你想知道的關於基於屬性的計劃的一切
屬性可能是一個困難的概念，因為它是描述物體、地點或生物的術語。 在供應鏈中，屬性描述和定義商品的特定屬性. 供應鏈中的每個對象——從地區到資源、客戶和供應商——都有自己特定的商品屬性。 基於屬性的規劃 和 預測 可用於通過大幅減少可用於具有細微變化的產品的 SKU 數量來提供更好的客戶服務和數據管理。
屬性本身只是屬性，但 基於屬性的計劃 意味著使用這些屬性作為約束來提供準確的計劃。
什麼是屬性？
屬性是人、地點或事物的屬性。 當涉及到您的供應鏈時，屬性可以定義操作員的技能、產品、客戶或供應商的質量或碳足跡。 噸他們可以定義與原材料或間歇性產品以及成品相關的某些測量範圍。 他們可以定義設備老化和效率降低的程度。 他們還可以定義與產品允許的區域或溫度變化或運輸公司或供應商的可靠性相關的關稅。 由於可以定義對象的屬性沒有限制，因此定義的屬性的數量也沒有限制。
問題是：是 屬性 只是數據庫中的一個字段，或者它們可以用作智能約束 交付 在正確的時間和地點為正確的客戶提供正確的產品?
什麼是 基於屬性的計劃 （APB）？
基於屬性的規劃 (ABP) 是在生成計劃時考慮對象屬性的過程。 在為特定產品創建動態 BOM 和路由時，這些屬性通過自動添加到訂單中來使用。
屬性從何而來？
屬性無處不在。 在電子表格、數據庫、PLM 系統中， in 記錄系統，例如 ERP 和 MES 和過程控制單元以及 內 人的頭！ 這是一種以大多數人容易理解的方式限定對象的方法。
如何使用屬性和減少 SKU 的數量 基於屬性的規劃?
时间 基於屬性的規劃 使用通用 BOM 和路由用於特定產品，並且系統使用該產品的屬性來自動構建動態 BOM 和路由以處理該特定訂單。 沒有 基於屬性的規劃，需要為特定訂單中的每個產品創建單獨的 BOM 和路由，為每個可能的組合創建指數數量的 SKU。 基於屬性的計劃減少了 SKU 的可能性，減少了原本需要執行的數據管理和維護量。
屬性只需要產品的通用定義。 如果同一產品的新版本可用，則可以將新版本的特定屬性添加到 基於屬性的規劃 軟件而不需要額外的 SKU。 然後可以將原始產品 SKU 與新屬性一起使用。 按訂單設計或按訂單生產的產品可以從此功能中受益匪淺。
然而，其他行業，例如客戶可能符合條件的高科技行業 2nd 層級供應商，屬性的使用變得至關重要。 可以使用替代材料或替代供應商甚至替代資源的行業也可以從這種方法中受益匪淺，因為不需要為每種可能的組合定義新的工藝路線或 BOM。 ABP 減少 多個數量級的 SKU 數量。
屬性能否讓數據管理變得不那麼繁瑣，讓我的生活更輕鬆？
是的，屬性消除了創建的需要 an 同一產品的 SKU 數量過多 包含 細微的變化。 例如，如果您的設備具有兩種不同的溫度規格， 需要兩個 SKU 基於屬性的規劃. 基於屬性的規劃 使用一個通用 SKU 定義每個變體的屬性，然後系統根據不同的屬性自動附加動態 BOM 和路由。 為此，主數據變得更小，更易於維護和使用。 它有助於擴展系統並需要更少的內存和維護。
是否可以計劃沒有 基於屬性的規劃?
是的，但是如前所述, 需要容納指數級數量的 SKU 以及 BOM 和路由的組合 無 基於屬性的規劃。 Ţ維護主數據的工作變得非常艱鉅。
Is 基於屬性的規劃 對於 具體 行業或 能夠 任何組織都從中受益？
基於屬性的計劃和預測 i適用於幾乎所有相同產品或存在差異的行業 哪裡 可以指定選項。 一屬性也用於計劃，不僅是為了優化利潤，還可以通過優化某些材料（如稀土材料、石油等商品）的使用來進行計劃，或 植物的最低碳產量.
基於屬性的規劃 所用 機器學習 以及供應鏈數字孿生的生成
前面我們談到 使用屬性作為智能約束。 這意味著屬性可用於製定業務和/或生產規則 其中結果是真或假。 為此, 屬性形成一個人工智能專家系統，保持 對...做出反應 通過學習有關業務和運營的其他規則來改善環境。
下面的例子說明了屬性的力量:
如果客戶 = 重要，那麼資源 1 = 高質量和供應商 = S123，並且工廠 = F123 或 F456。
可以看出，幾乎可以定義任何業務規則，以便系統在規劃供應鍊或生產時找到正確的解決方案。 更重要的是，用戶可以隨著業務的變化而改變規則，從而 使系統非常靈活和適應性強。
還有更多: 基於屬性的預測 也可以幫忙 機器學習 尋找因果關係和未知模式的算法。 例如，隨著時間的推移，系統可能會了解到來自某個地區的給定產品和數量的供應商總是在幾個月內遲到。 XNUMX 月和 XNUMX 月，並相應調整或讓您意識到. 屬性越多, 隨著供應鏈的發展，系統可以提供和揭示供應鏈中隱藏模式的洞察力越多 因此您可以更好地預測需求。
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