使用 AI/ML 來決定週期時間是徒勞的
許多公司都在處理週期時間的可變性和產品組合的變化，這使得他們很難向客戶承諾提供更準確的交貨時間。 為此，他們依靠 AI 和 ML 技術根據過去的經驗來估計週期時間應該是多少。 這是許多供應鏈規劃供應商提供的一種簡化方法，由於以下幾個原因，這不是一個好的策略。 它實際上是提供 ATP/CTP 功能的嘗試，可以使用更準確、更可靠的確定性技術輕鬆計算。
它的工作方式是 ML 算法從以前的經驗中學習在給定客戶、數量、產品組合和其他一些因素的情況下交付需要多長時間。 這種方法的主要缺點是 它依賴於過去的做法 預測未來。 如果你總是依賴過去，那麼你將如何改善你的周期時間？ 此外，這種方法沒有考慮最近的中斷或組合變化或某些事件，例如大訂單、高優先級訂單的到達或數量下降。 該算法不斷產生相同的循環時間，卻不知道發生了算法未知的重大變化。 需要相當長的時間才能趕上。
想像一個高優先級和大訂單的到來，算法很可能會產生一個它已經學習過的循環時間； 不知道通過重新分配訂單可以為最終客戶提供更短的周期時間和更快的交貨日期。 換句話說，該方法無法智能地執行重新分配。
優化技術或 AI 搜索技術通過根據許多不同因素重新調整計劃，而不是僅僅依賴於“我們一直在做的方式”，在找到更現實的周期時間和提交日期方面要有效得多。 優化的周期時間不斷提高運營績效，不斷尋找更好的解決方案，並且可以一次輕鬆計算出數千個訂單的亞秒級速度的精確週期時間和交付性能。 更多人工智能如何幫助進行智能分配和更精準的ATP/CTP，請點擊 這裡.
