在选择软件时，科学很重要

所有高管和经理通常都希望对他们的业务进行预测性控制。他们中的许多人还认为，安装新的IT系统将提供这种控制。然而，在太多情况下，这是一个不正确的假设。

Mark Spearman博士是一位将先进科学应用于制造业的领先创新者，他喜欢说:“实施更多更大的IT系统不会让一个糟糕的供应链变得更好。”原因在于科学与技术的差异。
科学被定义为知识。技术是知识的应用。如果没有管理运营绩效的实用科学的工作知识，高管和经理往往会实施低效的解决方案，甚至适得其反。
科学是成功设计和规划业务流程的必要条件。技术可以成为成功执行这些进程的关键因素。
业务主管负责运营战略——选择、实施和控制最能满足公司营销和财务目标的运营物流设计。物流是指与整个制造供应链相关的能力(人和机器)、响应时间、库存和可变性的框架，而不仅仅是对分销和运输的描述。
负责运营战略的高管应该了解其运营背后的科学，以便他们能够评估和选择最适合其业务的运营物流设计。
丰田生产系统(TPS)只是一个非常成功的运营物流设计。如果他们的公司正在实施或正在考虑实施基于TPS的方法(使用或不使用软件)，那么执行人员和经理应该很好地了解TPS设计在哪些地方适合他们的公司，在哪些地方不适合。
拥有一个执行“实时监控”的制造执行系统(MES)可以成为一种利用技术来提供海量数据的方法。
实现高级计划和调度(APS)或高级计划和优化(APO)系统来优化MRP系统之外的计划，通常是优化一个糟糕的计划的情况。
这并不是要废除信息技术(IT)的勒德主义观点。相反，如果应用得当，IT提供了关键的生产力优势——大多数公司都有他们需要的IT系统来主动控制业绩和盈利能力。
然而，很多时候，公司购买和安装的IT系统并不能反映他们的商业模式。还有一种情况经常发生，即公司在运营时没有基本的业务控制——例如，唯一的产品编号——这是成功使用大多数It系统所必需的。在这种情况下，公司应该改变其业务实践，以获得预测性业务控制并提高业绩。
然而，在太多的情况下，IT业务模型和公司业务模型之间的冲突从来没有得到解决，因为没有基本的、科学的模型来理解和控制业务的自然行为。
所有流程或供应链或价值流都由两个基本要素组成:需求和转型。转换可以分解为两个基本要素，库存和流量。因此，任何供应链都可以理解为需求、库存和流动的结构。这可能看起来像“消除浪费”或“提升约束”或“按需求发货”一样过于简化，但有一个关键的区别:需求、库存和流量可以在一个实用和全面的科学框架中描述，这使得对相关供应链的完全预测控制成为可能。
这并不意味着我们可以预测未来。但是考虑到一定程度的可变性(业务经理的工作是确定可谨慎容忍的可变性(或风险)水平)，可以相当准确地预测物流和财务绩效。
然而，通常情况下，公司使用他们宝贵的IT资源来传播低效或适得其反的管理实践。说有足够的库存来满足需求是一回事，但在不断变化的条件下确定库存水平到底应该是什么又是另一回事。
每个人都喜欢100%的库存填充率，但这需要多少钱?很少有人知道。因此，许多公司将库存水平设置为几乎总是次优的固定供应期，例如维持库存以满足两个月的需求。
如果一家公司可以将其填充率降低到80%，从而大大降低其库存投资需求，因为它知道，对于20%的填充率缺失，发货在99%的时间内不会超过一天?
一个聪明的公司会利用其对供应链行为的预测知识来获得竞争优势，承诺从库存中订购的任何产品都将在两天内发货，从而拥有非常满意的客户和最小的库存现金。
同样，有多少公司努力实现一个流程，却不知道缩短的周期时间会使他们在降低吞吐量或糟糕的客户服务方面付出多少代价?
一家公司安装了一条自动化装配线，实现了15年的单件流程和极低的周期时间。线路控制系统可以对各个站点和线路速度进行详细的数据跟踪和操作。不幸的是，他们永远无法让这条线路接近满负荷运行。对系统自然行为的实际理解表明，线路设计正在消耗在制品线。在两天的时间内，提供了定量诊断，最终提高了30%的吞吐量。想象一下，如果该生产线技术已经投入使用15年，控制了30%的产量?
企业在制造和供应链软件解决方案上花费了数十亿美元，结果往往令人沮丧。运营、营销、财务或IT部门的高管在购买和实施软件“解决方案”之前，应该了解描述其运营系统自然行为的实用科学。

实施IT系统不是一种策略;这是一种策略。使用实用、科学和全面的方法来设计您的业务策略和性能，以确保IT实施和升级能够切实提高性能和盈利能力。高管们不应该再把自己的业务业绩和职业生涯押注在盲目的假设上，即技术是科学的有效替代品。
爱德华·庞德是工厂物理公司是一家管理咨询公司，提供科学的框架、软件和培训，以优化制造业供应链的绩效。

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