ToolsGroup返回到其SCP根




去年秋天,我们有机会重新与 ToolsGroup 在其北美的用户论坛在波士顿。在的需求驱动供应链规划专家(SCP),该公司提供先进的软件需求分析历史跨越多个维度,使企业获得更准确的预测和库存目标驱动优秀的客户服务水平在他们的供应链与全球库存少。 ToolsGroup的解决方案跨越主要的SCP等领域规划需求的(包括按需协作需求传感,促进预测)以及库存优化先进的存货建模产品结构优化多梯队推迟 / 分段优化很多尺寸的优化)。这些创新的技术和先进的技术,使企业提高其规划流程自动化。

ToolsGroup在全球拥有200多家客户(31个国家)和一个在同行业中最高的客户保留率。公司拥有广泛的需求和库存驱动型行业工作经验,制造商,批发商,零售商。自1993年成立以来,在欧洲并没有改变ToolsGroup的垂直聚焦:密集分布的垂直具有挑战性的需求或库存的问题。该公司最大的三个垂直消费品,批发分销及零售,以及售后零件。

通常

ToolsGroup全球关注的上层客户(超过200亿美元年销售额)。 “上中端市场”公司(2亿美元[美元] $ 2十亿[美元]),长在欧洲和世界其他地区的中流砥柱,有现在也成为美国(美国)市场的一个焦点。许多ToolsGroup客户上运行SAP 的Microsoft Dynamics AX 企业资源规划(ERP)平台。也被集成ToolsGroup系统 JDA软件公司i2科技公司 Manugistics公司),甲骨文 (包括前,及其他传统的ERP和/或供应链管理(SCM)系统

ToolsGroup总部设在马萨诸塞州波士顿,并在荷兰的阿姆斯特丹。该公司还遍及欧洲和世界各地的分销合作伙伴在各大城市均设有办事处。该公司经营的五个办事处,在欧洲,三个在北美,一个在开普敦,南非。 ToolsGroup合作伙伴代表,而在其他国家,如瑞典,以色列,波兰供应商在日本一个新的代表产品界面翻译成汉字。

18年前创建

的ToolsGroup过岁月的
ToolsGroup的建设需求和库存软件解决方案的售后零部件规划。那时,SCP是基于对各种先进的规划和调度 (APS)解决方案,基于过时的建模技术(20世纪60年代的清点科学理论和预测方法)和“确定性”的优化算法。确定性算法,在非正式术语,可预见的行为:给定一个特定的输入,他们总是产生相同的输出,底层机器总是通过相同的状态序列。

同样的方法刻画了许多今天仍在使用的系统,尽管固有的弱逼近。建模这种方法的准确性和可靠性的缺乏迫使规划者们花费了大量的时间调谐参数和选择选项,仔细审阅详细计算,最后手动覆盖系统的建议的很大一部分。

售后(服务或备用)部分的环境,与它的许多库存单位(SKU)的位置组合,高比例的滞销产品,非常庞杂的需求和供给行为,跨产品需要高度自动化的系统,拥有先进的自整定功能和更严格的统计学建模。

这些要求现在已成为常见的许多其他垂直行业,由于多项因素(更丰富的产品系列,更精细的分销网络,控制较短的时间段),创造了所谓的“长尾巴”现象。长尾巴指的统计特性,更大份额的人口依赖于指数的概率分布的尾部比“正常”(或高斯分布)下观察到的,在本质上是对称的。

在绝大多数的工业部门,规划者

现在已经控制住一个更高的数量SKU的位置,所有的特征较为波动的随机行为,这是相当困难模式。典型的“正常”(高斯)分布的假设,如今都可以在相对较小的百分比例(不到5%至约25%,这取决于部门和业务特点)的其余部分的SKU的位置,需要多更先进的统计建模能力。

对于这种售后

概率随机,或的随机算法是比较合适的,因为它们确定一个给定的数字是否是素数,有很小的几率是错误的。例如,如果在这个位置上的库存水平为X,那么应该是Y(比方说,97%)的服务水平(没有缺货,错过了分娩的可能性)。某些简单的方法(如克罗斯顿的方法,或类似)设计处理的波诡云谲/间歇性的需求行为的项目的“长尾巴”,可以只提供一些防范预测不稳定的程度,但它已经被清楚地证明,他们不能提供的建模精度,需要可靠的库存建模和优化

