隨機規劃–範式的轉變 S&OP

通過隨機計劃和學習行為模式的能力,我們可以隨時了解資源,工具,客戶和供應商行為在不同季節,事件或其他社會和環境因素變化下的確切可用性。 掌握了這種知識之後,就可以進行準確,適應性強的建模,從而不僅可以優化生產計劃,而且還可以精確到無需用戶干預即可立即執行的計劃。

S&OP 技術是供應鏈的粗略模型,沒有考慮資源可用性和原材料交付的可變性以及中斷的可能性。 一切都是基於這些參數的平均值和粗略估計。 這種方法可能適用於高層和長期計劃,但是要使計劃在今天,下週甚至下個月執行,則需要大量的手動調整。 這不是數字化,也沒有接近自主計劃的地方。 這只是粗略的計劃!

通過隨機計劃和學習行為模式的能力,我們可以隨時了解資源,工具,客戶和供應商行為在不同季節,事件或其他社會和環境因素變化下的確切可用性。 掌握了這種知識之後,就可以進行準確,適應性強的建模,從而生成的計劃不僅經過優化,而且足夠精確,可以立即執行而無需用戶干預。

考慮提供關鍵零件的供應商 一般 在14天內。 但是,仔細檢查發現,在夏季,分娩的可能性較大,大約在10到12天之間。 根據提前交付的可能性進行計劃可以實現更準確的計劃,甚至可以更快地交付給客戶,當然也可以減少庫存。 作為另一個示例,請考慮在維護之前的最近5天中瓶頸資源可用性的可能性。 如果在過去5天內出現故障的可能性增加,則可以製定切合實際的計劃並提供更好的交貨日期。 此外,制定計劃的方式可以改變產品的組合,避免大量使用瓶頸資源。 最後,在冬季,由於該國某些地區的明顯天氣狀況,運輸提前期可能顯示出概率分佈,這表明更長的提前期發生率更高。 為此,制定了切合實際的計劃以考慮暴風雪的可能性。

上面展示了價值 S&OE 並生成真實的模型,這些模型是供應鏈中真正的數字雙胞胎,從而帶來了更好的計劃,更高的客戶滿意度和更低的運營成本。 有關更多信息 S&OE 請點擊 這裡.

隨機規劃

憑藉隨機計劃和學習行為模式的能力,我們可以了解資源、工具、客戶和供應商行為隨變化的確切可用性。