Az ellátási lánc tervezésének újradefiniálása diszkrét esemény dinamikus szimulációval

Nagy örömünkre részt vettünk a május 24-25-én megrendezett Supply Chain Digitalization Conference-en. Alex Koshulko, az GMDH Streamline vezérigazgatója és társalapítója, valamint Natalie Lopadchak-Eksi, a partnerségekért felelős alelnök nyitotta meg az eseményt, feltárva az „Ellátási lánc tervezésének újradefiniálása diszkrét eseménydinamikus szimulációval” című témát.

A konferencia összehozza az ellátási lánc és a technológia újítóit, hogy előmozdítsák a teljes digitális átalakulást az ellátási lánc iparágain belül. Több mint 350 résztvevővel és több mint 20 előadóval, köztük az Amazonnal és az SAP-vel, ez egy informatív digitális esemény volt, lenyűgöző előadásokkal arról, hogyan lehet javítani az ellátási lánc ellenálló képességét, agilitását és hatékonyságát. Kiváló lehetőség volt ez az GMDH Streamline számára, hogy megosszák egymással tudásukat és szakértelmüket a diszkrét esemény dinamikus szimuláció fontosságáról és értékéről szóló előadás során.

Foglaljuk össze és foglaljuk össze a legfontosabb tudnivalókat.

Diszkrét esemény dinamikus szimuláció vs Digital Twins technológia az ellátási láncban

Napjainkban az ellátási lánc zavarainak növekedése miatt az ellátási lánc tervezése rendkívül bonyolulttá vált. Nyilvános jelentések szerint az ellátási lánc hatékonyságának hiánya évente 2 billió dollárba kerül világszerte. Mivel a hagyományos megközelítések már nem működnek olyan jól, meg kell vizsgálnunk a modern megközelítéseket, amelyek képesek kezelni a jelenlegi megnövekedett bizonytalanságot.

„Az Streamline csapatával a Discrete-Event Dynamic Simulation bevezetésén dolgozunk, amely segíthet a kereslet előrejelzésében és a készlettervezésben. A diszkrét esemény szimuláció (DES) egy rendszer működését (diszkrét) események időbeli sorozataként modellezi. Az időben diszkrét eseményekkel történő modellezéssel szimulálható a rendszer működése”– mondta Alex Koshulko. „A digitális iker pedig egy jól ismert megközelítés, amely számos iparágban alkalmazható. A digitális ikrek nagyon részletes modelleket készítenek egy objektumról. Szóval mit csinálunk? Diszkrét eseményszimulációt használunk a digitális iker létrehozásához, amely a vállalat működésének modellje, láthatóságot biztosít, és támogatja az intelligens döntéseket, amelyek segítenek elkerülni a veszteségeket és az ellátási lánc megszakadásait.”

Miért olyan nehéz megtervezni az ellátási láncot?

Íme az okok a jelenlegi kutatások alapján.

Készlettorzulások

A készletek torzulásából eredő veszteségek 2022-ben világszerte elérték az 1 TP55T1,9 billió értéket, és a vállalkozások többségét érintették (IHL, 2022). A COVID-elzárások, a gazdasági visszaesés és egyéb problémák keresleti anomáliákat és beszállítói késéseket okoznak, majd készlethiány- és túlkészletproblémákat.

Törvény előrejelzés pontossága

Az emberi hiba a fő probléma a 46% raktárakban (Szoftverútvonal, 2020). 67.4% ellátási lánc menedzser Excel táblázatokat használ felügyeleti eszközként (Zippa, 2022)

Vásárlási korlátok

34% vállalkozás késve szállított megrendelést, mert véletlenül olyan terméket adtak el, amely nem volt raktáron (Peoplevox, 2021).

A láthatóság és az ellenőrzés hiánya

Az ellátási lánc láthatósága világszerte az egyik legfontosabb stratégiai prioritás a vállalatok számára (EY, 2021). Csak 6% vállalat számol be teljes láthatóságáról az ellátási láncáról. A cégek 69%-je nem rendelkezik teljes láthatósággal (Zippa, 2022)

Mi az a Digital Twin?

