强大的、人工智能驱动的动态规划对每个人来说都是个好消息——从高管到规划师再到消费者。
在 ToolsGroup，我们花费大量时间与客户合作并克服他们面临的主要供应链挑战。
这就是为什么我们吃饭、睡觉和呼吸创新，并且从不停止寻找方法来帮助我们的客户充分利用与我们的合作伙伴关系，并使他们的供应链成为世界上向善的力量。
因此，我们很高兴能够对我们的解决方案进行重大改进，并扩展我们已经强大和创新的 预测, 库存优化和 补货 能力帮助我们的客户兑现对客户的承诺，同时减少库存（及其碳足迹）并提高盈利能力。
听我们的首席执行官 Inna Kuznetsova 说：
随着企业继续面临重大且持续的供应链中断，供需规划人员需要能够迅速果断地采取行动。 借助 SO99+ v8.60，我们很自豪能够提供迄今为止最全面的产品版本，其创新的、人工智能驱动的动态规划功能将继续让我们的客户应对不确定性并做出更好、更快的决策。
探索以下功能，了解随着 v8.60 的发布，ToolsGroup 如何进一步提高其以业务速度推动决策制定的能力，并通过全面扩展的动态需求规划功能提供供应链敏捷性和弹性。
动态需求计划的增强
我们的客户将受益于 SO99 动态需求规划功能的几项重大增强。
先进的 NPI 能力
ToolsGroup 的新产品介绍 (NPI) 功能使用户能够更好地利用历史产品数据——或在没有历史数据可用的情况下建立有效的产品基线——来创建和改进新产品的预测。
在 v8.60 中，ToolsGroup 以一系列新功能扩展了此功能，这些新功能以新的、用户友好的仪表板为中心，包括：
- 能够轻松识别对新产品性能影响最大的变量并使用多个图形模型优化计划，以便计划人员可以快速选择他们的理想计划。
- 新功能状态，确保每个定义的产品属性都经过测试，以检测可能影响成功的 NPI 的任何问题。
- 预测假设分析创建虚构场景以测试预测值的变化和影响启动性能的每个变量，从而创建更可靠的启动预测。
- 多个模型绘图选项，包括条形图和蜂群图，以每个用户喜欢的方式可视化结果。
这些新功能为成功发布产品提供了更高的整体预测质量和更透明、更直观的流程，同时还为用户提供了更高的透明度，使他们能够更好地理解 SO99 预测背后的基本原理。
自动机器学习调整
V8.60 还为用户添加了许多节省时间的方法，使他们能够自动执行以前耗时的手动任务。
用户现在可以让 SO99+ 自动检测其季节性和每日概况集群引擎使用的最佳层次结构级别，同时将他们的历史数据纳入预测。
这确保了更高质量的聚类结果，从而提高了预测准确性，同时简化和缩短了整个过程，改善了最终用户体验
自动预测模型回测
V8.60 添加了自动回溯测试作为一项集成功能，允许用户将过去非常耗时的手动过程自动化。
通过校准，用户可以轻松配置模拟——每个模拟都有一组定义的参数——并存储结果以备后用。
由于更易于验证的模型，由于这些经过验证的模型以及动态预测与预测的比较，整体预测准确性更高，因此可以加快实施过程。
基于预购订单的重新预测
历史数据是规划人员所有工作的核心。 然而，使用相同的数据从当前趋势中得出结论以确定未来需求可能很困难。
现在，使用 v8.60，用户可以将发生的订单合并到他们的概率预测中，以确定未来的需求，提高短期和中期预测的准确性，同时使客户能够快速、主动地响应市场变化。
它进一步分析了过去如何收集客户订单以说明模式，同时能够为订单设置时间范围以确定当前预测的准确性。
最终结果很简单：更高的短期和中期准确性和更积极的规划。
聚合预测
在某些行业中，产品可以跨多个层次共存，具体取决于您是从需求计划还是供应计划的角度来看待它们。
虽然您可能会按尺寸和/或颜色购买一副太阳镜，但您通常会根据太阳镜的型号进行预测。
使用 v8.60，这些对比过程可以并行工作。
需求规划人员可以在任何所需的聚合级别进行预测，而不会丢失供应规划人员所需的更细微的原子（项目/区域）级别。
这确保了用户需求和供应计划的更大程度的灵活性和稳定性——通过允许每个人共存而不限制任何一个——同时仍然确保更高质量、更稳定的预测。
使用 LightGBM 增强机器学习引擎以获得更高的速度和性能
SO99+ 进一步增强了微软领先的 Light Gradient-Boosted Method，简称 LightGBM。
这种先进的建模技术通过提供更快、性能更高的 ML 引擎和更短的训练时间，显着提高机器学习性能，从而为所有客户提供更好的价值实现时间。
此外，无论组织规模如何，此功能都可以扩展，与标准机器学习算法相比，可以显着降低批处理速度，以及过度拟合和结果不稳定性，这要归功于 LightGBM 更准确的预测结果。
这是我们非常高兴在 v8.60 中引入的一项功能，并且会随着时间的推移而扩展和发展！
动态供应计划的增强
我们还引入了一些新功能和增强功能，以进一步增强 SO99 的动态供应计划功能。
动态多源
在后 COVID 世界中，尽管供应商尽了最大努力，但延迟或突然的需求激增不可避免地会导致供应问题。
