供應鏈管理 能見度。所以呢？

供應鏈規劃是一個非常複雜的過程，但如果做得正確，好處是巨大的。有太多的活動部件需要決定要做什麼，更不用說即時了。計劃人員如何每天收到如此多的消息並決定如何確定任務的優先順序並了解其決策的後果？規劃者也是人。人類一次只能處理少數變數。系統可以處理數以百萬計的資料。但並非所有系統都是相同的。有那些可以 幫助規劃者，還有一些需要規劃者的幫忙。目前為止大部分 S&OP 解決方案屬於後者。

到目前為止，許多規劃人員都在使用目前的供應鏈規劃系統，就像我們在計算器剛出現時使用計算器一樣，取代了計算尺。目前的許多系統都提供「計算器」來移動事物、更改參數，然後查看結果。這還不夠好。系統需要 明智的， 不是數字計算器。要變得明智，就需要觀察和學習。簡單但「不」容易。如果計劃人員收到供應商遲到或客戶訂單需要按時履行的訊息，他們必須進行試驗並嘗試「設計」解決方案。設計既費時又麻煩。相反，當事件發生時，系統應該提供滿足規劃者目標的解決方案。這樣的系統需要對世界或即時現有約束有很好的理解，並且需要知道如何搜尋答案的智慧。

自主規劃恰恰是系統提供解決方案而不是提供工作台的能力。因此， 提高計劃人員的生產力。為此，模型必須能夠完整且詳細地表示供應鏈環境。 S&OP 系統不會這樣做。它們使用簡單的分桶容量、固定的交付週期和預先定義的瓶頸以及靜態模型來表示這種複雜的環境。後者意味著設備的容量始終相同，供應商的交貨時間始終相同，中斷是例外。中斷是正常的，必須是計畫的一部分，而不是事後才想到的。產能的變化需要被監控並始終得到糾正，供應商需要被跟踪，他們的可變交付模式被觀察並用於執行更好、更有效率的規劃。

與其他系統一樣，供應鏈規劃系統必須詳細了解環境才能模仿它。否則怎麼能做出好的決策呢？如果您正在開車並且您只知道（比如說）周圍一半的交通，那麼是否可以高效駕駛？現在，如果您了解整個交通狀況並擁有經驗，那麼無論遇到什麼情況以及其他駕駛者的行為如何，您都可以即時做出正確的決策。執行任務需要理解世界和智力。供應鏈計畫也不例外。問你的 S&OP 供應商對環境的建模效果如何？當可見度如此短視時，人們能夠做出怎樣的決策？有關自主規劃以及精確模型與 ML 相結合如何幫助實時規劃和響應的更多信息，請訪問 Adexa.