纵观智能供应链计划、 ERP 与 MES 在制造企业中的部署现状，我们发现：
大多数的制造企业都在以 ERP 为核心，利用不同的方式执行包括销售管理、主生产计划、物料需求计划、采购管理、库存管理以及业财融合在内的企业流程管理。同时，在生产端围绕 MES ，实现生产过程的管控和优化，连接企业运营和制造的两端。
不可否认的是， ERP 和 MES 对于制造企业仍具有非常重要的意义和作用，但传统业务应用更关注执行，随着外部环境的快速变化，制造企业也应从更为全局的高度关注供应链计划的发展，通过智能供应链计划将企业的信息化和数字化拼图整合完成。
IDC 调研结果显示，在未部署供应链计划软件的企业中，仍有74%的企业主要依靠“ MRP +人工修正”的方式，来实现供应链计划的主要效果。
企业未部署供应链计划之前，一般由计划人员根据实际销售订单，以及销售部门的销售预测，作为 ERP 主生产计划（MPS）的输入，再通过物料需求计划（MRP）制定相应的采购和生产计划，而物料的实际情况也会反向约束生产计划，两者必须经过反复综合权衡后，才能制定出可执行的共识计划。
然而 ERP 中 MRP 与 MPS 缺乏多维度动态产能约束计算能力，需要人工反复修正才能得出可执行的供应计划。所以，目前大多数传统企业还是通过专业技术人员的人为经验结合 ERP 中的 MPS 和 MRP 辅助计算，来承担供应链计划的职能。
一般来说， ERP 、 MES 更关注执行，解决的是“怎么做”，而“做什么”则更多依据计划部门的经验，以人工方式协调销售、采购、库存、生产等部门之间的需求和能力，这使得决策节奏都是一次次离散行为，导致企业优化成本空间小、效率也低。这也是智能供应链计划能发挥巨大价值的领域。
从传统供应链计划向智能供应链计划转型，对企业重要性愈加凸显。
用户需求的多变和供应链的波动已经成为影响制造执行效率的主要原因，基于生产计划实现制造执行的重要性不断提升。——出自：IDC《智能供应链白皮书》
企业供应链计划决策问题几乎可以归结为基于企业主数据和业务数据基础上，实现复杂约束条件下进行的多目标优化问题。
智能供应链计划正是针对这一挑战而设计的。智能供应链计划对整个供应链的不同时间周期进行一体化计划，包括长期战略计划、中期战术计划和短期运营计划。从供应链全局出发，为每个环节制定计划，使相关人员在供应链的每个环节都能做出正确的决定，减少瓶颈并提高整体效率。
IDC 报告指出：数据基础不准确是中国市场供应链计划及 APS 项目落地最大的挑战，基础数据的治理也是项目延期甚至失败的主要原因。
与此同时，很多企业在推进智能供应链计划系统时，也会产生一个疑问：
在数据和管理尚不成熟的情况下，我还有必要部署智能供应链计划系统吗？上了系统之后又能带来多大的价值提升呢？
事实上，在这种情况下，通过智能供应链计划系统来指导管理，再基于系统建设倒逼数据治理，是实现企业管理目标的有效途径。
在当今这个数字化时代，数据已经成为企业核心竞争力的重要组成部分。随着企业不断加强对数据的采集、存储和分析，数据就能真正成为企业决策的依据和驱动业务发展的动力，并不断提升企业自身的数据治理能力与管理水平。
传统供应链系统之间相互独立，就好比一辆汽车，各个零部件虽然具备出色的功能，但如果不能协同工作，整体性能必将受到影响。
悠桦林智能供应链计划依托于企业细颗粒度的有限产能，充分考虑到交付、产能、物料、工艺、人员、安全以及效益等方面的多重目标约束。该方案融合了逻辑学、运筹学以及人工智能技术，通过算法实现对多目标约束条件下的全局优化，同时通过 IoT 等手段，实时监控执行状况，确保业务流程的闭合与高效运作。
因此，智能供应链计划应用可以更好地承担主生产计划与物料需求计划功能，与 ERP 中的销售、采购、库存体系和 MES 中的制造执行体系打通，组成独立、完整、业务和 IT 融合的供应链战略决策执行体系。
当然，在现实情况中，每家企业应考虑所处行业特性、企业业务和数字化阶段，以及企业计划体系对供应链相关销售、供应、生产业务的管理颗粒度，同时参考 IT 系统部署时间、软件采购成本、算力消耗以及业务梳理、员工培训等因素，综合评估供应链计划的架构，以及其与 MPS 、MRP 的协作关系。
可以预见的是，在未来一段时间内，智能供应链计划仍将与传统执行 IT 系统一起展开广泛动态分工协作，共同协助企业制定层级合理的供应链计划。
悠桦林智能供应链计划依托数据、智能化算法模型以及行业深度理解，将场景作为关键驱动力，帮助企业解决实际业务场景中的一系列决策优化难题，提升决策的科学性。
悠桦林智能供应链计划产品体系
⊲ 产销协同计划 S&OP ：尤其适用于个性化程度要求高、市场变化快的制造领域。消费者需求将借助数字化手段被更加精确地洞察，并极大程度上做到实时化。供给端将能够更加准确地进行预测和规划，实现前端思考， S&OP 的流程也可根据需要进行拓展，连接更多的外部输入与反馈。
⊲ 主生产计划 MPS ：将消费者的需求转化为具体的生产计划。通过对企业产能、物料供应等做一些提前规划，当企业在面对内外部环境或需求波动时，供给端可以根据需求进行实时调整，保证企业的安全库存以及中长期产能和物料的规划，保证企业在年、季、月维度供和需的平衡，以确保生产计划与市场需求相匹配。
⊲ 高级生产排程 APS ：APS 具备精细化生产安排能力，在实际应用中，APS系统可以根据实时数据和预设的优化目标，自动调整生产顺序、机器分配和人员安排等，以实现生产过程的最大化效率和最小化成本。例如，当某个订单紧急需求时，APS 系统可以实时调整生产计划，优先安排该订单的生产，同时合理调整其他订单的生产计划，确保生产线的平衡和高效运行。此外，APS 系统还可以预测和预防生产过程中的潜在问题，如设备故障、物料短缺等，提前采取措施，避免生产延误和成本增加。
⊲ 物料需求计划 MRP ：基于有限能力约束，通过算法优化计算，在考虑多种计划参数及限制条件的前提下，快速计算出各级物料在未来一段时间内的需求、供应量，生成最优的生产计划、采购计划、运输计划，并支持对过程进行追溯查看。
一套全面的智能供应链计划应用，使得企业能够实时获取全业务领域的数据，并与各业务系统实现无缝交互，从战略层到运营层，建立一个覆盖计划到执行的全方位协同优化体系。
此外，智能供应链计划应用也能更高效地处理计划调整，助力企业更好地适应日益复杂的外部市场环境。
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