新規範下更快、更有彈性的供應鏈

自 2018 年以來，很可能是因為大流行，業務節奏發生了一個數量級的變化。 供應鏈計劃流程已從 每季度到每月和從每月到每週. 因此，數字化已成為所有領先公司的當務之急。 未來屬於那些能更快行動並專注於的人 供應鏈優化技術 以最大限度地提高開展業務的速度。

供應鏈的中斷是減速帶，有些是障礙。 他們不會離開。 如果有的話，它們變得越來越大，越來越頻繁。 為此，供應鏈的設計方式需要能夠在遇到減速帶的情況下平穩運行。 這意味著有能力在你到達之前看到路障和減速帶。 有兩種選擇，預測它們的位置和/或知道如何管理它們並響應它們的存在。 兩者都是需要的，但顯然預期它們會更有效率。 目前使用 S&OP 系統，儘管它們很受歡迎，但會受到時間和數據延遲的影響。 它們對於持續監控和計劃以及預測可能出錯的能力來說太慢了。 他們的粗略建模能力缺乏預測問題所需的準確性，從而導致提交日期不可靠和財務預測不准確。 此外，鑑於來自內部運營和外部來源的事件和數據的頻率，當前的方法存在重大局限性。

例如，考慮龍捲風和極端冬季結冰等與天氣相關的問題的頻率。 依賴這些地區供應的公司可以選擇雙重採購以避免供應短缺。 對於那些沒有這種選擇的人，他們可以擁有可以使用顯示事件可能性的預測技術來預測事件可能性的系統。 此外，公司可以有能力監控實時事件，以便立即重新計劃以最大限度地提高生產並確保順利運營。

通過將機器學習技術嵌入到一個 真正的數字孿生 能夠預測、響應並不斷從經驗中學習。 優化供應鏈技術可以預測供應鏈中的許多潛在事件，這些事件是中斷的明顯跡象，例如需求的逐漸變化、供應商反复延遲、關鍵設備故障或買方行為的突然變化。

在沒有連續計劃的情況下，每個計劃甚至在執行之前就已經過時了。 客戶需要實時可靠和準確的答案。 公司需要實時響應並為可預測的事情做好準備。 大多數高頻和低影響事件確實是可以預測的。 相反，例如 Covid-19 或蘇伊士運河的堵塞可能不是。 然而， 具有供應鏈的真實數字表示，使用 S&OE 增強規劃系統，替代方案立即顯現出來，以做出正確的決定並應對中斷。

總之，系統旨在提高開展業務的速度。 鑑於目前供應鏈可用的大量數據，他們必須能夠感知數據、衡量影響並在學習經驗的同時有效地做出響應。 這就是為什麼這麼多公司正在優化他們的供應鏈技術的原因。 這就是供應鏈 4.0 的全部意義所在：大數據和智能。 了解更多關於如何 連續 of S&OP 和 S&OE 可以幫助您不斷提高供應鏈的速度 Adexa.