IDC による最近の調査では、80% 以上の企業が XNUMX 日以内に混乱に対応できないことが示されています。実際、中断に対する平均応答時間は次のとおりです。 五 日々。 5 日間で発生する可能性のある潜在的な損失が、単なるビジネスコストとして計上されないことを想像できますか。対応の遅れは、 S&OP バケット化された週次および月次計画に依存するソリューション。どれほどオーケストレーションやコラボレーションを実行しても、混乱は月に一度修正されるまで待つことはできません。一部の有力なアナリストが指摘しているように、世界の変化は速すぎて、 S&OP。世界クラスが必要です S&OE 受信する中断やメッセージに十分迅速に対応できるソリューション。そうしないと、プランナーは大量のメッセージに圧倒されてしまい、適切なペースでメッセージに対処することができなくなります。

根本的な問題は、混乱に対処するのにこれほど時間がかかるのは、それが手動のプロセスであるためであるということです。これは手動のプロセスであるため、 S&OP ソリューションは、リアルタイムまたは十分な速さで意思決定を行うことができません。そして、それができない理由は、AI が欠けているからではなく、AI が備わっていないからです。 知っています 業務について十分に理解し、サプライチェーンの機能を十分に詳細に理解します。

これまでのところ最も多くの SCP ソリューション (S&OP）実際の業務を反映していない高いレベルでサプライチェーンをモデル化します。例としては、毎週バケット化されたキャパシティがあり、運用のステータスがすぐにはわからないことが挙げられます。言い換えれば、このモデルはデジタルツインには程遠いのです。必要な AI 機能をすべて追加することはできますが、詳細や混乱が発生した場合にどのような選択肢があるのか​​を理解していなければ、システムが迅速な決定を下すことをどのように期待できますか。厚い雲が見えたら傘を持っていくとよいでしょう。それを見たり知らなかったりすると、その決定を下すことはできません。視認性についてはよく話題になっています。可視性は自宅や自社の業務から始まり、サプライヤーや顧客にまで広がります。

意思決定の待ち時間を回避するには、データの待ち時間の問題を解決する必要があります。これは、真のデジタル モデルを持つことを意味します。これは次の方法でのみ達成できます S&OE オペレーションをリアルタイムで理解し、AI などのインテリジェンスを備え、リアルタイムで迅速な意思決定を行ったり、ユーザーに推奨事項を提示したりできるソリューションです。したがって、システムがリアルタイムで簡単に処理できる数千のシナリオのうちのいくつかの試行に基づくシナリオ分析の手動プロセスを回避します。

AI/ML 技術は、自分たちがいる世界を詳細に理解している場合にのみ、適切な意思決定を迅速に下すのに役立ちます。そうでない場合は、暗闇の中で意思決定を行うことになり、非効率的で時間のかかる手動介入につながります。デジタル ツインと AI/ML がサプライ チェーンの回復力と耐障害性を高めるのにどのように役立つかについて詳しくは、次のサイトをご覧ください。 Adexa.