Is S&OP 敏捷和弹性供应链的答案？

今天几乎所有的 S&OP 解决方案提供了对未来的某种程度的可见性，并有助于在出现问题时做出决策。 例如，如果需求增加或供应延迟，用户可以使用系统做出决定。 很可能该决定不是最佳的，但公司可以接受。 原因是，为了做出最优的（不一定是最优的）决策，必须考虑系统能够执行的数百万个变量。 但不是现在的方式 S&OP 设计了解决方案。 他们严重依赖用户的手动干预。

自 80 年代以来，技术发生了变化，但逻辑 S&OP 系统继续基于电子表格技术。 他们假设固定的交货时间、存储容量和预定义的瓶颈资源。 这些计划中的不准确导致库存过多或过少，对客户的承诺不准确，以及执行消防的单独流程和系统，执行计划中的问题，由 S&OP 并且可以避免。 集中式方法 S&OP 固有地受到决策和数据延迟的影响，并且计划与执行的现实相冲突，并且 S&OE 的过程。

为了实现计划和执行的连续性， 统一模型 基于分布式环境的智能传感器是基本成分。 一个统一的模型创造了规划和执行所需的连续性，而不仅仅是两者的整合。 计划和执行必须是同一个部分，密不可分。 此外，为了避免数据和决策延迟，部署了智能传感器或代理，以根据其指定的“工作职能”监控某些事件或警报，并可以立即做出响应并从他们的经验中学习以变得更好。 我们指的是这些代理 Adexa 精灵或 Q. 每个 Q 都有特定的工作职能，例如监控供应商行为、运输和运输、客户行为、天气问题、成本超支、设备效率变化、重新规划等。 整个架构基于以下概念 边缘计算 其中大部分工作由边缘的智能流程完成，而不是集中完成。

现在，我们计划不仅要最大化利润和/或最小化成本，还要考虑区域监管问题、可持续性因素和减少碳排放，以及需要纳入计划和执行的地缘政治事件。 为此，系统必须足够灵活、适应性强和智能，以便在连接物理世界和数字世界的规划元世界中做出和推荐与人类交互的决策。 这样数字驱动物理。 要了解有关分布式规划技术的更多信息，请单击 这里.