具有多个目标的供应链计划

传统上，供应链规划的主要目标是优化资源使用、按时全量交付 (OTIF) 和降低成本。 但是，还有其他目标，例如以减少的利润甚至损失增加市场份额、遵守区域法规和合规性、改善碳排放或垃圾填埋、优先使用某些供应商或为某些客户提供更高的优先级等。 其中许多目标相互冲突。 考虑一个减少周期时间、改善客户服务和最大限度地利用资源的简单案例。 随着 WIP 的增加，周期时间增加，利用率增加，但交付性能下降。 这个特定问题的解决方案可以在这个找到 Adexa 白皮书.

在更一般的意义上，需要表达任何类型的目标，并在一定程度上强调其重要性。 该系统的任务是平衡这些目标并找到最符合最终用户需求的解决方案。 不同的人有不同的目标，需要“协商”他们的优先级，以便系统可以做出至少收敛到每个既定目标的最低要求（容忍度）的决策。

需要注意的是，如果每个人都坚持百分之百的目标，就不可能总能找到解决办法。 我们不能总是同时拥有最短的周期时间、100% 的交付性能和 100% 的设备利用率。

我们在算法中实施的方法基于智能启发式算法，该算法使用户能够陈述他们的目标并表达容忍度以及每个目标相对于其他目标的重要性。 然后系统会分析数千个场景，最终得出最佳解决方案，供最终用户选择。 不用说，根据业务以及经济、竞争因素、关税和许多其他因素的变化，业务目标可能会发生变化。 因此，可能会提出新的目标，并且可能会改变它们的重要性。 例如，如果一种商品的价格上涨，那么一个目标就是避免成本增加。 该系统将自动检查所有替代品，可能会降低生产使用过多该商品或依赖于高关税地区的产品的优先级。 系统具有足够的灵活性以理解用户提出的任何既定目标，这一点至关重要。 和 Adexa，这是通过使用 基于属性的规划 (ABP） 技术。 和 ABP，供应链中的任何对象都可以附加到用户可能需要的任意数量的属性上。 这些属性的值或值范围表示为系统搜索解决方案的容差水平。 属性形成搜索空间的智能约束，以布尔表达式的形式表示，使用带有“=”、“<”和“>”的 AND/OR 逻辑。

需要注意的是，用户与系统沟通的方式是表达他们的目标，而不是试图改变数十或数百个输入变量，例如增加需求或取出供应商只是为了看看会发生什么。 虽然这也是可能的，但不是必需的。 这种方法为用户提供了一个环境来陈述他们的目标，并让系统进行繁重的检查，检查不同的场景，可能是数千个场景，以便得出一个所有人都能接受的解决方案。 它也足够灵活，可以随着业务环境的变化而改变目标的性质以及它们的相对重要性。 有关此主题和自动场景分析的其他用途的更多信息，请单击 这里.