SAP Integrated Business Planning for Supply Chain
Ta strona internetowa została przetłumaczona maszynowo dla Twojej wygody. SAP nie gwarantuje poprawności ani kompletności treści przetłumaczonych w ten sposób. Oryginalną wersję tej strony opracowaną w języku angielskim można otworzyć, korzystając z mapy świata w prawym górnym rogu.
Czym jest SAP Integrated Business Planning for Supply Chain?
Zaplanuj przyszłość w duchu zrównoważonego rozwoju i odporności na ryzyko dzięki rozwiązaniu SAP Integrated Business Planning for Supply Chain (SAP IBP). Reaguj szybciej i wyprzedzaj zmiany dzięki analizom łańcucha dostaw, symulacjom, alertom i innym funkcjom.
To rozwiązanie w chmurze jest oparte na oprogramowaniu SAP HANA. Łączy planowanie sprzedaży i produkcji (S&OP), prognozowania oraz popytu, reagowania i podaży, a także uzupełnianie i planowanie zapasów na podstawie zapotrzebowania.
- Zautomatyzowane, ściśle skoordynowane procesy planowania łańcucha dostaw
- Zaawansowane algorytmy uczenia maszynowego i funkcje planowania
- Natywna integracja z SAP Supply Chain Control Tower i innymi rozwiązaniami
Doroczny raport na temat klientów korzystających z SAP IBP (2023)
Jakie były najważniejsze uwagi na temat SAP IBP w ubiegłym roku? Zajrzyj, aby się dowiedzieć.
Główne korzyści
[Korzyść 1]
[Przedstawić fakty świadczące bezpośrednio o najważniejszych zaletach produktu. Przedstawić fakty świadczące bezpośrednio o najważniejszych zaletach produktu.]
[Korzyść 2]
[Przedstawić fakty świadczące bezpośrednio o najważniejszych zaletach produktu. Przedstawić fakty świadczące bezpośrednio o najważniejszych zaletach produktu.]
[Korzyść 3]
[Przedstawić fakty świadczące bezpośrednio o najważniejszych zaletach produktu. Przedstawić fakty świadczące bezpośrednio o najważniejszych zaletach produktu.]
Najważniejsze funkcje
Planowanie sprzedaży i produkcji
- Planowanie w czasie rzeczywistym
- Symulacja i porównywanie scenariuszy
- Współpraca
- Monitorowanie wydajności
Prognozowanie i planowanie popytu
- Planowanie popytu
- Zaawansowane wykrywanie popytu
- Solidne modele statystyczne
- Analiza szeregów czasowych
Planowanie i optymalizacja zapasów
- Wieloetapowa optymalizacja zapasów
- Solidne modele statystyczne
- Zarządzanie błędami prognozy
- Wbudowane narzędzia analityczne
Zarządzanie reagowaniem i dostawami
- Planowanie wielopoziomowe
- Planowanie dostaw
- Planowanie zgrubne
- Zarządzanie reagowaniem
Uzupełnianie zapasów na podstawie zapotrzebowania
- Płynny przepływ materiałów i informacji
- Uzupełnianie na podstawie rzeczywistego zapotrzebowania
- Obliczanie rozdzielnych buforów zapasów
- Odporność łańcucha dostaw
Przejrzystość łańcucha dostaw
- Inteligentny wgląd w łańcuch dostaw
- Scenariusze symulacji i porównywania
- Zarządzanie wyjątkami na podstawie zdarzeń
- Współpraca w ramach sieci dostaw
Przekonaj się, jak nasi klienci osiągają sukces dzięki rozwiązaniom SAP
Prognozowanie zapotrzebowania z myślą o przyszłych wyzwaniach rynku mobilności
Zobacz, jak firma ZF Friedrichshafen zaspokaja zapotrzebowanie na inteligentne produkty dzięki zintegrowanemu ekosystemowi aplikacji do planowania.
Globalna optymalizacja zapasów i poziomu usług
Przekonaj się, jak firma Hyundai Mobis ogranicza nadwyżki zapasów i lepiej reaguje na potrzeby klientów.
Bardziej zrównoważona produkcja dzięki prognozowaniu danych
Dowiedz się, jak firmie DMK Group udało się ujednolicić procesy przetwarzania danych na jednej platformie, aby jednostki biznesowe mogły śledzić dane o zapasach.
Budowanie inteligentnego, cyfrowego łańcucha dostaw
Dowiedz się, jak firma Microsoft wykorzystała Big Data, uczenie maszynowe i Internet rzeczy do zbudowania połączonego i predykcyjnego cyfrowego łańcucha dostaw.
Opinie analityków na temat planowania i zrównoważonego, odpornego na ryzyko łańcucha dostaw
Zapewnienie widoczności dzięki planowaniu łańcucha dostaw
Zapoznaj się z badaniem Oxford Economics poświęconym budowaniu widoczności i współpracy w planowaniu łańcucha dostaw w celu uniknięcia ryzyka.
Wykorzystanie sztucznej inteligencji w planowaniu łańcucha dostaw
Dowiedz się, co IDC mówi o wykorzystywaniu sztucznej inteligencji do lepszego rozumienia danych i mierzenia się ze złożonością łańcucha dostaw przez myślące przyszłościowo firmy.