サプライチェーン 透明性。だから何？

サプライチェーン計画は非常に複雑なプロセスですが、正しく実行されれば、大きなメリットが得られます。リアルタイムではもちろんのこと、何をすべきかを決めるには、非常に多くの変動部分があります。プランナーは毎日これほど多くのメッセージを受け取り、どのようにしてタスクの優先順位を決定し、その決定の結果を知ることができるのでしょうか?プランナーも人間です。人間は一度に少数の変数を扱うことに限界があります。システムは何百万ものデータを処理できます。しかし、すべてのシステムが同じというわけではありません。できるものもある プランナーを助ける、プランナーの助けが必要なものもあります。今のところほとんどが S&OP ソリューションは後者のカテゴリーに分類されます。

はるかに多くのプランナーは、計算尺の代わりに、私たちが最初に電卓を使用していたように、現在のサプライチェーン計画システムを使用しています。現在のシステムの多くは、物を動かしたり、パラメータを変更したり、結果を確認したりするための「計算機」を提供しています。それは十分ではありません。システムは次のようにする必要があります 賢い、 数字を計算する人ではありません。賢くなるためには、観察して学ぶ必要があります。シンプルですが「」簡単ではありません。プランナーは、サプライヤーが遅れている、または顧客の注文を時間通りに履行する必要があるというメッセージを受け取った場合、実験して解決策を「設計」する必要があります。デザインは時間がかかり、面倒です。代わりに、イベントが発生したときに、システムはプランナーの目的を満たすソリューションを提供する必要があります。このようなシステムには、世界や既存の制約をリアルタイムでよく理解し、答えを検索する方法を知る知性が必要です。

自律的な計画とはまさにそのことであり、システムが作業台を提供するのではなく、ソリューションを提供する機能です。したがって、 プランナーの生産性の向上。この目的を達成するには、モデルはサプライ チェーン環境を完全に詳細に表現できなければなりません。 S&OP システムはそんなことはしません。これらは、静的モデルだけでなく、単純にバケット化されたキャパシティ、固定リードタイム、事前定義されたボトルネックを使用して、このような複雑な環境を表します。後者は、設備の能力が常に同じであり、サプライヤーのリードタイムが常に同じであり、中断は例外であることを意味します。中断は正常であり、後付けではなく、計画の一部である必要があります。生産能力の変化は監視され、常に修正される必要があります。また、サプライヤーを追跡し、その変動する配送パターンを観察して、より適切で効率的な計画を実行するために使用する必要があります。

他のシステムと同様、サプライ チェーン計画システムも環境を模倣するには環境を詳細に理解する必要があります。そうでなければ、どのようにして適切な決定を下すことができるのでしょうか?車を運転していて、周囲の交通量の（たとえば）半分しか認識していない場合、効率的に運転することは可能でしょうか?さて、交通全体を見て経験を積んでいれば、どんな状況に直面しても、他のドライバーがどのような不正行為をしても、リアルタイムで適切な判断を下すことができます。タスクを実行するには、世界の理解と知性の両方が必要です。サプライチェーン計画も例外ではありません。あなたに尋ねてください S&OP ベンダーは環境をどの程度適切にモデリングしているのでしょうか? 視界が非常に近視眼的である場合に、どの程度適切に意思決定を行うことができますか?自律的な計画の詳細と、ML と組み合わせた正確なモデルがリアルタイムでの計画と対応にどのように役立つかについては、次のサイトをご覧ください。 Adexa.