如今，我想不出任何不是“智能”的产品。即使您穿的衣服也可能发出信号，洗衣机比你自己知道更多关于你的洗涤需求，而恒温器也很弄清楚如何保持舒适！

但是他们真的很聪明吗？

供应链计划系统如何才能成为智能的呢，真正的问题取决于智能如何定义。早在20世纪50年代中期，人工智能的早期阶段，一些人将智能定义为一台机器，通过键盘与位于不同房间的人对话，这样人类就认不出它是一台机器。但是有人说：如果一台机器能够做到这样，那么它就不再智能了！

与供应链计划系统有关，我们将智能定义为系统在不同情况下预测结果和或构建构造场景以获得预期结果的能力。 请注意，这是与自动化是不同的概念，自动化是指具有已知结果的同一行为的重复！

为了做到这一点，需要两个要素：

1、了解其运行环境的特征，即描述相关世界行为的模型

2、有能力从经验中学习

通勤上下班通常需要30分钟，因此您会随着时间的推移“学习”以预测所需的时间。但是，在学校放假期间，所需时间更少，使用HOV车道（多乘员车道）的速度甚至更快。 换句话说，您对可能性的了解越多，结果就会越理想。 因此，我们可以得出结论，预测和结果越准确，越详细，结果就越好。

数字化:建立供应链的精准模型

根据定义，S＆OP系统是指一种用于粗略的长期规划而设计的粗略规划模型。 这是有帮助的，但它并不适合进行精确的建模。 如您所知，S＆OP供应方逻辑与您习惯的旧电子表格没有什么不同。

它们都使用存储容量，固定的交货时间和预定义的瓶颈资源。 但是所有这三个因素都会随着产品组合的变化而急剧变化！

结论：S＆OP不能成为非常聪明的规划系统！

这就解释了为什么规划人员仅使用S＆OP系统时就需要如此多的手动计划。稍后我们将讨论S＆OE，它旨在提供准确的建模以及智能的决策和执行功能。

智能的另一个好处是了解原因。通过发现事件的原因（无论是否需要），人们可以使用原因来促进或阻止该事件的发生。考虑一个静态系统，该系统被编程为假设资源占用了80％的时间。实际上，设备的可用性可能会在不同季节发生变化，或者取决于产品组合，或随着时间的流逝而恶化。在学习或动态系统中，可以观察到变化并相应地进行调整。它可能会认识到它仅占时间的65％。这是调整世界模型以动态适应真实情况的宝贵信息。因此，更准确的模型能够获得更准确的计划结果。

系统还可以查找原因。例如，通过比较故障时间和计划的维护，可能会发现维护未按要求完成。因此可以采取纠正措施。这些类型的动力学是任何现实世界模型的组成部分，需要通过监督系统（人员或其他）进行建模。

因此，智能系统可以观察并适应其环境。

总而言之，智能系统可以为世界建模，可以变得更好，可以找到原因，并且可以自适应地自动实现所需的结果。它们可以帮助您识别非常复杂和动态的环境中的变化，可以突出显示趋势（好的或坏的），并为最终用户推荐并执行解决方案。 这种方法使企业能够适应市场、供应商、竞争和组织的持续动态变化。

数字化与智能不同。数字化仅意味着能够用数字模型表示您的供应链。供应链的数字模型类似于飞机驾驶舱模拟器，您可以在其中模拟系统的行为并查看其响应方式。模拟器越精确，您得到的预测就越好。智能被添加到数字模型中，以预测持续的变化并监视供应链的行为。因此，当预期会发生不希望的事件或供应链面临不必要的风险时，系统可以发出警报并进行纠正。例如，系统可能会警告商品的预期销售额在接下来的几个月中将翻倍，并评估这种增加的能力。如果找不到足够的库存，或者没有其他方法可以满足需求的增加，则会向用户发出警报。

准确性模型对供应链计划至关重要

没有精确的模型与飞机的粗略模型驾驶舱模拟器一样！您如何相信模拟器的反应，更糟糕的是，您会乘坐一架飞行员根据粗略模型训练的飞机吗？

既然您已经有了供应链的精确数字化模型，那么您便拥有了与供应链运作相关的所有小细节。您可以先将来自ERP，MES，PLM，CRM和其他来源的数据输入模型，然后观察系统开始工作并向您展示期望的结果。

但是，如果您拥有一个智能系统，它将在后台运行，不断监视所有进出的数据，并观察模式变化，因果关系以及增加成本或预期增加的因素的变化。成本增加。对于迟到问题以及主要原因是什么和预期是什么，也是如此。

一旦找到基础模式，它将（建议）更改模型和/或（建议）更改策略，甚至更好地调用说明性算法来纠正这种情况。

自主供应链计划分为：

自校正模型

自我完善的政策

自优化算法

显然不是一个无私的系统！但这就是整个想法！

关于这些术语的定义分别是：

自我校正

监控供应链的参数，例如设备效率，供应商交货时间和处理时间以及其他因素，以确保其正确性。大多数SCP系统采用静态值和恒定的供应链模型。然而，供应链一直在变化，并且一段时间后，原始模型已过时，因此将导致模型不准确。我们都知道不正确的模型会对您的供应链产生什么影响！记得早些时候飞机坠毁！

自我完善

监视供应链中策略的性能。例如，安全库存水平。它们是太多还是太少，如果是，那么时间和数量是多少？ 另一个例子是使用更昂贵的替代零件，这会导致更高的成本或对少数客户的紧急订单产生反应。系统通过查看模式和原因来查找问题，并建议更正步骤，甚至自行进行更正。

自我优化

这是一种改进算法和说明性技术本身性能的强大方法。这样，在对典型数据集使用几次该算法后，它便可以学习进行调整以更快地执行。标签搜索就是这样的一个例子，它留下了一些消息以指导将来的搜索，而不会浪费他们的时间走无可救药的道路。

第1步：数字化

方法：获得一个科技精准建模的供应链系统。与S＆OP系统相比，大多数S＆OE或销售和运营执行系统可以使您更接近准确性.S＆OE还提供了可执行计划，而几乎没有任何手动计划。

第2步：实施系统

方法：将S＆OE系统连接到所有其他记录系统，包括ERP，CRM，PLM甚至是MES（如果有的话），多多益善。实时或按计划，预测和对问题进行响应所需的频率获取数据。

第3步：坐下来，让系统完成工作

方法：规划人员现在是您的数据工程师。他们分析系统的结果和建议。不再需要无聊的容量分配和加急。系统可以比人类更好，更快地进行优化。 系统可以击败世界上最伟大的国际象棋大师！ 计划人员使用系统建议为降低风险做准备。

The End