是今天的 S&OP 解決方案是您未來供應鏈的答案？
新的數字時代要求更多
幾乎所有常規 S&OP 解決方案是受數據和決策延遲影響的大而重的應用程序。 今天的供應鏈需要足夠快，以幾乎實時的方式接收和響應以及預測事件。 預測很關鍵，因為在很多情況下都沒有時間做出反應。 系統需要能夠提供準確的數字雙胞胎，可以代表和充當供應鏈的數字化身。 他們需要為收到的訂單提供可靠的實時 ATP/CTP，並通過預測變化和中斷並做出相應的響應來應對變化和中斷。 當前的 S&OP 解決方案是死胡同。 當前創建的計劃 S&OP 沒有用戶干預和用戶費力的調整，解決方案是無法執行的。 他們中的大多數人的答案是添加 S&OE 為了得到更好和可執行的計劃。 但他本來可以避免的。 計劃和執行是一個連續統一體，而不是獨立的流程和系統。
未來需要基於物理供應鏈的準確表示進行預測的能力。 因此，允許數字驅動物理。 事件預測是一門使用 AI/ML 技術的科學。 但前提是要有正確的數據和準確的模型。 常規的粗略高級模型 S&OP 解決方案無法提供足夠的洞察力，因為它們級別太高，無法聽取所有不斷出現的信號並且行動太慢。
在 最近的研究據估計，對於一家價值 10 億美元、擁有良好供應鏈、能夠“傾聽”並響應事件的公司而言，有可能將收益提高 150%，將銷售額提高 50 億美元，並降低成本XNUMX 萬美元。 聽力 反應能力似乎不僅是生存的第一步，也是成長的第一步。
未來的供應鏈需要一個分佈式架構，能夠不斷地傾聽所有相關信號，即感知和行動，同時學習和變得更好。 作為人類，我們的能力在任何時間點都僅限於七個變量。 系統能夠多出幾個數量級。 當您的全球供應鏈中發生數百起來自供應商、客戶、運輸系統、新法規、地緣政治和社會經濟事件的事件時，接收警報和通知是件好事，但難以管理。
At Adexa，我們創建了一個分佈式架構，該架構隨著供應鏈複雜性的增長和其他維度的出現而可擴展。 該架構以分佈式智能流程的形式出現，這些流程的任務是通過感知、行動和學習來執行業務功能。 他們可以監控和響應以及預測從網絡流量到天氣問題、安全庫存變化、成本波動、碳排放等的任何事情。我們將這些智能過程稱為 Adexa 精靈©。 它們旨在成為規劃者和其他業務功能的化身。 更重要的是，該架構允許規劃和執行的連續性。 不同於現在的 S&OP 提供粗略計劃以手動調整和糾正的解決方案， Adexa 架構基於可用數據和信號的粒度和頻率形成了一個連續的執行計劃。 如前所述，這些要素是真正的數字雙胞胎（準確模擬供應鏈的能力）、聆聽相關信號的能力，以及在從經驗和可用數據中學習的同時近乎實時地足夠快的能力。
數字時代已經到來 行業4.0. 對於那些已經實施 S&OP 解決方案，挑戰在於有能力自主執行計劃。 這可能是通過一個脫節的 S&OE 遠非最佳的解決方案。 然而，開始建設是必不可少的 S&OE 解決方案，以構建真正的數字雙胞胎，這是未來供應鏈規劃能力的基礎。 對於那些考慮 S&OP，問自己一個簡單的問題：我如何執行計劃？ 通過費力的手動調整？ 當您的供應鏈變得更加複雜時，這是最好的方式嗎？ 另一種選擇是擁有一個隨著數據可用而不斷改進的系統，自動執行，同時提供可見性，更重要的是從其經驗中學習。
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