当前的供应计划系统无法考虑整个网络的所有约束、成本和日常变化。这很难。对于大型供应商来说，通常有多个供应点向每个 DC 发货。管理每个 DC 的入站流量应基于系统的协调方式，并确保最高优先级的物品始终及时或提前移动，而优先级较低的物品则延迟。
更为复杂的是，在大多数大型 CPG 配送网络中，部署的标准增量是满载公路卡车或“联运”卡车，而需求是按箱或托盘计算的。因此，如果 DC 在某一天只能容纳五辆卡车，那么确定哪五辆卡车的服务增值率最高就很重要。
同样，管理网络不能逐条逐个地进行。调整一个地方会影响其他地方。因此，需要全面审视整个网络，找到最具成本效益的方式来维护服务，同时尊重以下容量：
• 承运商及其成本
• DC 的吞吐量
• 直流空间
• 装运点。
这是优化软件的工作——而不是我们在某些公司中看到的 Excel 解决方案。
降低波动性的回报很高
一家大型托运公司已全面实施了水平装载部署操作。利用技术降低波动性并 沙特阿拉伯电子邮件列表 缩小供应计划与运营之间的差距，每年可节省“数百万美元”，同时改善客户服务。
CPG 托运人显然需要平衡运输流量和配送中心运营。通过平滑波动，托运人可以提高其供应链效率、降低成本并支持客户服务。
关于作者：
Jeffrey H. Schutt博士是 ProvisionAI 的主管。他的供应链经验涵盖 CSC Global、Chainalytics、Menlo Worldwide 以及德克萨斯大学的教学。Schutt 博士专注于生产规划、库存管理和物流优化，因其工作而获得了多项国家和国际奖项，包括计算机科学公司的技术卓越奖。