確率的計画– S＆OPからのパラダイムの変化

With stochastic planning and ability to learn patterns of behavior we are at a point to know the exact availability of resources, tools, customer and supplier behavior as they change in different seasons, with events or other social and environmental factors.確率論的計画と行動パターンを学習する能力により、イベントやその他の社会的および環境的要因により、さまざまな季節に変化するリソース、ツール、顧客およびサプライヤーの行動の正確な可用性を知ることができます。 This knowing enables accurate and adaptable modeling that leads to producing plans that are not just optimized but exact enough for immediate execution without user intervention.この知識により、正確で適応性のあるモデリングが可能になり、最適化されただけでなく、ユーザーの介入なしに即座に実行できるほど正確な計画を作成できます。

S&OPテクノロジーは、サプライチェーンの大まかなモデル化であり、リソースの利用可能性や原材料の納入の変動、さらには混乱の可能性を考慮に入れていません。すべては、そのようなパラメータの平均値と大まかな推定値に基づいています。このアプローチは、高レベルの長期的な計画には有効かもしれませんが、今日、来週、あるいは来月にも実行可能な計画を作成するとなると、多くの手動の調整が必要になります。これはデジタル化ではなく、自律的な計画には程遠いものです。単なるラフカットな計画なのです！

提供する重要な部品サプライヤーを検討してください 平均で 14日で。 ただし、詳しく調べてみると、夏のシーズン中は10〜12日で配達される可能性が高いことがわかります。 早期納品の可能性に基づいて計画を立てることで、より正確な計画を立て、顧客への納品をさらに迅速化し、もちろん在庫を減らすことができます。 別の例として、メンテナンス前の過去5日間のボトルネックリソースの可用性の可能性を検討してください。 過去5日間に故障の可能性が高まった場合、現実的な計画を作成し、より適切な納期を与えることができます。 さらに、ボトルネックリソースの多用を回避するように、製品の組み合わせを変更する方法で計画が立てられます。 最後に、冬季には、輸送のリードタイムが確率分布を示す場合があります。これは、国の特定の地域での明確な気象条件により、リードタイムが長くなる可能性が高いことを示しています。 この目的のために、吹雪の可能性を考慮に入れるための現実的な計画が生成されます。

上記はの価値を示しています S&OE サプライチェーンの真のデジタルツインである現実的なモデルを生成することで、より良い計画、より高い顧客満足度、およびより低い運用コストにつながります。 詳細については S&OE クリックしてください ここに.