借助智能供應鏈，可見性處於次要地位
許多（如果不是大多數）供應鏈領導者都在尋求更好的知名度。 S&OP 實現這種可見性的解決方案已經變得流行，但是，它們未能提供最佳選擇。 這導致需要進行假設情景規劃，以便用戶找到他們的最佳行動方案。 假設情景分析僅限於數千個場景中的少數幾個，並且需要太多時間。 由於存在數百萬個變量，供應鏈過於復雜，人類無法想出最佳解決方案。 假設和手動計劃基本上是響應計劃而不是預測性計劃。 想像一下龍捲風向你襲來。 沒有時間玩場景來了解您的最佳選擇，也沒有時間逃跑。
您可能有多種選擇，例如跳上汽車逃離，或者您旁邊有一個地下避難所。 了解天氣預報或預測天氣模式意味著一開始就不會處於那種情況。 更重要的是，正確的系統可以在亞秒內檢查所有可能性並告訴您最佳方法。 那就是進入庇護所。 為了能夠知道所有的選項，一個人需要一個 準確 供應鏈模型。 準確意味著完整。 S&OP 模型是非常粗糙的模型 並且不知道所有選項，因此需要人工干預。 結合 S&OE，模型變得準確和完整，但仍然缺乏智能。
如上所述，只有可見性是不夠的。 如果供應商遲到，整個裝配線都在等待貨物到達，則必須在幾分鐘內甚至幾秒鐘內做出決定。 如果一個大訂單進來，或者多個產品的需求突然激增，那麼場景的數量就會呈指數級增長。 需要考慮的因素包括要規劃的產品組合、哪些供應商最適合部署、可以使用哪些替代材料和設備或分包商、哪些客戶需要優先考慮等等。
一個智能係統為你做兩件事， 預測 和 優化決策 無需人工干預。 為了優化決策，系統需要具有規範和數學技術形式的智能，包括人工智能/機器學習、運籌學 (OR) 和統計技術等學科。 然而，無論這些規定性技術多麼聰明，除非他們對世界有一個完整的看法，否則他們也做不了多少。 這裡的比喻是請一位非常聰明的交通警察蒙住眼睛引導十字路口的交通或將他的視線限制在一個方向。 同樣，供應鏈計劃解決方案無法通過有限且粗略的供應鏈模型做出正確的決策。 它必須有一個完整的模型。 這也稱為其數字孿生。 要擁有數字孿生， S&OE 是必須的。 擁有完整而準確的模型可以提供預測和響應的能力，而無需人工干預。 因此，令人垂涎的供應鏈可見性畢竟對您的運營可能不是那麼重要！
