您的供應鏈計劃系統有多緊張？
在最近的 麥肯錫報導 據說“在實施新的計劃和調度系統後，一家製藥商的計劃人員開始每天收到 200 多條異常消息。” 這種現像是系統不智能的結果。 換句話說，系統無法理解每個事件對供應鏈運營的相關性和影響。 系統應該能夠處理和自動響應高頻和低影響事件。 此外，通過高影響和低頻率事件來增強和加快決策制定。
不幸的是，當前的大多數供應鏈技術都基於提供可見性而不了解什麼是重要的。 了解和評估每個事件的影響並製定解決方案需要大量的專業知識。 考慮一個供應商發送一條消息，表明他們延遲交貨 2 天。 有關係嗎？ 它會導致生產關閉或延遲交付給您的最終客戶嗎？ 如果延遲是 2 小時或 2 週怎麼辦？ 使系統能夠將收到的消息解釋為接收到的信息並根據需要做出反應，需要供應鏈的深度建模能力和智能。 例如，如果供應延遲到貨確實很重要，那麼我們是否可以推遲另一個訂單以支持遲到的訂單，確定是否可以使用替代零件代替，或者支付溢價從另一家供應商處獲得零件?
探索這些可能性顯示了系統如何能夠更好地響應。 但是，智能係統可以預測許多此類問題的發生並採取預防措施。 在上面的例子中，它可能是供應商在某個季節的一種可以預期和考慮的行為模式。 另一個例子可能是客戶在某些時間點下大訂單導致此類延遲。 智能係統使您能夠提前預測此類模式並降低供應鏈風險，從而以更低的成本提供更好的承諾日期。
使用機器學習技術在供應鏈中尋找行為模式有助於使供應鏈更具彈性和可預測性。
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此外，擁有一個分佈式環境，使用智能傳感器來檢測、解釋並相應地對事件採取行動 防止 發送數百個異常報告，造成系統緊張。 有關更多信息 Adexa 智能分佈式精靈 click 這裡.