这就是为什么SO99+计划从多个供应商同时补货，并允许用户设置备用供应商，使他们的企业能够在需求短缺时灵活应对。
根据预先设定的库存水平和原始供应商的预期交货延迟，自动生成订单以备份供应商，确保降低需求风险。
对于企业而言，这有助于他们保持库存水平更加稳定，降低供应风险，同时提高整体订单履行率，并提高他们应对需求变化的灵活性，无论他们在哪里出现。
动态损失销售库存调整
历史偏差通常会对未来需求产生错误的预期，从而对预测产生负面影响。
借助 SO99 增强的动态库存平衡功能，我们的软件会自动回顾历史销售情况，并填补与相同历史预测存在重大偏差的空白。
这确保了未来的预测不再因缺货（也称为销售损失）导致的零需求时期而发生偏差。
最终结果是更高质量的预测，减少了偏倚，同时允许规划人员更有效率并将他们的时间花在增值任务上。
概率物料清单 (BOM)
一些企业的物料清单 (BOM) 使用多种可能的组件选项。
考虑到这种复杂性，SO99 的概率功能允许组织考虑某些组件被使用的概率，以便在规划过程的一开始就更好地确定 BOM 所需的特定组件数量。
此数据可以导入或从每个套件组件相对于其替代品的历史消耗中获取。
然后，随着 BOM 的使用，数据会得到进一步增强，从而更清晰、更可预测地了解组件的预期使用频率，并确保公司不再需要担心每个可比选项的库存过多或不足，从而降低间接成本同时保持订单履行率。
补给引擎模块化
在此版本中，我们进一步增强了 SO99 的补给引擎。 现在，用户可以将 SO99 的 Stock-to-Service Curves 用作微服务，可用于组织供应链技术堆栈中的其他应用程序。
这种级别的灵活性确保用户可以在整个组织中充分利用 SO99 同类最佳的供应链规划功能，同时继续以更低的成本提供更好的结果。
我们还添加了额外的补货引擎更新，例如：
- Replenishment Incoherency Detection 自动检测数据定义和约束中的不一致，并通知用户采取补救措施来解决这些问题
- 供应商约束增强，包括自动同步处理相同供应商约束的产品的补货提前期的能力
以现有创新为基础
这些动态需求和供应规划功能增加了 SO99+ 中的现有创新，例如：
- 概率预测 它将历史、实时和其他与需求相关的数据组合成一个概率模型，该模型确定一系列结果的可能性（和可能性），考虑风险并实现更大的计划灵活性。 它可以无缝地自我调整以适应各种需求行为，在不确定的需求场景中生成最佳预测。
- 需求感应 旨在帮助用户更好地利用精细数据在市场变化发生之前捕捉它们，确保他们能够主动调整需求计划并降低下游延迟，同时仍然提供最佳服务水平，确保减少销售损失并增加收入。
- 自适应、基于频率的预测 通过捕获网络范围内的变化和事件并不仅考虑订单大小而且考虑订单频率，更有效地预测快速和缓慢移动的项目，提供最准确的可用预测。
- 内置机器学习引擎 映射到可能影响预测的每个独特属性，从季节性和促销到因果和外部因素，确保市场上最准确和可靠的预测
- 服务驱动的规划，一种基于服务水平目标创建库存计划的独特技术。
- 多梯队优化补货，一种先进的优化技术，可确定整个上游和下游供应链网络的最佳库存水平，使客户能够减少整个生态系统的库存，同时提高服务水平性能。
- 股票组合优化，差异化和市场化服务水平目标的设置和规划作为服务和库存之间的最佳折衷。
- 假设情景规划，库存和服务水平权衡的模拟和优化及其在不同设计场景中的影响。
- Distribution Requirement Tunnelling™，库存和安全库存参数的分时段规划，以及在补货隧道仪表板上根据这些参数可视化绩效。
- 网络平衡 这确保了物料清单中每个项目在整个分销网络中的正确平衡，包括最佳分段、资源可用性的公平分配和自动仓库间转移。
- 供应限制，所有相关供应链约束的映射和建模，如发货/接收日历、供应批次、订单频率、订单约束和补货日期。
- 在具有挑战性的供应链配置中优化补货，例如多源、网络销售损失、同等产品和库存批次到期日期。
- 聚合约束，采购和转移计划以满足供应和容量聚合约束，通过使用需求隧道优化网络中的服务水平。
关键精华
SO99+ 供应链规划解决方案是动态规划领域的市场领导者。
系统可以根据供应情况自动调整库存和补货，降低供需不确定性带来的风险。 它可以快速适应需求、市场条件和供应链中断的变化，并优化货物流动，以减少成本高昂的转移、提高效率并改善供应链的可持续性。 无论市场条件和供应链中断如何，做出更好更快的决策都可以确保实现服务水平目标。
在 ToolsGroup 强大的 AI 功能和创新思维的支持下，SO99+ 提供了推动决策制定、应对不确定性以及以业务速度交付结果所需的供应链规划能力。
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- Sumber: https://www.toolsgroup.com/blog/dynamic-planning-version-860/
