供应链可见性是答案吗？

许多供应链专业人士非常关注系统以获得更好的供应链可见性，包括所谓的控制塔和 S&OP 解决方案。 目前尚不清楚可见性是什么意思。 它是一个通用术语，用于提醒或通知用户在事件发生之前或之后要采取的相关事件。 例如，需求计划提供了对未来的一些可见性，供应商警报可能会通知今天预期的货物延迟交付，或者资源或工厂出现故障并为此发送通知。 在所有这些情况下，大多数解决方案都会提供消息或警报，并要求用户解决问题。 手动调整此类事件通常需要很长时间，甚至可能为时已晚，无法获得令人满意的解决方案。 即使有可用的解决方案，到实施时也可能花费数万美元，甚至数百万美元，其形式包括加快、使用替代方案或干脆不履行承诺。

目前几乎所有 S&OP 解决方案受到数据和决策延迟的影响。 即使供应方与需求方一样随机，他们也缺乏预测供应方事件的能力。 示例包括预测供应商行为、预测与天气相关的事件，以及根据季节和产品组合对资源能力进行全面建模的能力。 可以预测许多供应方事件或中断，并通过响应库存、响应能力或简单地重新配置订单和供应商来解释它们发生的可能性。

最后，系统需要具备足够智能的能力，以了解何时以及是否发生中断并收到警报时可以做出哪些决策。 这需要拥有一个真正的数字孪生（或所谓的 S&OE 建模）以及智能形式 中介代理 谁可以感知、行动和学习如何预测和响应，并随着时间的推移变得更好，即学习。 为此， S&OP 解决方案需要足够复杂和快速以提供答案，而不仅仅是让用户决定，特别是通过使用场景分析，这确实是一个 徒劳的运动 考虑到必须检查数以百万计的组合以获得合理的答案。

每天收到的警报和通知可能达到数百个。 这很好，但对于及时手动解决它们来说是压倒性的。 用户最终解决它们只是为了继续前进，而不是拥有系统应该完全具备的最佳解决方案。 如果自主规划是您的愿景，那么实现目标的途径是什么？ S&OP 很好，但这是一个死胡同，因为这些计划是不可执行的并且需要大量的人工干预。 为了避免后者并获得业务可用的最佳结果，需要一个供应链数字双胞胎，响应计划（S&OE) 和算法智能。 要了解有关这些主题的更多信息，请单击 这里.