使用这种系统延续了需要在传统的方式来管理SCP:序列几乎集成功能(需求预测,库存管理,补货计划),在一般情况下,是很容易产生手动密集不良程度的“牛鞭效应”(不必要的库存堆积上游)供应链中的节点。虽然他们使用的一些统计要素在这里和那里,有没有综合统计建模的整个供应链。

是什么让ToolsGroup的方法与众不同的是,它是基于一个完全集成的的统计建模框架,其中,每个供应链节点,提供可靠的统计描述(全概率分布):“流动”的行为(为每个每个入站和出站链接),库存位置节点,提供的性能(“随机”的服务水平和服务时间)

所以,从一开始,ToolsGroup建的解决方案为蓝本的需求和库存规划过程中没有考虑统计的快捷方式。该公司的第一个标准的SCP软件产品被发布于1996年。此后,ToolsGroup已经扩展到其他垂直,同时保持严格的统计建模为骨干的解决方案,涵盖多种优化功能,解决供需波动。

SCP终极版
许多用户和供应链管理软件供应商了解问题处理日益增加的需求和供应的不确定性,并首次尝试绕过它具有以下先进附加模块:

  • 库存优化,凭借先进的运筹学模型,以确定最佳库存持仓和供应网络中的补水很多大小。
  • 需求感应额外的“知名度”,在网络上寻找并试图检测的需求信号的统计模式更好地预测需求的SKU位置水平。
  • 推广建模分析数以百万计的宣传活动,通过促销和广告的统计表示。
在2003年,ToolsGroup

扩大到美国,看到的库存优化(IO)市场成为其本地业务相当大的比重。如今,SCP与巩固和单机IO商被归入SCP提供商,再次成为广大ToolsGroup的业务。事实上,在最近收购 Optiant由 Logility 逻辑工具 ILOG IBM ),单机IO市场被归入SCP( SmartOps 在纸上,保持独立,但大部分收入都通过 SAP企业库存优化SmartOps 解决方案)。

IO(并且一直)的一个子集ToolsGroup的SCP解决方案,但在过去两年左右,ToolsGroup的新的企业定位,尤其是在北美市场,一直是从IO过渡到更广泛的SCP的解决方案。虽然已经是一个大的和有竞争力的区域,SCP的持续增长,特别是在中高级市场,并更好地代表供应商的解决方案占板面积和全球统一的产品信息。

ToolsGroup竞争对手不再是纯粹的IO厂商(大多数折叠他们的业务),但全面SCP厂商如JDA,Logility,的按需解决方案。 Logility,例如,声称最近的增长,由于Optiant的IO能力的整合到 Logility航海家套房

据统计

拉登和响应SCP的
大多数的确定性APS机型使用的一般规则或螺栓IO工具作为一个“创可贴”。相比之下,ToolsGroup的一贯统计模型一个全面的终端到终端的供应链解决方案,每个函数建模统计,该公司认为,控制供应链波动需要高度可靠和可扩展的统计模型统计模型的解决方案,涵盖多种优化功能,解决需求和骨干供应的变化。ToolsGroup的“全”的方法(见图)使服务水平为导向的规划,对齐所有供应链的成分和消除基于筒仓规划。

ToolsGroup的解决方案套件,被称为 SO99 + (站立为“服务优化99%以上”),包括分析方法来理解需求的波动及其影响需求预测,需求传感,和库存优化。预测的准确性和需求波动一直作为排名第一的供应商的用户调查中的问题。因此,供应商精简努力的真实需求信号,以获得更好的想法,并对齐,并同步通过上游供应链的其余部分。

这些需求信号和一个有利可图的供应链响应号召波动。厂商可以很容易地鼓起了过多的库存和客户响应与士气和能量破坏消防战术,但一个有利可图的响应需要了解变异的来源和规划的一个快速而有效的答案。统计学建模需求多个维度(线的订单数量,订单行频率,预测误差)的波动,使ToolsGroup处理长尾“块状”需求(随着复杂程度较低的快速推动者),非常高的服务水平(例如,超过99% ),垂直整合的多渠道分销,推出新产品(非营利机构)或季节性更换。

