通过可靠的疫苗分配 S&OE
对于任何想了解两者之间区别的人 S&OP 和 S&OE，他们所需要做的就是听听新闻，听听该国为有效分发Covid-19疫苗所做的最新努力。 关于该国何时将有疫苗的预测，还有人们排队等候的故事，然后被告知该天疫苗供应没有出现，他们应该在本周晚些时候回来。 这两个不同但相关的预测凸显了纯粹的缺陷 S&OP 方法与何时使用 S&OE 能力。
以典型的代表 S&OP 您未达到应在XNUMX月底之前接种疫苗的人数的目标水平。 下等 S&OE 您所设定的模型要求人们在25月XNUMX日（例如）进行大量约会以进行疫苗接种th，则必须取消其中一半，因为疫苗尚未到货。 在仓库里！
它与一家公司相关联，该公司确定了在哪些市场中以多少数量服务于 S&OP 计划，然后确保订单的交货时间与 S&OE 计划。
需要精确的供应链数字模型，不仅要支持 S&OE 而且还可以在 S&OP 理解平均值和变异性的水平。 很容易看到对细节的需求 S&OE 级别，但需要多少细节 S&OP，而过多的细节又有什么代价呢？ 一个好的 S&OP 考虑需要在订单级别实现的可变性，模型需要有足够的细节来理解关键约束。 如果将您的手放在火炉上，然后放入冰桶中，根据平均温度，您的手还可以，但是您的状况不会很好。 和 Adexa 数字蓝图，供应链模型将具有所需的足够水平的准确性，因此在创建集合模型时可以考虑供应和资源的可变性。 太多细节的代价是无法看到森林中的树木。 用详细的电子表格为许多计划者描绘图片，这些电子表格无法跟上不断变化的条件以及做出决定所需的时间。
例如，您可以使用购买关键材料来了解如何 S&OP 和 S&OE 模型可以一起工作。 Adexa 数字蓝图提供了 S&OE 为单个采购订单建模，每个采购订单都具有到期日和到货日期，这些到期日和到货日期是在一年中的特定天气条件下发生的。 在延长的时间范围内， S&OP 模型将忽略单个订单，并使用平均延迟和可变性来计划同一产品。 问题是大多数 S&OP 系统在物料和容量的任何计划级别上的表示都非常差。 他们在高水平上做出正确的预测并产生不切实际的计划方面做得很差。 最后一点是 S&OE 和 S&OP 不应是单独的系统； 一个完成另一个。 换句话说，如果数据具有适当的粒度级别， S&OP 具有以下特点 S&OE. 一个进化过程。
