数字供应链计划的7个维度.docx

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1、数字供应链计划的7个维度许多组织希望将其供应链计划（SCP）数字化，但是很少有供应链计划负责人知道这实际上意味着什么。大多数人认为某种形式的数字技术将满足他们的需求。但是,即使新的机器学习（M1）算法提高了需求预测的准确性，总体质量也很可能不会提高。通常，这是因为将改进的预测输入到现有功能中-通常是一些脱机电子表格和需求公式，它们无法处理M1算法产生的结果。这不是数字规划。尽管任何组织都可以在计划中投入技术，但暂停一会儿并思考哪种类型的数字技术更有意义。Gartner将数字供应链计划定义为使用数字技术，例如云，大数据，机器人流程自动化（RPA）,人工智能（AI）或M1,以改善或改变供应链中计划

2、决策的质量。数字化计划为SCP领导者提供了解决经常降低计划决策质量的四个关键因素的巨大机会:Gartner分析师副总裁TimPayne说。这些是可变性，偏差，低质量的数据和决策模型。尽管任何组织都可以将技术投入计划中，但稍作停顿并考虑在其当前的成熟状态下哪种类型的数字技术更适合该组织更有意义。Gartner通过七个关键方面的视角看到了数字SCPo公司在这些方面的进展越深，其SCP的数字化程度就越高。逐步改善将产生更多的商业价值，并导致公司计划其供应链的方式发生转变。MixofDecisionType1atencyofDecisionDataSevenDimensionsofDigita1P1a

3、nningHorizonta1A1ignmentofDecisionsner2019Gartner.Inc.ndcRsaff11iteA11rightsreeerved.PR_74734维度1:决策水平对齐组织，特别是计划成熟度较低的组织，应首先关注此方面，因为它旨在使端到端供应链中的计划决策一致。这可能涉及放弃电子表格以用于基于云的统一计划系统。已经掌握了这一步骤的组织应该研究如何包括贸易伙伴和其他生态系统实体。第2维：决策的纵向一致性在这个维度上，目标是确保所有计划决策都与整体业务战略相关并支持其执行。这种垂直调整的模型是销售和运营计划（S&OP）,它为所有日常运营决策提供了战略框架。第3

4、维：决策自动化程度许多组织希望使用RPA和M1等数字技术来自动化计划决策，并为计划人员开放能力，以从事更多增值项目。尽管这是一个很好的理由，但这些技术的真正价值在于它们减少了或完全消除了人为决策的偏见。Payne说：例如，可以自动进行需求计划，以至于90%的流程都在无需人工干预的情况下进行处理。即使人类做出决策，先进的分析技术也可以在整个供应链中提供更好的可视性，以帮助规划人员做出更明智的决策。维度4:决策类型的混合在计划中，每天都要做出决策。在低成熟度的组织中，您会看到许多部门的最佳实践决策和一些混乱的决策。第二种情况发生在整个供应链都将受到影响的时候,但是决策者并不完全知道如何，也没有办法

5、在整个供应链中调整他们的决策。组织可以通过技术来减少混乱的决策，例如，使用提供更多可见性和数据的记录计划系统。有了对所有因果关系的全面洞察，决策变得更加容易，并且大多数最终可以自动化。维度5:决策数据的延迟所有好的决策都需要数据。许多供应链计划负责人的困境是他们必须依靠过时的数据来预测未来,这往往会降低计划决策的质量。在很多情况下，当计划分析运行在执行阶段以决定未来时，执行阶段的初始数据已经存在几个小时。这意味着在使用数据时，执行可能已经处于完全不同的情况。Payne说。技术可以大大减少数据等待时间，因此计划人员可以更好地了解现实情况。维度6:决策数据的粒度计划越数字化，决策数据将越精细。例如

6、，如今的计划人员通常仅在每月或每周的水平上接收总需求数据。技术将允许他们在下订单或发生影响订单的事件后立即使用这些数据。同样适用于供应方，那里将有物联网（IoT）传感器数据可用于几乎实时地响应变化。维度7:双峰计划的程度最后一个方面与组织可以执行的计划类型有关。模式1描述了公司现在如何计划，最佳实践。技术可以例如通过优化计划算法来帮助不断改进模式Io模式2是关于创新和步骤更改的改进。目前，大多数组织在计划中几乎没有模式2o但是，技术可以极大地增强模式1的能力，并有助于增强强大的模式2能力。考虑利用社交情绪数据来提高预测准确性或从不同的数据集中检测新的相关性和因果关系。如果此模式下的试点显示出足够的ROI,则可以将其转换为模式1,并成为最新的最佳实践。