規範的分析和人工智能
在我以前的博客我談到整合供應鏈金融業務,包括概述如何集成業務計劃(IBP)可以幫助。現在是時候看看IBP如何把供應鏈的下一個級別的性能,並將金融與你一起。與供應鏈管理的其他領域一樣,機器學習和人工智能(AI)可能會在IBP找到根源,主要通過引入規範的分析。
與描述性分析,看發生了什麼事,為什麼,和預測分析,探討了將會發生什麼,說明性的分析表明操作和顯示了每一個可能的選項的含義。它告訴你最好的方式去你想去的地方。
造型財務和運營業務約束和使用規範的分析和緊急後備提供增強的可見性和更好地管理變更的能力。結果是一個更全麵的組織由高管和更快的決策。IBP做好提供了一個周期性滾動預測,強調了預算和業務之間的差距,幫助引導公司想成為。
添加動態數據集成和假設等能力,直接從智能機器停機時間和材料的可用性將創建一個自動更新計劃和預測,可以觸發警告經理如果出現偏差。你可以幹預之前突破臨界閾值。我們已經接近這一現實,但規範的分析可以對戰術和戰略決策時。這將創建規範的執行,自學和自我維持的算法不僅大綱最好的解決方案和實現它,而且後來將變化的情況下進行更改。
斯圖爾特·哈曼奧利弗·懷特亞太區合夥人認為,IBP的未來在於短期的改善計劃和執行以確保中長期計劃交付。他說公司是不幸的是,“…受到缺乏一個健壯的、正式的、每日/每周計劃和執行過程,整合需求,供應,產品管理和客戶服務活動在短期內規劃周期(通常是未來12周)。“改善這一地區意味著高級管理層花更少的時間被吸入短期活動,除非他們的注意力實際上是必需的(異常管理),並允許他們專注於長期規劃的視野與緊急後備。
與這種改進執行將強調更好的理解經濟增長從何而來以及一個組織的產品和服務提供價值,所有這些都將通過國際預算促進會更新過程。更多的組織將采取緊急後備計劃的不確定性和波動性,使用它來確定風險領域,他們的供應鏈是最容易改變的地方。
哈曼指出”,擁有正確的程序將允許企業和供應鏈來提高他們對潛在結果的理解,最終使他們準備的不確定性。這樣做的公司最好的能夠抓住機遇總是伴隨變化。”
IBP的未來在於其計劃在網絡擴展的端到端值的能力,不僅在自己的四麵牆。這需要理解和包含相互依存的供應鏈的約束和商品在全球的界限。但是結果將是一個更好的企業範圍的理解約束、風險和機會。
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