供應鏈可見性是答案嗎？

許多供應鏈專業人士非常關注系統以獲得更好的供應鏈可見性，包括所謂的控制塔和 S&OP 解決方案。 目前尚不清楚可見性是什麼意思。 它是一個通用術語，用於提醒或通知用戶在事件發生之前或之後要採取的相關事件。 例如，需求計劃提供了對未來的一些可見性，供應商警報可能會通知今天預期的貨物延遲交付，或者資源或工廠出現故障並為此發送通知。 在所有這些情況下，大多數解決方案都會提供消息或警報，並要求用戶解決問題。 手動調整此類事件通常需要很長時間，甚至可能為時已晚，無法獲得令人滿意的解決方案。 即使有可用的解決方案，到實施時也可能花費數万美元，甚至數百萬美元，其形式包括加快、使用替代方案或乾脆不履行承諾。

目前幾乎所有 S&OP 解決方案受到數據和決策延遲的影響。 即使供應方與需求方一樣隨機，他們也缺乏預測供應方事件的能力。 示例包括預測供應商行為、預測與天氣相關的事件，以及根據季節和產品組合對資源能力進行全面建模的能力。 可以預測許多供應方事件或中斷，並通過響應庫存、響應能力或簡單地重新配置訂單和供應商來解釋它們發生的可能性。

最後，系統需要具備足夠智能的能力，以了解何時以及是否發生中斷並收到警報時可以做出哪些決策。 這需要擁有一個真正的數字孿生（或所謂的 S&OE 建模）以及智能形式 代理 誰可以感知、行動和學習如何預測和響應，並隨著時間的推移變得更好，即學習。 為此， S&OP 解決方案需要足夠複雜和快速以提供答案，而不僅僅是讓用戶決定，特別是通過使用場景分析，這確實是一個 徒勞的運動 考慮到必須檢查數以百萬計的組合以獲得合理的答案。

每天收到的警報和通知可能達到數百個。 這很好，但對於及時手動解決它們來說是壓倒性的。 用戶最終解決它們只是為了繼續前進，而不是擁有系統應該完全具備的最佳解決方案。 如果自主規劃是您的願景，那麼實現目標的途徑是什麼？ S&OP 很好，但這是一個死胡同，因為這些計劃是不可執行的並且需要大量的人工干預。 為了避免後者並獲得業務可用的最佳結果，需要一個供應鏈數字雙胞胎，響應計劃（S&OE) 和算法智能。 要了解有關這些主題的更多信息，請單擊 這裡.