与ToolsGroup营销专家

讨论如下现在是一个富有启发性的讨论与杰夫Bodenstab的副总裁, (VP)营销ToolsGroup的。的Bodenstab是一个电脑软件营销人员帮助建立五个年轻的企业转化为成功的企业具有独特的跟踪记录。到ToolsGroup之前,在晚20世纪90年代和21世纪初,他担任副总裁的营销北美I2技术,是世界上最大的SCP软件公司在那个时候,行业营销和市场营销副总裁的汽车业务单元的副总裁,在那里他帮助从启动业务增长超过$ 100万(美元)年许可证收入在4年内。的Bodenstab拥有MBA学位哈佛商学院学士学位,并在工业和系统工程从利哈伊大学

TEC:是什么ToolsGroup的特殊能力,他们解决什么痛点?
JB:时间和时间再次,用户的调查表明,预测的准确性和需求波动性对于大多数公司的顶级供应链的关注。为了应对盈利意味着理解变性的来源,对他们进行适当的规划。我们应对需求波动的问题上。分析的需求特点,如需求分布的形状,允许ToolsGroup的应对需求波动性优于其他任何人。

如果你看过电影或阅读的畅销书“魔球”,你可以理解如何,我们可以比较自己书呆子的经理助理,在与计算机模型显示了球队,他们如何能够创造一个更好的花名册中昂贵的使用统计方法。我们统计在ToolsGroup,跨线的订单数量,订单行频率,预测误差等多个维度模型的需求波动,更好地理解它。所以我猜你可以说,我们的书呆子,当它涉及到理解需求的波动及其影响需求预测,需求传感,和库存优化。

TEC:你会如何形容您的机器学习引擎(MLE)在纯英语的重要性和分化?
JB:机器学习是一个很酷的新技术,为解决一些棘手的问题。

让我在该地区的贸易促销的预测提供了一个很好的例子。广告和促销活动的影响最消费品需求基线和需求变化的主要活动(CPG)公司。 CPG公司花费了其总收入的贸易促销和零售商相关贸易资金的12%至15%。

的问题,如贸易促销建模,确定其实际影响或“升降机”是艰巨的。大量复杂的相互作用的变量被埋没在大量的噪声具有高度的数据。即使有大量的专业知识,它通常是不可能了解变量之间的相关性,尤其是在更详细的运作水平。

MLE提取知识,哪些变量最影响需求,并产生了一套简单易懂的规则,很容易被用户理解。这使得它可以识别的宣传活动的共同特征,并确定他们的效果或“升降机”产品销售正常。该工具可以发现哪些变量影响最大的需求,产生了一套简单易懂的规则。此外,确定每个规则的相关性和重要性,它的范围,以及其截断。换句话说,机器学习是一个伟大的技术,解决一个非常艰难的问题。

预测贸易促销的情况下,好处一个企业的部门范围广:

  • 营销,使模型促销活动和媒体活动,支持了详细的客户计划的定义和关键客户团队预算。
  • 关键客户团队允许竞选运作规划,促销活动和媒体活动被分配到特定帐户(中短期规划)。
  • 供应链能够满足及时生产和库存部署促销活动和媒体隆起实现目标服务水平。
  • 财经启用竞选盈利能力的强大和精确的分析。

的TEC 我最近参加了鲍勃法拉利的供应链事宜事件给了一个伟大的表现上SCM趋势,即从历史更多的预测分析移动近实时,云与复合应用程序,意义及应对,社会的流动性,等等(见相关的博客文章)。是如何ToolsGroup叠加起来沿着这些线路和主题有什么样的能力? - JB 一些的,如流动性,这些趋势都有点超出我们的应用程序的范围。我们不提供手持式供应链优化,但说不定哪天。我会集中在这里是有意义的回应,因为我们提供了独特的贡献,比任何其他的SCP的供应商,我们知道以非常不同的方式。 SCP我们提倡一个高度自动化的方法,我们称之为“简单有力。”

“有力地”是基于简单的概念,系统更有效,如果他们更聪明,努力保持到最低限度,规划者能够采取一个低接触的方法手动。我们的软件是从底层向上设计,少用作为决策支持工具和更智能化,自动化的解决方案。它采用功能强大的技术,而且,保持屏幕背后的智慧(“火箭科学”),对用户是透明的。它使规划更容易,因为该系统能够对自己做更多的工作。

这种方法可以减少繁琐的调整和手动覆盖,让规划者专注于高附加值的活动。由于我们的客户之一阐述非常好,“让你的人做生意,无法统计。”很快听到我们的客户之一,总结他们的经验,请点击这里,在这里,并在这里的视频证词。

