サプライチェーン計画における属性および属性ベースの計画とは何ですか

ほとんどのサプライ チェーンの専門家やプランナーは、属性と聞くと完成品を思い浮かべます。 しかし、属性は、サプライヤーから原材料、機械、製品、流通センターまで、サプライ チェーンのあらゆる部分に存在します。 属性は、各オブジェクトの特定のプロパティを定義します。 機械によって生み出される出力品質、特定の顧客に対する適格なサプライヤー、WIP 材料の表面張力または陰影、またはサプライヤーからの納期遅延の可能性はすべて、サプライ チェーン内のオブジェクトの属性の例です。 さらに重要なことに、属性は静的ではありません。 サプライチェーンが変化するにつれて、それらも変化します。 たとえば、サプライ チェーンに他の企業を買収した場合、新しい下請け業者を獲得した場合、製品を追加または削除した場合、新しい顧客が追加されて配送ポリシーが変更された場合、機器の経年劣化により品質が低下した場合などです。 この目的を達成するために、サプライ チェーンのデジタル表現であるデジタル ツインは非常に柔軟であり、組織の変化と成長に合わせて変化し、成長する能力を備えている必要があります。 ビジネスがより環境に優しく、より持続可能になるために。

属性は、すべてのサプライチェーン計画プロセスにとって絶対に重要です. それらは、構造と行動の両方の観点からサプライチェーンを真に表現する方法でサプライチェーンを維持するのに役立ちます. また、開発者を使用してサプライ チェーン計画システムを変更することなく、変化するビジネス ルールを定義するのにも役立ちます。 以下は、属性によって可能になる機能とメリットのハイライトです。

柔軟性

サプライチェーンが変わると、ビジネスルールと優先順位も変わります。 属性には、サプライチェーンプランニングソフトウェアを再コーディングすることなく、新しい環境を定義する機能があります。 ブール式を使用して、ビジネスルール、手順、またはポリシーに新しい変更のプロパティを導入することにより、サプライチェーンの更新されたモデルを定義するのに役立ちます。 したがって、サプライチェーンプランニングアプリケーションは、新しい環境に自身を成形し続けます。

ユーザー定義の制約

属性は、その性質上、 ユーザー定義および動的制約. として機能します。たとえば、新しい下請け業者のみが使用される場合、または新しい調達戦略が展開される場合、属性はこれを新しい制約として定義します。 もちろん、制約があるだけでは十分ではありません。 さらに、最適なプランを検索する際に属性/制約を考慮に入れるように設計されたシステムのアーキテクチャが必要です。 このように、属性ベースの計画は、ユーザーが常にトレーニングするAI エキスパートシステム それは解決策を見つけ、必要に応じて時間の経過とともにそのパフォーマンスを改善するために絶えず訓練されています。

スケーラビリティとSKUの削減

属性を使用すると、製品または製造プロセスのわずかな変動ごとに固有の部品表を定義しなくても、一般的な部品表、一般的なルーティング、一般的な完成品、および一般的な中間財を定義できます。 一般的な製品を定義し、必要に応じて属性を追加できます。 たとえば、顧客が同じ製品に対して特定の資格のあるサプライヤの使用を要求する場合、この特定の顧客に対してまったく新しいBOMまたはルーティングは必要ありません。 同じBOMが追加された属性で使用されます。 また、適切なWIPを最終的な順序に固定するのにも役立ちます。 たとえば、生地の色合いや質感によっては、仕掛品ロットが最終注文の元のプロパティを満たさなくなる可能性があるため、仕掛品はこの制約に拘束されない他の注文に固定されます。 属性がない場合、代替部品が定義され、部品番号、BOM、およびルーティングが急増します。 属性を使用すると、使用するメモリが大幅に少なくなり、システムが桁違いに高速になり、スケーラブルになります。 想像できるように、マスターデータも非常に小さくなり、保守が大幅に管理しやすくなります。

デジタル化

デジタル化は、サプライチェーンを デジタルミラー©、またはガートナーがそれをデジタルツインと呼んでいるように。 これは、サプライチェーンの非常に正確で詳細な表現を意味します。 属性はまさにそれを行います。 それらは、物理的なサプライチェーンの動作を表しています。 これらにより、サプライチェーン内のすべてのオブジェクトのすべての詳細を表現して、正確なモデルを形成できます。 正確な表現がなければ、サプライチェーンの行動を模倣して正しい決定を下すことは不可能です。 飛行機のコックピットシミュレーターを考えてみてください。 それは、実際に運航している飛行機の詳細で必要な機能とニュアンスをすべて備えています。 さらに、天候の変化、風向、機器の誤動作など、すべての外力を正確にシミュレートできます。 サプライチェーンがそのレベルの精度を達成するには、属性が必須です。

ディープラーニングを有効にする

ニューラルネットワークは、製品やアルゴリズムの属性を取得して分類することにより、予測に使用できます。 彼らは、ライフサイクル、地域、数量、使用頻度、季節性、その他多くの要因などの属性に基づいて、どのポリシーがどの製品に最適であるかのパターンを見つけます。 この目的のために、製品の属性（新旧）とポリシーがネットワークへの入力として与えられると、どのポリシーがどの製品に最適であるかを推測するようにトレーニングできます。 同様に、サプライチェーンの例外や異常を特定できるように、サプライヤ、顧客、プロセスなどのグループをクラスタリングするために使用されます。

要約すると、属性は、物理的なサプライ チェーンのあらゆる側面の動作とそのニュアンスのデジタル表現です。 属性ベースの計画 調達、製造、流通、輸送におけるこれらの属性の価値を考慮に入れた計画または解決策を見つける能力です。 このトピックおよびその他の関連トピックの詳細については、クリックしてください ここに.