供應鏈規劃－如果不是即時的為什麼還要麻煩呢？

大多數供應鏈領導者都會同意，供應鏈中斷不再是例外，必須將其視為計畫的一部分。其實，所謂的 反脆弱規劃 意味著計劃中應考慮例外和中斷，以便我們從中受益；而不僅僅是對它們保持彈性。隨著需求方和供應方的異常情況變得更加頻繁，應該調整計劃的頻率，以便我們可以預測事件（無論是否需要），並能夠即時回應它們。目前大多數技術提供者的方法都存在重大缺陷。他們的假設是，我們首先每週或每月基於確定性模型進行計劃，然後如果發生事件，我們會手動或以其他方式處理它。好吧，最初的計劃一開始就有缺陷，不僅因為它是確定性的，而且該計劃不知道實地的即時情況。為此，在不了解當前營運問題的嚴重程度的情況下做出了承諾並進行了分配。

因此，計劃和操作是分離的。傳統智慧是「架起一座橋樑」。眾所周知，這種方法會造成決策延遲和資料延遲。當規劃意識到營運或營運知道計劃是什麼時，已經太晚了。船隻滯港、卡車遲到、龍捲風或蘇伊士運河關閉都無法預測。但當您發現並嘗試手動執行某些操作時，就為時已晚了。如果您必須重新分配和更改執行以確保所有業務優先事項得到最佳滿足，那麼人類也不可能知道您的選擇是什麼。這項任務幾乎不可能透過手動幹預來最佳完成。

反脆弱供應鏈的組成部分是：

• 計劃和執行之間沒有分離。即即時共享數據
• 能夠即時回應和調整計劃。不是手動規劃或情境分析。
• 供應鏈的完整模型或表示，即真正的數位孿生。在桶子和聚合中表示資源還不夠好。這與電子表格規劃沒有什麼不同。
• 優化、預測和回應的智能，即從環境中學習。學習應該透過 持續自我修正模型、自我完善業務策略、自我最佳化演算法.

透過持續學習，人們可以監控某些事件並為供應鏈“接種疫苗”，使其免受此類事件的影響。一個例子是對美國東南部一年中某些月份的龍捲風的預測。根據供應商、客戶、配送中心等在該地區的位置，可以做出若干決策以從此類預測中受益。建立庫存（即預測和計劃）可以使您 彈性 對於此類事件，但是當事件發生或未按預期發生時能夠足夠快地做出回應可以使您更具競爭力和 抗脆弱.

即使在今天，對於大多數供應鏈計劃系統，計劃人員也會花費數天甚至數週的時間來準備計劃。當制定計劃並分析所有場景時，該計劃將不再適用，因為需求可能已變更、執行條件不再相同或發生了其他異常或中斷。

有 計劃和執行 在統一的環境中 使規劃者能夠幾乎即時地制定最佳計劃。因此，制定足夠好的計劃來執行和應對潛在的干擾。如果需要，規劃者可以在幾分鐘內根據需要改進計劃，或向系統詢問為什麼做出某些決定。

是時候改變 80 年代引入電子表格時的規劃概念了。我們現在能夠基於當今可用且不斷變化的技術來部署更快的流程。將機器學習和/或 GenAI 和其他舊技術的最新創新 和過去的概念，可能看起來不錯。但這只是對已有數十年歷史的技術的粉飾。重要的是基礎，而不僅僅是外觀。