沒有預測能力的響應是無效的

供應鏈領導者部署預測策略以更好、更快地做出響應。 例如，保留額外的庫存，以防高優先級客戶的意外訂單到達。 如果沒有該清單，您的反應將非常有限，甚至可能根本沒有。 現實是你越好 預測 你越不需要“回應”。 換句話說，當意外發生時，你已經做好了準備。 您也可以將此稱為冗餘以降低風險。 我們在生活的各個方面都這樣做，飛機有冷冗餘，降落傘有備用，雜貨店在短缺時就會囤積。 這些都是對潛在風險的應對措施。 後一種是沒有預測元素的。 響應能力的關鍵是能夠預測事件。 要了解後者，需要找出原因。 例如，隨著氣溫升高，啤酒消耗量會增加，工人第二天上班可能會遲到。 我們應該怎麼做？ 人工智能和機器學習來救援.

有幾個領域可以部署預測。 一是供應商和客戶以及其他資源（例如設備甚至卡車和送貨服務）的行為。 通過了解他們隨著時間的推移的行為，我們可以根據季節或其他原因（例如關稅、價格變化和政府法規）來預測他們的行為模式。 此外，預測不僅可以用來了解供應鏈的結構，還可以用來了解供應鏈的行為。 也就是說，要部署正確的政策。 後者的一個例子是應部署什麼庫存安全級別。 其他例子包括應在多大程度上使用更昂貴的替代零件，或者由於關鍵設備缺乏適當維護或勞動力流動而導致成本增加。

並非所有事件都是可以預測的，就像我們在流行病中看到的那樣。 然而，擁有重組供應鏈的敏捷性並了解什麼最有效，可以更好地應對此類不尋常和有影響力的事件。 這種能力來自於擁有真正的供應鏈數字孿生。 一個很好的例子是，我們的一位客戶，一家全球電子製造商，幾乎在一夜之間重塑了他們的供應鏈，當時關稅和地緣政治因素使得維持現狀的成本太高。 數字孿生也是最重要的組成部分 情報 和預測能力。 除非你對世界有一個完整的了解以及可能性是什麼，否則你還能怎麼做呢？ S&OP 在這方面失敗了，因為它對供應鏈有非常高層次的了解，而且它提供的可見性相當短視。

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