統合されたS&OPとS&OE

S&OP 計画は非常に魅力的で、あらゆる種類の役立つカラフルなグラフで見栄えがします。 ただし、非常に高いレベルであり、長期計画を対象としているため、納期や財務予測の確定に関しては、その正確性は信頼できるものではありません。さらに、実行可能な計画、つまり正確な短期計画に変換する必要があります。予定。 正確な実行計画には、部品表の詳細な爆発、リソースの実際の容量(XNUMX日あたりのユニット数ではなく)、サプライチェーンの各段階での在庫レベルの正しい設定、故障や供給不足によるリスクの予測、バッチ処理、注文レベルのペギング、代替の生産方法とルート、代替部品、代替の輸送、および正確な計画を実装するために必要なその他の多くの制約。 セールス&オペレーション実行(S&OE)そのような機能などを提供します。 S&OE 代替案が何であるか、そして何を期待するかを知っている現実的な方法で供給と生産の問題に​​対処します。 さらに、問題が発生した場合でも、計画を多かれ少なかれリアルタイムで軌道に戻す方法論が必要です。 あなたが検討している場合 S&OP 解決策、質問:計画を実行するにはどうすればよいですか? ほとんど全て S&OP ユーザーは、計画を実行可能にするためにユーザーの介入を必要としますが、これは不要で、時間がかかり、最適ではありません。

近年、シームレスな環境で計画と実行を互いに近づけることに関して多くの議論がありました。 統合されている S&OP 影響により S&OE 環境が答えのようです。 私たち、 Adexa、これを介して達成する 連続体。 言い換えれば、 統合データモデル これは、高レベルで計画を生成し、データの粒度と頻度に基づいて実行するために、計画を徐々に詳細レベルに変換します。 したがって、ネットワーク計画と S&OP 工場の計画と順序付けに至るまで、さまざまなレベルでビジネスと物理の両方の制約を尊重する一貫した環境があります。 で Adexa、制約伝播と呼ばれるAI検索手法を展開します。これは、ガイドポストを定義して、次の詳細レベルの検索スペースを制限し、システムが最適なソリューションに非常に迅速に到達できるようにします。 目的の場所を見つけるのと同じように、国から都市へ、次に通り、通り番号、アパート番号から始めて、個人を見つけます。 この例で説明されているように、制約の伝播は、実行不可能なソリューションを体系的に排除して、適切な最適で実行可能な計画にすばやく到達します。

S&OE 実行可能な計画だけでなく、貴重な洞察を提供し、問題の根本原因を特定します。 たとえば、特定の注文または顧客への配達が遅れる、または遅れる可能性が高い理由、および遅れを回避するための代替方法を提案します。 と組み合わせると 属性ベースの計画 (ABP), S&OE また、すべての注文で重要な顧客仕様が満たされていることを確認できます。 例としては、特定のものがあります 修飾 顧客の注文に固定されるサプライヤー。 または、中間在庫または機器の特定の範囲または属性が顧客の要求の詳細を満たし、一致することを確認します。 このような機能がない場合は、マスターデータのサイズを指数関数的に増加させ、そのメンテナンスを悪夢にし、システムパフォーマンスを大幅に低下させる代替SKUを生成する必要があります。 S&OP 影響により S&OE XNUMXつのばらばらのプロセスではなく、互いに強く依存しています。 それらを計画と実行の連続体と見なしてください。

 

球面画面で情報を見ている二人のイラスト

S&OP 影響により S&OE XNUMXつのばらばらのプロセスではなく、互いに強く依存しています。 それらを計画と実行の連続体と見なしてください。