今日の不安定なサプライ チェーン環境において、プランナーは需要の変化、注文の変更、供給不足、容量の制約など、絶え間ない混乱の波に直面しています。彼らの一日の大半は、問題への対応、影響の評価、そして問題を一つずつ解決することに費やされています。この事後対応型のアプローチでは、根本原因ではなく症状に対処することが多く、体系的な問題は未解決のままとなり、コスト、無駄、売上損失が増加します。
計画の課題
サプライ チェーンは膨大な量のデータを生み出し、プランナーは変化のスピードに圧倒されています。システムが分断されるとデータ サイロが作成され、手動プロセスにより応答時間が遅くなり、エラーが発生します。プランナーはサイクル間の根本原因と傾向を特定するのに苦労しており、その結果、リソースの非効率的な利用、機会の損失、俊敏性の低下など、さまざまな問題が発生しています。
それは何ですか？
洞察力に基づく計画により、例外管理がインテリジェントで実行可能かつ繰り返し可能なプロセスに変換されます。このフレームワークは、例外を個別に処理するのではなく、3 つの重要なコンポーネントを 1 つの実行可能なオブジェクトに結合します。
1. 例外: KPI が目標値を下回っているか、前回の計画より低下している。例: 予測される OTIF が 90% を下回る。
2. 根本原因:インテリジェンスは例外が発生した理由を特定します。例: コミット解除された発注書により顧客からの注文が遅れた。
3. 解決策:ガイド付きプレイブックは標準的なアクションを推奨します。例: 供給の促進または再割り当て。これらの要素を統合することで、プランナーは明確さを獲得し、サプライ チェーンに最大の影響を与えるアクションを優先することができます。人工知能は、単一のサプライヤーに結び付けられた複数の例外などのパターンを検出することでプロセスを強化し、プランナーが単一の戦略的アクションで何千もの問題を解決できるようにします。
