実行できるシステムに基づいています（S&OE） と同様 S&OP。 モデルの精度は、常に適応しているデジタルで自律的なサプライチェーンオペレーションを作成するためのインテリジェントなアルゴリズムに必要な基盤としての包括的なデータの属性と可用性に依存します。