让我们从谈论供应链数字孪生开始。顾名思义，数字孪生是供应链的理想完美反映。 它具有供应链的所有属性和特性，并且它的行为几乎与供应链完全相同。那就是双胞胎吧？

但更重要的是，像任何其他孪生兄弟一样，数字孪生兄弟必须随着供应链的增长而增长，它必须随着供应链的变化而变化。你不可能生出彼此不同的双胞胎(当然，我们正在谈论的是异卵双胞胎!)它应该以多快的速度改变?非常快。换句话说，数据延迟是很关键，否则你最终会做出对过去很好的决策，但“现在”就不行了。

S&OE实质上是S&OP的完善

“现在”是指什么时候？

我们所说的“现在”是指时间紧迫，不一定是实时的。时间紧迫意味着及时获取信息。例如，一台关键设备的故障，需要立即处理，然而，两天后需要的零件，交付延迟几个小时，这可能就不是一个需要响应和解决的问题。要做出这样的决定，是需要智慧的。这是系统可以根据其对环境的理解做出良好决策的领域之一。

模型是供应链环境的准确表示

不，您不能为供应链购买数字孪生子，但您可以制造一个，不过您必须具有复制并不断更新它的建模能力！ 因此，您需要数据，并且需要一个可以准确地对环境建模，即销售和运营执行功能或S＆OE。

S&OE是S&OP的完美体现。它是从供应链的高层次表示到详细建模的连续体。下图描述了功能和粒度以及决策范围之间的关系。

如上所示，数据的粒度越细（延迟时间越短），您越接近更精确的模型和数字孪生模型。

· 对财务计划的错误预测

· 给客户的交货日期不准确

· 资源优化和产品结构不合理

· 规划者花费大量不必要的时间试图调整规划来使其生效

· 规划者设想了很多假设分析场景，试图弄清楚该怎么做

· 由于规划集中，因此需要很长时间才能获得规划

那么，治愈方法是什么呢?

统一数据模型(UDM)。统一的数据模型支持供应链的水平和垂直表示。当高级和详细级别的数据可用时，它能够保存这些数据。它也可以在混合模式下工作。这是高级数据和详细数据的混合体。

因此，拥有UDM，您就可以在深入的过程中不断发展!

那有意义吗？ 这意味着您的数据越精细，越全面，系统将自动变得越来越接近数字孪生。 因此，

只需添加数据即可。 无需其他系统！

了解有关UDM的更多信息

尽管当前大多数S＆OP解决方案提供商都是这种情况，但这是最低效的方式。因为您最终需要集成和维护两个独立的系统。即使它们来回传递数据，但由于它们具有不同的模型和不同的环境逻辑，因此它们不会互相通信。换句话说，S＆OP输出可能不被S＆OE接受为输入。这与您今天面对的情况是一样的，有执行人员告诉你的计划人员这太多或太少，或者简单地说，我做不到！

下图显示了S&OE的特性

我们还没谈过智能呢！

对于任何一个聪明的人来说，他们都需要对他们所处的环境有一个很好的了解。否则，您如何才能做出明智的决定？如前所述，S&OP是供应链的一个粗略模型。任何附属于它的所谓的智能都是相当愚蠢的！智力来自观察和发现行为模式，因此我们可以根据这些观察和数据对未来做出预测。如果只有高级模型，数据粒度不够，那么系统如何进行适当的观察并提供预测？这也是S＆OE对于获得足够智能以自主运行您的供应链的系统至关重要的另一个原因。

你是在说自动化的吗?

自主供应链不能依赖于一个集中的系统或控制塔。原因是集中式系统太慢，而且存在数据延迟。此外，集中式系统无法在它们所属的级别上解决问题。想象一下，你的车里没有减震器而是有一个中央系统，在你遇到路上的小颠簸时告诉车轮该怎么做。就像自动驾驶汽车一样，自动供应链也需要“智能传感器”，能够感知、做出反应和学习。这以分布式代理或机器人流程自动化的形式出现，适用于供应链内外的每个业务流程。 

上述数字规划图中所描述的“代理”（精灵）正是这些分布式过程，它们能够以时间紧迫的方式感知和响应，吸收操作中的所有执行问题。我邀请您点击这里，了解更多关于这些代理，以及他们如何操作、协作和自主运行您的供应链。

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总之，数字化和自主规划的秘诀有三个要素:

数据，建模能力和智能

还有三个重要的问题要问你自己：

1、我能用这个系统走多远？它能多准确地模拟我的环境？

2、它是集中的(一个大的S&OP)系统还是分布式且连续的，即时间关键型和事件驱动型的计划?

3、它是一个单一的模型(仅用于水平规划)，还是一个统一的数据模型，水平和垂直方向兼用形成一个连续体，而不是单独的系统和数据模型?