Is S&OP 敏捷和彈性供應鏈的答案？

今天幾乎所有的 S&OP 解決方案提供了對未來的某種程度的可見性，並有助於在出現問題時做出決策。 例如，如果需求增加或供應延遲，用戶可以使用系統做出決定。 該決定可能不是最優的，但公司可以接受。 原因是，為了做出最優的（不一定是最優的）決策，必須考慮系統能夠執行的數百萬個變量。 但不是現在的方式 S&OP 設計了解決方案。 他們嚴重依賴用戶的手動干預。

自 80 年代以來，技術發生了變化，但邏輯 S&OP 系統繼續基於電子表格技術。 他們假設固定的交貨時間、存儲容量和預定義的瓶頸資源。 這些計劃中的不准確導致庫存過多或過少，對客戶的承諾不准確，以及執行消防的單獨流程和系統，執行計劃中的問題，由 S&OP 並且可以避免。 集中式方法 S&OP 固有地受到決策和數據延遲的影響，並且計劃與執行的現實相衝突，並且 S&OE 的過程。

為了實現計劃和執行的連續性， 統一模型 基於分佈式環境的智能傳感器是基本成分。 一個統一的模型創造了規劃和執行所需的連續性，而不僅僅是兩者的整合。 計劃和執行必須是同一個部分，密不可分。 此外，為了避免數據和決策延遲，部署了智能傳感器或代理，以根據其指定的“工作職能”監控某些事件或警報，並可以立即做出響應並從他們的經驗中學習以變得更好。 我們指的是這些代理 Adexa 精靈或 Q. 每個 Q 都有特定的工作職能，例如監控供應商行為、運輸和運輸、客戶行為、天氣問題、成本超支、設備效率變化、重新規劃等。 整個架構基於以下概念 邊緣計算 其中大部分工作由邊緣的智能流程完成，而不是集中完成。

現在，我們計劃不僅要最大化利潤和/或最小化成本，還要考慮區域監管問題、可持續性因素和減少碳排放，以及需要納入計劃和執行的地緣政治事件。 為此，系統必須足夠靈活、適應性強和智能，以便在連接物理世界和數字世界的規劃元世界中做出和推薦與人類交互的決策。 這樣數字驅動物理。 要了解有關分佈式規劃技術的更多信息，請單擊 這裡.