為什麼基於屬性的計劃如此重要
幾乎所有的 供應鏈計劃供應商使用屬性 僅用於成品，以使需求與可用供應相匹配。 這不是基於屬性的計劃（ABP）就是全部！ ABP 是一種允許將屬性附加到 供應鏈中的對象。 並且能夠利用這些價值 生成可執行計劃的屬性. 這包括供應商、地區、WIP 庫存、設備、產品、客戶、運輸方式、包裝要求、政府法規、合同製造商的碳足跡或產品、客戶或產品對商品的使用等。
還有更多！ 一旦定義了屬性，則係統應該能夠將這些屬性的值用作動態約束。 例如，在生成計劃時，系統需要考慮“合格”供應商，使用“超級快”上的“高”精密設備，以使中間零件號具有“波長在X和Y之間。
為了確保這些要求，屬性將引導計劃引擎，以便進行正確的定位以滿足最終產品。 因此產生了一個準確而可執行的計劃。 可能還有更多要求。 例如，特殊包裝和運輸方式是附加屬性。
Attributes 也可用於優化計劃，不僅基於成本和交付績效，還基於（例如）客戶或產品使用的商品、地區的稅收或關稅，或供應商、設備或設備製造商。 例如，如果油價上漲，該系統可以根據製造油基產品所需的石油量來最大限度地減少對油基產品的使用。 因此，改變組合以避免構建利潤不高的產品。 同理，屬性可以識別使用相對較高能源的實體（客戶、供應商、設備）。 就像優化成本和利潤一樣，它可以在每次生成計劃時優化每個站點或整個公司的碳足跡。 為此，公司可以跟踪他們的努力，以實現淨零目標。
屬性可防止SKU擴散。 這是通過定義通用產品並將屬性附加到通用SKU來定義特定型號或同一產品的變體來實現的。 這種方法可以提高搜索速度，並減少產品很小或什至很大變化的SKU需求。
最後，屬性與布爾邏輯相結合，對於系統適應業務及其策略的變化至關重要。 隨著需求、產品組合或業務優先級的變化，系統需要適應這些變化，而無需重新編寫代碼。 將屬性與布爾邏輯相結合，就像一個專家系統引擎，每次搜索答案時都會使用業務規則。 這些是諸如 . 這是改變系統行為以適應新的業務方式的一種非常有效的方式。 這種適應性正是供應鏈真正的數字孿生所需要具備的。 否則，“雙胞胎彼此分開！ 更令人興奮的是，可以使用機器學習技術自動開發這些所謂的規則（或約束）。 要了解更多有關 ABP 以及它如何幫助您的供應鏈變得更具適應性 立即申請.
