具有多個目標的供應鏈計劃

傳統上，供應鏈規劃的主要目標是優化資源利用、按時全量交付 (OTIF) 和降低成本。 但是，還有其他目標，例如以減少的利潤甚至損失增加市場份額、遵守區域法規和合規性、改善碳排放或垃圾填埋、優先使用某些供應商或為某些客戶提供更高的優先級等。 其中許多目標相互衝突。 考慮一個減少週期時間、改善客戶服務和最大限度地利用資源的簡單案例。 隨著 WIP 的增加，週期時間增加，利用率增加，但交付性能下降。 這個特定問題的解決方案可以在這個找到 Adexa 白皮書.

在更一般的意義上，需要表達任何類型的目標，並在一定程度上強調其重要性。 該系統的任務是平衡這些目標並找到最符合最終用戶需求的解決方案。 不同的人有不同的目標，需要“協商”他們的優先級，以便系統可以做出至少收斂到每個既定目標的最低要求（容忍度）的決策。

需要注意的是，如果每個人都堅持百分百的目標，就不可能總能找到解決辦法。 我們不能總是同時擁有最短的周期時間、100% 的交付性能和 100% 的設備利用率。

我們在算法中實施的方法基於智能啟發式算法，該算法使用戶能夠陳述他們的目標並表達容忍水平以及每個目標相對於其他目標的重要性。 然後，系統會分析數千個場景，最終得出最佳解決方案，供最終用戶選擇。 不用說，根據業務以及經濟、競爭因素、關稅和許多其他因素的變化，業務目標可能會發生變化。 因此，可能會提出新的目標，並且可能會改變它們的重要性。 例如，如果一種商品的價格上漲，那麼一個目標就是避免成本增加。 該系統將自動檢查所有替代品，可能會降低生產使用過多該商品或依賴於高關稅地區的產品的優先級。 系統必須足夠靈活以理解用戶提出的任何目標，這一點至關重要。 和 Adexa，這是通過使用 基於屬性的規劃 (ABP） 技術。 和 ABP，供應鏈中的任何對像都可以附加到用戶可能需要的任意數量的屬性上。 這些屬性的值或值範圍表示為系統搜索解決方案的容差水平。 屬性形成搜索空間的智能約束，以布爾表達式的形式表示，使用帶有“=”、“<”和“>”的 AND/OR 邏輯。

需要注意的是，用戶與系統溝通的方式是表達他們的目標，而不是試圖改變數十或數百個輸入變量，例如增加需求或取出供應商只是為了看看會發生什麼。 雖然這也是可能的，但不是必需的。 這種方法為用戶提供了一個環境來陳述他們的目標，並讓系統完成檢查不同場景（可能是數千個）的繁重工作，以便得出一個所有人都能接受的解決方案。 它也足夠靈活，可以隨著業務環境的變化而改變目標的性質以及它們的相對重要性。 有關此主題和自動場景分析的其他用途的更多信息，請單擊 這裡.