ヨーロッパの産業ビジネスが徐々に再開し始めると、多くの企業が一度に同じ実現をしていると推測しています。 たとえば、生産計画とスケジューリングを使用すると、同じ1つまたは2つのサプライヤーから供給された原材料の一貫したバッファー在庫から、何年も これにより、安定した予測可能なワークフローが実現されましたが、サプライチェーンで発生する混乱に対しても脆弱になりました。
このような静的かつ定期的な計画は、デジタル化の出現以来、サプライチェーンの観点からますます危険にさらされてきましたが、特に今はそうです。 どうして？ 誰もが同じ速度で製造と物流業務をランプアップするわけではないので（需要が上昇する速度については何も言わない）、生産計画者は、原材料を調達し、需要を満たすために能力を利用する方法において、より柔軟かつ積極的にならなければならない。 問題は、この新しい環境で生産計画を最適化するにはどうすればよいかということです。
: 特に不安定なサプライチェーンで最適な生産計画を作成するためには、データ駆動型で可視性の高い需要と部品の予測が必要になります。 過去には、あなただけのペンと紙やExcelスプレッドシートでekeすることができたかもしれませんが、現代のサプライチェーンの複雑さに対処するために、 代わりに、高度な分析に基づいてローリング予測を作成するために、サプライチェーン上のすべての関連するタッチポイントからデータを収集できる必 これは、S&OP(sales and operations planning)ソリューションによって最も効果的に供給されるプロセスのタイプであり、特に指定された制限やその他のパラメータに基づいて、異 一日の終わりに、あなたの予測の精度—それらの予測と一致する計画された生産プログラムを作成するあなたの能力と組み合わせて—正常に最適化
生産計画とスケジューリングの標準化
S&OPソフトウェアを使用している場合は、おそらく包括的なS&OPプロセスを使用して、需要期待と稼働率 これは、需要と容量の間で永遠に行われているバランスのとれた行為を公式化するため、大部分が本当の助けになる可能性があります。 それが起こるように、この種の形式化はまた、あなたの生産計画とスケジューリングプロセスへの恩恵をすることができます。 これは、生産の各段階が実際にかかる時間だけでなく、生の商品を在庫から生産フロアに移動するのにかかる時間、そして完成した製品を生産ラインからコンテナやトラックに輸送するのにかかる時間を確実に把握するためのプロセスマッピングから始まります。 これらのパラメータが効果的に確立されると、高度な計画とスケジューリングソリューションは、ダウンタイムを最小限に抑え、スループットを最大化するために必要な洞察を実際に提供することができます。
デジタルツインと規範的分析を活用
強力な予測と実際の生産フロアの操作への高い可視性で、あなたは堅実な生産計画を作成するために軌道 しかし、プロセスのこの段階では、プロセス全体をより効率的にする可能性のある調整や調整も検討する必要があります。 これは高価な故障を食い止めるために計画された機械ダウンタイムを整理することに特定のヤードで容器を別様に積み重ねることにあなたの仕事の店の場所の整理の調節からの何でもである場合もある。 そして、どのようにこれらのオプションのどれが実際により最適であるかを把握しますか？ ここでも、高度な分析に目を向けることができます—今回は予測ではなく規範的です。 同様の技術は、工場のフロアやバリューチェーンの他の部分をデジタル化した表現であるデジタルツインに電力を供給するのにも役立ちます。 これらのデジタルツインを使用すると、任意の数のサンドボックスシミュレーションを実行し、期待される結果を視覚化できます。 そうすることで、あらゆる特定の決定がもたらすかもしれない可能性の範囲の感覚を得ることができ急速に展開の状態の最もよい選択を選ぶ位置
あなたのサプライチェーンを統合
私たちは、サプライチェーンが再起動するにつれて遅く、希薄になるだろうと述べました,そして、与えられた生産ラン 確かに、高度な分析に基づいて期待されるスループットを最適化しているかもしれませんが、サプライヤーが問題を抱えていて、必要な原材料の出荷を間に合わせることができない場合は、生産の実行が遅れてしまい、マージンに簡単に食い込む可能性のあるスループットが低下します。 本当にあなたの生産計画を最適化するためには、その後、あなたは混乱のこの特定の種類の可能性を減らすためにいくつかの方法を持っている必 そうするための最良の方法は？ サプライチェーンの統合。 今まで以上に、リアルタイムでデータを共有するために、あなたのITエコシステムとあなたのサプライヤーのそれを統合することから得られる価値の膨大な量があります。 この種の統合により、サプライチェーンパートナーのデータを使用して、独自の予測と最適化を改善できます。
ターボ透明性を目指す
うまくいけば、透明性が今後最も重要になることは前述から明らかです。 これらの新しく、出現の条件の下で繁栄するためには、計画者は表計算表を捨て、全体のサプライチェーンの概観を与える実時間計画モジュールに頼り始 これは、輸送時間、部品の可用性、およびその他の情報を可視化して、予想される需要と容量のローリング計画範囲を作成できることを意味します。 このようにして、遅延が発生した場合は、予期しないイベントが発生しても、価値を維持し、物事を動かし続けるように生産計画を調整して、可能な限
