没有预测能力的响应是无效的

供应链领导者部署预测策略以更好、更快地做出响应。 例如，保留额外的库存，以防高优先级客户的意外订单到达。 如果没有该清单，您的反应将非常有限，甚至可能根本没有。 现实是你越好 预测 你越不需要“回应”。 换句话说，当意外发生时，你已经做好了准备。 您也可以将此称为冗余以降低风险。 我们在生活的各个方面都这样做，飞机有冷冗余，降落伞有备用，杂货店在短缺时就会囤积。 这些都是对潜在风险的应对措施。 后一种是没有预测元素的。 响应能力的关键是能够预测事件。 要了解后者，需要找出原因。 例如，随着气温升高，啤酒消耗量会增加，工人第二天上班可能会迟到。 我们应该怎么做？ 人工智能和机器学习来救援.

有几个领域可以部署预测。 一是供应商和客户以及其他资源（例如设备甚至卡车和送货服务）的行为。 通过了解他们随着时间的推移的行为，我们可以根据季节或其他原因（例如关税、价格变化和政府法规）来预测他们的行为模式。 此外，预测不仅可以用来了解供应链的结构，还可以用来了解供应链的行为。 也就是说，要部署正确的政策。 后者的一个例子是应部署什么库存安全级别。 其他例子包括应在多大程度上使用更昂贵的替代零件，或者由于关键设备缺乏适当维护或劳动力流动而导致成本增加。

并非所有事件都是可以预测的，就像我们在流行病中看到的那样。 然而，拥有重组供应链的敏捷性并了解什么最有效，可以更好地应对此类不寻常和有影响力的事件。 这种能力来自于拥有真正的供应链数字孪生。 一个很好的例子是，我们的一位客户，一家全球电子制造商，几乎在一夜之间重塑了他们的供应链，当时关税和地缘政治因素使得维持现状的成本太高。 数字孪生也是最重要的组成部分 智能化 和预测能力。 除非你对世界有一个完整的了解以及可能性是什么，否则你还能怎么做呢？ S&OP 在这方面失败了，因为它对供应链有非常高层次的了解，而且它提供的可见性相当短视。

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