假設你開始了一段自駕遊，去發現一個新的熱點，甚至你正在開著最熟悉的路線，比如你每天上班的路上。你可能會使用實時地圖應用，比如Waze-允許司機共享和彙總有關交通模式、天氣、通行費、當地貨幣、高速公路巡邏報告和當地事件的數據，以確保你以最有效的方式從A點到達B點。無論你是要避開事故，還是在看到前麵有車時改變路線，避開收費公路，還是在當地的5公裏跑結束後改變出發時間，這種技術都根深蒂固地存在於我們的個人決策中，我們每天都依賴它。我們的需求(要求)基於對環境的共享知識而變化，利用同步數據可以節省時間和金錢。
現在，讓我們把這個鏡頭應用到企業級的全球供應鏈上，我們知道，由於自然災害、惡劣天氣、不斷變化的政治氣候和不可預見的事件，肯定會導致需求的突然變化，供應鏈肯定會出現波動和中斷。此外，當你在無法控製的混亂中航行時，還會遇到邊界過境和多幣種供應鏈旅程的複雜性等問題。想象一下，你正在公路旅行中穿越美國-加拿大邊境:一瞬間，你需要將你的速度從每小時英裏調整到每小時公裏。支持多貨幣功能的需求計劃為您的庫存和供應鏈成本做同樣的事情，在美元和CAD之間無縫切換。
導航應用程序如何像集成的供應鏈規劃
就像導航應用程序讓你選擇從A點到B點的最快、最短或最便宜的路線一樣，集成供應鏈規劃解決方案也可以根據需求驅動因素的波動來安排庫存。他們建議替代途徑和計劃，以保持您的業務盡可能低風險和盈利。
通過彙集促銷活動、銷售預測、客戶訂單變化和模式變化等曆史數據進行整合需求計劃應用程序——然後在所有供應鏈功能之間連接數據——並發需求規劃解決方案提供了一個完整的端到端視角(以及快速協作的能力)，以便更好地管理您無法控製的內容。怎麼做?通過消除整個供應鏈中的數據孤島，從而消除數據延遲、重複和缺失相關性，並發需求規劃軟件將需求的任何變化傳輸到整個網絡。其影響在整個供應鏈中幾乎實時可見。
由於各方都了解供應鏈上的各種變量，當出現問題時(因為總是如此)，您的全球銷售和營銷團隊網絡、合作夥伴、供應商、製造商、配送中心和第三方物流提供商可以一致做出決策:更快、更可持續、更快。這意味著更少的浪費，更低的風險，以及與未來和未來相關的支出和碳足跡的減少逆向物流．這是因為適當數量的庫存在適當的時間放在適當的地方，以更精確地滿足需求，即使在情況意外變化時也是如此。
用科技推動你前進
那麼它是如何工作的呢?機器學習是人工智能的一個子集，它從社交媒體提要、經濟指標和天氣模式等各種來源彙編上下文數據，以確定哪些因素可能影響需求。動態數據流被內置到您的預測模型中，而預測模型又根據您獨特的業務運營的實際情況進行定製和調整。這意味著更高的預測準確性。
也就是說，這些解決方案並不是為了“設置好就忘記”而構建的。雖然機器學習的超級計算能力可以實現更快的決策，但現代需求規劃需要人與機器之間的協作，人類將算法集中在對其業務目標最重要的事情上，當出現問題時，技術會提醒他們。雖然一些自動化對於加快響應時間至關重要，但跨供應鏈協作中的人為因素對於平衡供需是至關重要的。
一種思考需求規劃的新方法
考慮現代需求規劃的一個簡單方法是:簡單地使用曆史的、孤立的數據來預測和預測需求(舊的方法)，就像知道現在是冬天，然後假設你每天早上出門時需要穿外套，按照通常的路線開車。你會到達目的地，但你不知道哪條街道被雪犁過，也不知道你的路線上是否發生了事故。
相比之下，由機器學習和統計預測驅動的現代需求規劃將對整個過程中的每個變量進行全麵分析。除了拿起外套，它還會告訴你帶上雨傘，放棄你經常去的加油站，直奔Main st(那裏的價格一夜之間就下降了)，並建議你走小路去上班，因為你的常規路線上會有施工。
以同樣的方式，您的早晨通勤可以通過端到端可見性進行優化，數據驅動的需求規劃使組織能夠平衡市場需求與供應鏈波動、能力和風險。這種同步意味著減少計劃周期時間，並大大提高預測的準確性。
當然，不管你是否擁有值得信賴的應用，你(或你的庫存)都會到達目的地。但在依靠大量數據來決策的情況下，你會比其他人更快、更幹、更富有。下次當您的需求規劃解決方案讓您、您的客戶和您的利潤陷入困境時，請考慮一下這一點。
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