S&OP basado en gemelos digitales: cómo aumentar la eficiencia de su cadena de suministro
La planificación de ventas y operaciones (S&OP) es un proceso de planificación integrado que alinea la demanda, el suministro y la planificación financiera y se gestiona como parte de la planificación maestra de una empresa. El S&OP basado en gemelos digitales es un concepto bastante nuevo ahora. Se trata más de tecnología avanzada, como una solución de inteligencia artificial y simulación.
Se llevó a cabo el seminario web "S&OP basado en gemelos digitales: cómo aumentar la eficiencia de su cadena de suministro" para explorar el S&OP basado en gemelos digitales y los beneficios de su implementación para la cadena de suministro. Los expertos en cadena de suministro con más de 20 años de experiencia profesional, Tommy You, Stephen Rowley y el gerente de éxito de socios de GMDH Streamline, Lu Shi, descubren este tema con más detalle.
Estos son algunos puntos clave de este evento.
¿Qué es Gemelo Digital?
Un gemelo digital es una copia completa de todos los activos, procesos y detalles operativos que forman parte de la cadena de suministro. Está alimentado por análisis avanzados e inteligencia artificial.
“Es como una representación digital de un producto, un objeto, un sistema o un proceso y si pensamos en algo con lo que podamos relacionarnos como un simulador de vuelo, su concepto básico es una versión gemela digital real de un avión para que podamos podemos hacer cosas en el entorno digital, que no podemos hacer en el entorno práctico. Podemos usarlo para volar un avión de A a B y esperamos aterrizar en un tiempo específico”.– dice Stephen Rowley.
Enfoque de IA en Digital Twin
La IA se utiliza para reconocer los patrones de demanda de los clientes y aumentar la precisión de los pronósticos. La previsión se basa en árboles de decisión previamente entrenados que aplican descomposición de series temporales estacionales, modelos de demanda intermitente y basados en eventos.
El modelado de simulación dinámica de la cadena de suministro identifica problemas críticos que pueden ocurrir en el futuro y ayuda a tomar las medidas necesarias para evitar pérdidas.
¿Qué es la máquina del tiempo y por qué es importante?
Time Machine: una herramienta de simulación que ejecuta recomendaciones de compra en un sistema ERP simulado. El tiempo pasa tan rápido como su CPU lo permite mostrándole el futuro de su cadena de suministro en todos los informes y pestañas.
¿Cómo puede Digital Twin nivelar la toma de decisiones?
Streamline hace un muy buen trabajo como gemelo digital. Es poderoso para realizar escenarios hipotéticos. El gemelo digital está aquí para calcular lo que será si cambiamos la suposición en lo que respecta al plan de ventas, suministro e inventario.
¿Cómo puede ayudar Digital Twin con la gestión de riesgos?
Guía paso por paso:
“Podemos crear escenarios detallados para comparar nuestras proyecciones actuales con nuestro presupuesto, lo que nos permite identificar cualquier discrepancia en los gastos y las asignaciones. Al hacerlo, podemos tomar medidas para cerrar las brechas y optimizar nuestra cadena de suministro aumentando tanto la capacidad de nuestros propios recursos como los de nuestros proveedores. Esto asegurará que podamos maximizar nuestra productividad”.– dice Tommy Tú.
¿Cómo puede Digital Twin garantizar la cooperación simultánea del equipo?
Los beneficios de usar Digital Twin para Team Consolidation:
“Digital Twin es el siguiente nivel de implementación de S&OP. Podemos hacer que todas las partes del negocio trabajen juntas a través de una única fuente de verdad. Con Streamline podemos crear un entorno colaborativo para sus diversos equipos”,– dice Stephen Rowley.
La línea de fondo
Digital Twin ayuda a los equipos de S&OP a simular varias opciones de decisión y a comprender los efectos de cada una y el impacto potencial en otras partes del negocio. El software gemelo digital Streamline permite impulsar el crecimiento operativo y brindar visibilidad en tiempo real, lo que permite mejorar la eficiencia de la cadena de suministro.
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