您的供应链计划系统有多紧张？
在麦肯锡公司最近的一篇 麦肯锡报道 据说“在实施新的计划和调度系统后，一家制药商的计划人员开始每天收到 200 多条异常消息。” 这种现象是系统不智能的结果。 换句话说，系统无法理解每个事件对供应链运营的相关性和影响。 系统应该能够处理和自动响应高频和低影响事件。 此外，通过高影响和低频率事件来增强和加快决策制定。
不幸的是，当前的大多数供应链技术都基于提供可见性而不了解什么是重要的。 了解和评估每个事件的影响并制定解决方案需要大量的专业知识。 考虑一个供应商发送一条消息，表明他们延迟交货 2 天。 有关系吗？ 它会导致停产或延迟交付给您的最终客户吗？ 如果延迟是 2 小时或 2 周怎么办？ 使系统能够将收到的消息解释为接收到的信息并根据需要做出反应，需要供应链的深度建模能力和智能。 例如，如果供应延迟到货确实很重要，那么我们是否可以推迟另一个订单以支持迟到的订单，确定是否可以使用替代零件代替，或者支付溢价从另一家供应商处获得零件?
探索这些可能性显示了系统如何能够更好地响应。 但是，智能系统可以预测许多此类问题的发生并采取预防措施。 在上面的例子中，它可能是供应商在某个季节的一种可以预期和考虑的行为模式。 另一个例子可能是客户在某些时间点下大订单导致此类延迟。 智能系统使您能够提前预测此类模式并降低供应链风险，从而以更低的成本提供更好的承诺日期。
使用机器学习技术在供应链中寻找行为模式有助于使供应链更具弹性和可预测性。
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此外，拥有一个分布式环境，使用智能传感器来检测、解释并相应地对事件采取行动 防止 发送数百个异常报告，造成系统紧张。 有关更多信息 Adexa 智能分布式精灵 click 这里.
