대응 및 공급 계획이란?

대응 및 공급 계획은 그 기간을 불문하고 고품질의 데이터와, 데이터 작업을 위한 안정적인 계획 시나리오를 바탕으로 합니다. AI, 머신 러닝과 같은 기술을 통해 이질적인 데이터 세트를 관리하고 분석할 수 있습니다. 이러한 기술은 사용 중에 학습하여 관리자가 관련성이 높고 정교한 테스트 시나리오 내에서 여러 이론과 우발적 상황을 테스트할 수 있도록 합니다.

 

 

제약된 계획과 무제약 계획

 

공급 계획 전략과 알고리즘은 크게 이 두 가지 범주로 구분됩니다. 공급망 관리자는 보다 극단적인 미래 시나리오에 가장 잘 대응하는 방법을 살펴보려는 경우에 무제약 계획과 테스트 모델을 사용할 수 있습니다. 이 경우 예산, 가용 재고와 같은 실제 제약조건과 관계없이 모든 잠재적인 이벤트와 결과를 광범위하게 고려할 수 있습니다.

 

반면 제약된 계획에서는 그러한 제한사항과 '제약조건'을 고려하여 가까운 미래의 상황을 바탕으로 더 직접적인 관련이 있는 결과를 제공합니다. 무제약 계획은 장기적이고 구체적이지 않은 시나리오에 더 적합하고, 제약된 계획은 단기적 문제 해결과 실시간 계획 전략에 더 적합합니다.

 

 

대응 계획

 

비즈니스는 대응 계획을 통해 현재 위치에서 즉시 공급망 이슈를 다룰 수 있습니다. 대응 계획은 일반적으로 제약된 계획 모델을 사용하고 현재 공급 및 조기 단계 계획 결과물의 데이터 분석을 활용합니다. 그런 다음 공급망 최적화를 고려하여 규칙, 프로세스, 프로토콜을 모델링하는 작업을 지원합니다. 대응 계획을 통해 리소스를 빠르게 할당하고 워크플로우와 태스크를 자동화하여 우선순위, 오더 및 요청을 계획함으로써 리스크와 기회에 최대한 빨리 대응할 수 있습니다.

 

 

시나리오 계획

 

시나리오 계획과 'What-If' 분석은 동전의 양면과 같습니다. 시나리오 계획은 이질적인 데이터 세트를 분석하고 AI와 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 특정 이론이나 허용 한도를 가장 잘 테스트하도록 디자인된 시나리오를 생성하거나, 실제로 존재할 가능성이 있는 복잡한 시나리오를 개발하는 데 초점을 맞춥니다.

 

 

'What-If' 분석

 

'What-If' 알고리즘은 위 시나리오를 토대로 해당 시나리오에 여러 요소 또는 단일 요소를 적용하여 어떤 일이 발생할 수 있는지 확인하는 것으로 시작합니다. 그러나 이 프로세스는 광고에서 사용되는 A/B 테스트와 마찬가지로 한 번에 하나의 변수를 분석하여 인과 관계에 미치는 영향을 더 정확하게 파악하려는 경우에 가장 효과적인 경우가 많습니다.