是时候从垂直供应链中删除筒仓了

大多数供应链从业者认为,既需要长期计划引擎,S&OP),另一个用于计划执行(S&OE)。 主要原因是 S&OP 只能提供一个粗略的计划,不足以在本周或本月执行(例如)。 但是,如果您要使用一个系统生成长期和短期的准确计划,即对于执行而言切合实际的计划,那么为什么您需要有两个单独的流程和系统来执行 S&OP 和 S&OE。 您可能会问,我将如何获得长期可见性?

想想 S&OE 作为的准确版本 S&OP,是的改进版本 S&OP 或仅仅是作为完美 S&OP。 您可以同时获得短期和长期计划 S&OE 因为它具有更精确的供应链模型,因此具有更高的准确性和可靠性。 这种现实的模型称为您的供应链中的“数字孪生”。

拥有一个既可以执行计划又可以执行的系统,就不需要多个业务流程和多个会议, S&OP 和 S&OE。 数十年来,人们一直在谈论摆脱需求,销售和供应水平过程之间的孤岛。 现在,我们摆脱了计划和执行之间的“垂直孤岛”,将其合并为一个。 注意,它不是将两者集成在一起。 集成是在两个独立的系统之间。 在这里,我们谈论的是一个连续体。 这两个是一! 这是通过一个可扩展的模型完成的,我们称之为 统一数据模型 (UDM)。 使用UDM,您只需要添加数据就可以从高级计划到最低执行级别。 无需更改或添加系统,无需附加模型,也无需集成。 您添加的数据越多,数字双胞胎就越多,您添加的粒度越多,您的供应链就越数字化; 并且您添加的数据越多,您将要进行的操作就越自治。

考虑过马路的一项非常简单的任务。 如果您在任何时间点都有准确的街道模型和车辆数量以及其他因素,则可以提前几天计划这次活动(不是必须的)。 您拥有的数据越多,您越能准确预测过马路的最佳时机。 但是,随着距离的临近,条件可能会发生变化。 例如,在您即将过马路之前可能会下雨。 然后系统将根据需要进行调整 一直 确保过马路的安全。 同时,在后台,系统会不断更新(学习)街道的实际数字孪生,以确保模型是最新的,并且可以准确生成计划。 在UDM中,如果有可用数据,我们将尽可能准确地计划供应链。 随着我们的距离越来越近,可能会发生导致计划变更的事件。 系统将持续监视这些事件以调整计划,并记住使用机器学习技术正在发展的潜在趋势。 例如,供应商可能在冬天推迟一周左右的交货时间。 有人认为 S&OP 足以提高可见度。 可能是这种情况,但是对于不正确的模型,可见性相当模糊。 为什么要在一个不断完善数据并生成准备执行的计划的系统中没有清晰的可见性,而无需进行繁琐的手动计划工作?

人们将不同形状推上山的插图

“S&OE 是一个准确的版本 S&OP, 进化版 S&OP 或者只是一个完美的 S&OP设立的区域办事处外,我们在美国也开设了办事处,以便我们为当地客户提供更多的支持。“

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