A digitális iker az ellátási láncba kerülő eszközök, folyamatok és működési részletek teljes digitális másolata. Fejlett analitikával és mesterséges intelligenciával működtetve átfogó és mély képet ad az ellátási lánc teljesítményéről annak teljes összetettségében, valós időben, és azonnali betekintést nyújt arról, hogy mi működik jól, miben lehet javítani, és milyen lehetséges kockázatokkal jár. .

Hogyan növelheti a Digital Twin az ellátási lánc hatékonyságát?

„A Digital Twin a jövőnk hosszú távú szimulációja” – mondta Alex Koshulko. Támogatni tud minden folyamatot a tervezéstől az utánpótlásig, az S&OP-ig, valamint pénzügyi előrejelzéseket is nyújt a vezetők és a pénzügyi osztályok számára. Tehát hatással lehet a kereskedelmi tevékenységek minden aspektusára.”

A digitális iker segít:

Rövid, közép- és hosszú távú döntéshozatal

Megzavarja a kereslet, a kínálat és az utánpótlás változásait

Érett S&OP folyamat

Előrejelzések szimulációi

Ha konkrétan az Streamline-ről beszélünk, akkor lefuttathat egy szimulációt, és több hónapra előre futtathatja előrejelzését és ellátási tervét, saját ajánlásait végrehajtva egy virtuális ERP rendszerben, hogy megmutassa, hogyan fog kinézni az ellátási lánca a jövőben.

Három olyan hiba, amelyet el kell kerülni az AI-vezérelt dinamikus szimulációs eszközök használatakor

Kuka be, kuka ki

Helytelen adatok használata a szimulációban helytelen és irreális ellátási tervhez vezet. A legjobb módja ennek elkerülésére, ha (1) készít egy kezdeti keresleti tervet egy mesterséges intelligencia-alapú előrejelző eszköz segítségével, (2) kéri a tervezési részlegtől a jóváhagyást, hogy dinamikus szimulációval gazdagítsa csapata feltételezéseit. (3) Futtassa le a dinamikus szimulációt, hogy betekintést nyújtson az ellátási lánc legvalószínűbb működésének jövőjébe.

A pillangó hatás figyelmen kívül hagyása

Még a paraméterek kisebb módosításai is hosszú távú újraszámítást igényelnek. Ha tovább akar tekinteni a jövőbe, ismételten el kell indítania a hosszú távú dinamikus szimulációkat.

Megfeledkezve a változékonyságról

Számos olyan megoldás létezik, amely meglehetősen leegyszerűsített szimulációs modelleket kínál, amelyek nem felelnek meg az ellátási lánc műveleteinek összetettségének. Bár sok közülük lehetővé teszi a kereslet változékonyságának figyelembevételét, előfordulhat, hogy nem vesznek figyelembe más alapvető paramétereket, például az átfutási idő változékonyságát. Ügyeljen arra, hogy azt a platformot válassza, amely mindkét paramétert tartalmazza, ha pontos és reális rendelési tervekre törekszik.

Végső megjegyzésként

Szakértőink tanácsai az ellátási lánc hatékonyságának javításához:

1. Próbálja megérteni, hol vannak a hiányosságok szervezete ellátási láncában.

2. Határozza meg az elérni kívánt mennyiségi és minőségi célokat.

3. Konzultáljon szakértőkkel arról, hogyan lehet jobban teljesíteni az ellátási láncot a Digital Twin megoldással.

4. Készítsen stratégiát és lépésről lépésre útmutatást az üzleti célok eléréséhez.

„Örülünk, hogy a több mint 1000 ügyféllel végzett munka során szerzett tapasztalatainkon alapuló szakértelmet biztosíthatunk Önnek” – mondta Natalie Lopadchak-Eksi. „Küldetésünk, hogy digitalizált ellátási lánc tervezési megoldásunkkal segítsük a vállalkozásokat az ellátási láncuk fejlesztésében.”