供应链中的大多数公司都有工具来帮助他们管理整个供应链中的资产。此类资产管理的示例性工具有 ERP、CRM、SGA 等。然而，默认情况下，此类解决方案不会对进度表应用任何分析智能。

将人工智能和数学优化功能集成到容量规划和管理中，可以  在链中的每个点实现真正的优化。从长期战略规划到详细的运营规划，分析和人工智能的应用有助于提高日常运营效率、更高的服务水平等。

沿供应链计划和定义的 时间表必须自始至终保持一致。这确保了持续的供应流，因为它是一条链，一个环节的不匹配将影响后续的供应链实体。例如，生产延迟会影响分销，因此也会影响相关的交货日期。

让我们从广义上看一下，优化可以应用于供应链规划和调度的哪些方面，以及优化可以带来哪些好处。

更好的销售和运营计划

在这一点上，重要的是要全面了解影响销售和运营的因素，以便使它们保持一致。使用预测模型对需求进行良好 规划 将有助于计算供应链中不同流程中的最佳容量和资源分配。

更有效的库存管理

在此领域进行优化可确保您始终拥有必要数量的原材料、中间产品或库存物品，并避免影响盈利能力的常见障碍，例如库存水平高、产量低或浪费过多。

高效生产

生产过程顺序的最佳 规划 及其与其他时间表的协调确保始终以最低成本满足服务水平。

在应用优化模型时，必须考虑许多变量，例如：有些员工可能会或可能不会使用某些机器，有些生产顺序可能产品必须先通过一台机器才能进入另一台机器，每个都有它的容量和执行时间。必须平衡时间表，以便生产流程以最佳方式进行。这还没有计算与初始计划不一致的日常事件（延误、故障或机器故障……）。因此，拥有能够实时优化重新规划的工具至关重要  。

更好的仓库规划和运营

在仓库运营规划中应用优化  可以减少不同任务（卸载卡车、商品定位、拣选、包装、装载等）和仓库内路线的时间和成本，从而最大限度地减少交货时间。

在配送中心，任务的工作量有非常明显的峰值，在规划时必须考虑到这些峰值。此外，每项任务所需的体力也有很大差异。例如，装卸任务比拣选或包装对体力的要求更高。这些类型的任务必须平均分配，考虑到其中一些不能由某些员工执行，并且有些员工在某些领域的专业知识比其他领域多，因此他们的执行时间比其他人少。雇员。

资源高效的运输和物流

运输规划（车队和货物）应最大限度地利用可用资源以降低成本。另一方面，规划的 运输路线 应尽量减少里程和燃料使用，以降低成本和排放，避免空载，并根据现行法规（每天最多行驶小时数或公里数、强制休息、 ETC。）。

一个不同且非常有趣的例子是所谓的“接力运输”，其中货物的转移是分段进行的。第一个司机将拖车从 A 点带到 B 点，这是一个战略性选择的停靠点，用于更换牵引车和司机。这家其他承运人将拖车从 B 点带到 C 点，第三个司机拿起拖车将其带到最终目的地 D。这样，商品不断移动，不会因强制中断而停止运营商。

这种方式极大地限制了一些承运人与其他承运人的时间表，因为他们必须在正确的时间和地点卸货和提货。所以 良好的规划是必不可少的 。

还必须考虑到外部因素会影响规划，例如交通缓慢。在这一点上，重要的是能够实时重新计划，这可以最大限度地减少日常事件的负面影响。

优化人员配备

在人事计划中应用优化可提高生产力和员工满意度，同时遵守劳动法规和业务规则、要求和限制。

根据 INE 的数据， 只有 8% 的西班牙公司使用高级分析来管理其人力资源 。这意味着 92% 的公司仍然通过电子表格或平台手动计划员工的日程安排和任务，而没有进行任何类型的优化。负责人投入大量时间完成的任务，如果不考虑所有变量和限制，该任务可能效率低下。

为了达到最佳效果，时间表和任务的分配必须考虑到员工执行某些任务所需的能力和技能、劳动法规（休息时间、每周最长工作时间、加班时间等）、协议（工作年限、工作类型）工作日、可用性等），商店的开门和关门时间，或机器的开关等。

如果我们谈论专注于辅助销售的商店人员，那么设备的大小以及员工的日程安排和任务与全天访客流量直接相关。为了服务所有潜在客户，有必要满足高峰时段的需求。此外，在商店人流量最大的时间段，应该有最快、最果断的工作人员，因为这是在销售点人多的时候顾客所寻求的。这样，转化率就提高了。另一方面，在非高峰时段，员工应该更专注于提供个性化的客户服务，这些时段的客户资料通常会寻求这种类型的体验。这就是您可以增加每位客户门票价值的方法。

结论和最后的评论

大多数供应链都依赖技术工具来制定生产、分销和销售计划，但很少有人在整个供应链中应用真正的优化和调整计划来确保供应的流动和质量。服务。

除了这种规划的内在复杂性之外，还有每个区域的特殊性以及每天发生的事件或变化。

应用数学优化生成智能规划可以提高运营效率并快速响应运营当天的变化，实时优化重新规划，以最大限度地减少面对新场景的低效率。

在以后的文章中，我将更详细地讨论解决供应链不同领域的产能规划问题。

Linnart Felkl

专业领域为优化和仿真的工业工程师（R，Python，SQL，VBA）