通過可靠的疫苗分配 S&OE
對於任何想了解兩者之間區別的人 S&OP 和 S&OE，他們所需要做的就是聽聽新聞，聽聽該國為有效分發Covid-19疫苗所做的最新努力。 關於該國何時將有70％的疫苗的預測，還有人們排隊等候的故事，然後被告知當天沒有出現疫苗供應，他們應該在本週晚些時候回來。 這兩個不同但相關的預測凸顯了純粹的缺陷 S&OP 方法與何時使用 S&OE 能力。
以典型的代表 S&OP 您未達到應在XNUMX月底之前接種疫苗的人數的目標水平。 下等 S&OE 您所設定的模型要求人們在25月XNUMX日（例如）進行大量約會以進行疫苗接種th，則必須取消其中一半，因為疫苗尚未到貨。 在倉庫裡！
它與一家公司相關聯，該公司確定了在哪些市場中以多少數量服務於哪些市場。 S&OP 計劃，然後確保訂單的交貨時間與 S&OE 計劃。
需要精確的供應鏈數字模型，不僅要支持 S&OE 而且還可以在 S&OP 理解平均值和變異性的水平。 很容易看到對細節的需求 S&OE 級別，但是需要多少細節 S&OP，而過多的細節又有什麼代價呢？ 一個好的 S&OP 考慮需要在訂單級別實現的可變性，模型需要有足夠的細節來理解關鍵約束。 如果將您的手放在火爐上，然後放入冰桶中，根據平均溫度，您的手還可以，但是您的狀況不會很好。 和 Adexa 數字藍圖，供應鏈模型將具有所需的足夠水平的準確性，因此在創建集合模型時可以考慮供應和資源的可變性。 太多細節的代價是無法看到森林中的樹木。 用詳細的電子表格為許多計劃者描繪圖片，這些電子表格無法跟上不斷變化的條件以及做出決定所需的時間。
例如，您可以使用購買關鍵材料來了解如何 S&OP 和 S&OE 模型可以一起工作。 Adexa 數字藍圖提供了 S&OE 對單個採購訂單進行建模，每個採購訂單都具有到期日和到貨日期，這些到期日和到貨日期是在一年中的特定天氣條件下發生的。 在延長的時間範圍內， S&OP 模型將忽略單個訂單，並使用平均延遲和可變性來計劃同一產品。 問題是大多數 S&OP 系統在物料和容量的任何計劃級別上的表示都非常差。 他們在高水平上做出正確的預測並產生不切實際的計劃方面做得很差。 最後一點是 S&OE 和 S&OP 不應是單獨的系統； 一個完成另一個。 換句話說，如果數據具有適當的粒度級別， S&OP 具有以下特點 S&OE. 一個進化過程。