我们的目标是拥有一个可靠和稳定(自适应性,甚至“黑盒子”)的SCP系统会自动运行在它自己没有连续的人工干预。它会产生更具可持续性的成果,并减少开销和拥有成本。和供应链会变得平静牛鞭效应被驯服。

我们认为更聪明,更自动化的高频响应

SCP的下一代。预测关键绩效指标(KPI)的绘制规划者的关注供应链的最紧迫的问题。按照类似的思路是很聪明的“概率”例外“推”向利益相关者。

一个需求传感引擎是“幕后的那个人”排序。进口预期的模式运行比较新鲜的日常需求数据(从不同的数据流)和感官变化的需求信号。然后,它分析的统计显着的变化,使用消费逻辑的SKU级别,并相应地重新定义剩余需求预测。

的TEC 哪些产品,地区和垂直市场最活跃的深夜?你有什么预见在12-18个月,更多的还是不一样?
JB:北欧快速增长,在过去的3年中,我们的规模增加了一倍。我们看到,美国在2012年显着加强。所有的垂直仍然非常稳定。

TEC:什么是你公司的消息,其中制成品多级库存优化(MEIO)是不顶痛吗?换句话说,你怎么竞争,更广泛的供应链管理和/或ERP套件供应商(即提供战略网络优化,子装配作业等)?你打算如何成长在IO慢慢消失,作为一个独立的利基市场(而SCP /预测也备受争议)吗?
JB:这是一个很好的问题。通过SCP带来独特的统计技能,我们提供的功能,吸引多种类型的公司。下面是几个例子:

  1. 统计学为基础的解决方案,是理想的解决供应链的快速推动者 间歇或“波诡云谲的需求”的项目一起混合。正如我们所讨论的,间歇性的需求是非常典型不仅在售后零部件和缓慢的推动者,但也如消费品市场,补货更细微的层面,SKU,一天或一周(而不是每月),客户渠道。在该粒度级别,速度快的搬运工开始显得波诡云谲,中等搬运工变得断断续续。所以我们看到了很多机会,而以往我们强在那些垂直。
  2. 垂直整合或通道分布是越来越普遍和电子商务提供商是一个很好的机会,让我们的,因为我们可以可靠地模拟真实世界的需求行为多个SKU /通道组合。
  3. 我们的技术非常适合供应链的许多非营利机构和季节性更换,例如,服装业已经为我们良好的垂直
  4. 最后,作为一种统计的方法来理解需求波动
  5. 是真正的关键,实现非常高的服务水平(如99%以上),我们做的非常好,在这样的环境中。食品饮料和医药两个垂直要求如此高的服务水平都是很好的例子。

TEC:如何合理精简您的快速库存(RIR,请参阅相关的博客文章),长长的尾巴,销售库存优化规划( SIOP)举措做的最新策略jiving?
JB:,RIR的产品是专为经济衰退。我们已经纳入到我们的咨询解决方案,它的功​​能很多,但我们不积极推动它的产品了。

正如我们讨论,成功地“长尾巴”的库存管理仍然是我们的强项之一。如果你检查出的 RS Components公司前面提到的视频,你看到我们的客户面临着这个问题的成功之一。 SIOP是一个重要的,持续的一部分,我们的SCP业务。

TEC:有多远您的需求协作中心(DCH),提供一个完整的销售和运营计划(S&OP )系统,包括金融乡亲,产品开发乡亲(非营利机构),等等?
JB:大昌行地址在整体的S&OP流程按需协作步骤。它帮助组织改造传统的S&OP流程“SIOP”(作为最传统的工艺真的不尝试优化存货)

目前

大昌行全力支持协同需求计划,在不同的利益相关者,使组织需求计划,销售,营销,财务,产品开发,以及与供应商和客户之间的共享和更新。销售团队可以协作帐户级别的活动,也有着潜在的新交易信息,可以显着改善需求规划。产品开发和市场营销,推出新产品和促销活动,以及更多的预测。大昌行是一个关键部分,我们的解决方案为我们的客户在实施S&OP流程。


进一步阅读

一个现代的故事长(供应链)的尾巴 - 第三部分。 2008年9月12日。如何规划和管理中的不确定性和波动性?基于现实和事实,咄! - 第2部分。 2011年11月29日 - IBM与ILOG婚姻:适合BPM,不确定的供应链管理? - 第3部分。 2008年10月10日 - Optiant(大部分)的Better Place公司:Logility - 第1部分。 2010年4月15日。

 
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