一元化されたサプライチェーンテクノロジーを超えて-回復力のためのエッジコンピューティングとスウォームテクノロジー

ごくわずかな例外を除いて、既存 S&OP ソリューションは、サプライチェーンの可視性を提供し、運用を計画するために、一元化されたアプリケーションに依存しています。 このアプローチにはいくつかの大きな欠陥があります。それらは大きすぎて遅く、データの粒度と頻度を処理できません。 どちらもデジタルツインを作成するために必須です。 この目的のために、彼らは十分に速く計画し、リアルタイムのイベントに対応することができません。 代わりに、実行可能な計画を作成し、what-ifシナリオを実行して、次善の決定をもたらすユーザーに依存しています。 S&OP ソリューションは、計画の実行に対処するために、分離されたロジックとモデルを備えたさらに別のシステムに依存しています。 これは、互換性のない計画と実行のばらばらのプロセスにつながります。 十分に速いデータ頻度で詳細なデータをモデル化できないと、サプライチェーンの大まかなモデルと古いモデルが発生し、不正確な財務予測と信頼性の低いコミット日が発生します。 シンプルで正確なモデルは、計画と応答性のためにシステムをガイドするために組み込まれた適切なレベルのインテリジェンスを備えた正確な結果を提供します。 S&OP & S&OE 個別のシステムではなく、連続体である必要があります。

サプライチェーンは大規模で複雑であり、多面的です。 S&OPの水平計画は十分ではありません。 彼らは垂直に計画し、再入可能である必要があります。 さらに、絶えず変化している他の多くの要因を考慮に入れてください。 すべての計画は、地域の規制、正確なシリアル化、計画の二酸化炭素排出量などの環境要因、地政学的問題、貿易紛争などに対応する必要があります。 大規模な集中型システムでは、これらすべてのデータを処理できず、サプライヤ/顧客の問題にリアルタイムで対応し、天候やその他の地球物理学的混乱を監視し、サプライチェーンの回復力を維持するのに十分な速さで対応できる計画を作成できません。