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供应链解决方案
Together规则引擎帮助您打造精益、弹性、敏捷、智能的供应链,实现您的决策智能。

供应链管理中涉及众多需要决策和规则管理的业务场景,这些场景通常与效率优化、成本控制、风险管理和协同协作相关。以下是一些典型的业务场景及其关键决策点

✻ 场景:如何选择供应商并优化采购策略?决策点:

评估供应商的资质(质量、交付能力、价格、可持续性)

确定采购批量(经济订单量,EOQ)和采购频率

处理多源采购与单一供应商的权衡(如成本vs风险)。

规则管理:自动化供应商评分卡(如质量合格率低于95%时暂停合作)。

动态调整采购订单(如原材料价格波动时触发批量调整)。

✻ 场景:如何高效分配生产资源并满足交期

决策点:

订单优先级排序(紧急订单插单vs常规订单)。

生产线平衡与设备利用率优化。

处理生产中断(如设备故障、工人短缺)。

规则管理:

基于交期、利润或客户等级的自动排产规则。

设定最小生产批次规则,避免频繁切换产线。

✻ 场景:如何选择运输方式并优化配送路线?

决策点:

自营物流vs第三方物流(3PL)的选择

配送路径规划(最短路径、成本最低或碳排放最少)

处理最后一公里配送问题(如众包物流)

规则管理:

设定配送时效承诺(如24小时达触发优先派送)。

动态调整运输方式(如紧急订单自动切换为航空运输)。

场景:

如何满足环保法规和ESG(环境、社会、治理)要求?

决策点:

选择低碳供应商或绿色物流方案。

追踪产品全生命周期的碳足迹。

规则管理:

设定供应商准入的可持续性标准(如必须通过ISO14001认证)。

自动化合规检查(如包装材料是否符合法规)。

场景:

如何实现跨企业数据同步(如与供应商、客户系统集成)?

决策点:

数据共享范围和权限管理(如库存可见性级别)

协同预测与补货(CPFR)的规则制定

规则管理:

设定数据更新频率(如库存数据每小时同步一次)

自动触发异常警报(如订单量突增时通知上下游)

✻ 场景:如何平衡库存成本与服务水平?决策点:

确定安全库存水平和补货点(如ABC分类法)。

处理滞销库存(促销、调拨或报废)。

多级库存优化(中央仓vs区域仓)

规则管理:

自动化补货规则(如当库存低于阈值时触发采购)

动态调整安全库存(基于需求波动或供应商可靠性)

✻ 场景:

如何应对供应链中断(如自然灾害、政治动荡)?

决策点:

制定应急预案(替代供应商、备用仓库选址)。

监控供应链关键节点的风险(如供应商地理位置、物流瓶颈)。

规则管理:

设定风险预警阈值(如某供应商交货延迟率超过10%时触发备选方案)。

规则化库存应急分配(如优先保障核心客户)。

✻ 场景:

如何高效处理退货、维修或回收

决策点:

退货授权(RMA)的审批流程。

逆向物流路径规划(集中返厂vs本地处理)。

规则管理:

自动判定退货责任方(如质量问题由供应商承担费用

设定退货处理时效规则(如48小时内完成退款)。

✻ 场景:

如何在成本、效率和服务水平之间找到平衡

决策点:

总成本分析(TCO)——运输成本vs库存持有成本

是否接受加急订单(高成本vs客户满意度)

规则管理:

设定成本阈值(如订单利润率低于5%时自动拒绝)。

动态定价规则(如基于库存积压情况调整促销力度)

应用示例:

ERP系统:自动执行采购订单生成、库存补货规则...

AI与大数据:实时调整需求预测或运输路线...

区块链:确保供应链数据不可篡改,自动执行合同条款(智能合约)...

通过在这些场景中嵌入明确的规则和自动化决策机制,企业可以提升供应链的敏捷性、降低人为干预成本,并快速响应市场变化

供应商选择与采购管理
生产计划与排程
物流与配送优化
可持续性与合规管理
供应链协同与信息共享
库存管理
风险管理与应急响应
逆向物流与退货处理
成本优化与权衡分析
技术驱动的规则管理工具
需求预测与计划管理
精选方案
什么是低代码/无代码/专业代码?低代码无代码差异化优势有哪些
2025-03-13
在一个日益实时、动荡、不确定和复杂的世界中,企业和军事行动都在寻找不仅能承受这种条件,而且能在这种条件下蓬勃发展的战略。其中一种战略诞生于空战的严峻考验,并由军事战略家加以完善,这就是OODA 循环:观察,定位,决策,行动 。尽管这种决策框架起源于军事,但当应用于当今的实时商业环境时,它提供了深刻的见解和优势。在本文中,我将探讨这种战术宝石如何在现代商业的数据驱动环境中改变游戏规则。具体来说...
2025-08-18
企业正在采用一种称为决策管理系统的新型运营系统,以满足消费者、监管机构和市场的需求,因为传统系统太不灵活,无法学习和适应,而且关键是无法利用大数据来应用分析。决策管理系统是敏捷的、可分析的和自适应的。它们可以快速调整以应对新的法规或业务状况,利用数据来提高决策的质量和有效性,并从中学习有效和无效的方法,从而持续改进。决策管理系统是通过关注影响单个交易或客户的可重复的运营决策来构建的。它们提供...
2025-08-18
想象一下,一位CEO在午夜眯着眼睛看Excel电子表格,这可能会使他们的公司成败。尽管拥有分析师团队和复杂的人工智能工具,但当重大决策迫在眉睫时,大多数高管仍然依靠直觉和基本的电子表格。他们真正需要的不是另一个花哨的BI仪表板。事实上,他们需要的是一个更类似于战斗机飞行员驾驶舱的执行决策界面,将复杂的市场数据转化为清晰的、可操作的建议。此外,管理人员可以使用智能手机、平板电脑、PC甚至是成熟...
2025-08-13
决策智能(DI)技术在物流行业的变革潜力是巨大的。这一创新将重塑供应链所有部门的决策执行方式。DI对高级分析、数据科学、人工智能和机器学习的使用可以前所未有地增强决策周期。特别是,DI使公司能够做出更明智的选择,优化流程并简化运营。使用快速数据分析和推荐引擎功能,DI直接专注于解决瓶颈,预测变化,并主动帮助解决问题。在本文中,我们将研究决策智能如何改变供应链决策。具体来说,我将提供10个例子...
2025-08-11
✻ 场景:如何根据历史数据、市场趋势和客户需求制定准确的需求预测?决策点:选择预测模型(如时间序列分析、机器学习模型)。

调整预测结果以应对促销、季节性波动或突发事件。

协调销售、生产和采购部门的需求计划。

规则管理:设定预测误差的容忍阈值,自动触发计划调整。

规则化需求优先级(如高价值客户优先)。

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