当在预定的交货日期才发现订购的生产材料无法按时到达时，生产流程可能会受到严重影响。由于这些物料通常需要通过许多规划、采购、生产和交货流程组成的长而复杂的供应链才能生产完成，实践中出现瓶颈并不罕见。现代制造工厂的库存水平往往很低，物料在生产前才会被送达，这就加剧了这一问题。
因此，尽早通知生产和物料规划人员潜在的交货问题尤为重要。只有这样，才能及时采取行动，例如采购替代品或重新安排生产。在货物运输途中，承运人会密切跟踪和监控货物的运输状态。然而，现代运输时间可能非常短，交货延迟的通知往往来得太晚，无法采取对策。
深入了解供应商的生产情况
在运输之前识别供应商计划与生产不一致的问题是关键。通过自动收集供应商的泛标准化生产数据，实现了生产计划的可追溯性。这些数据不仅能够监控生产进度，还能确定订单所处的具体生产步骤，从而提供了对零部件和原材料的可视性。
SupplyOn人工智能解决方案的强大之处在于能够直接将从生产到供应流程中的产能与客户需求相映射，实现了整个生产流程的即时可视化。通过持续监控工作进度，人工智能驱动的解决方案能够自动学习正常的生产前置时间，并识别当前生产是否比平时慢。如此，客户能够及时调整计划，以避免生产中的瓶颈和延迟。
在问题出现之前发现异常
一个基于人工智能的、复杂的、持续学习的预测模型，它可以利用历史监控数据来计算产品的预计完成日期。这个模型考虑了近期观察到的生产时间和当前的工作进度，从而能够在生产期间或生产开始之前预估商品是否能够准备好装运，以及是否能够满足期望的交货日期。
这个高度人工智能驱动的解决方案能够为以下各种情况生成早期预警：
计划产能太低，无法满足需求。
计划的生产开始时间太晚，可能导致交货延迟。
生产中的数量不足以满足即将到来的需求。
生产开始太晚或将延迟，无法满足交货日期。
根据当前生产时间的预测，还可以确定为了避免交货延迟，必须何时开始生产即将到来的需求。SupplyOn解决方案还记录了生产量和交货量之间的差异，这可以用来确定废品的百分比，并计算推荐的生产量以及推荐的生产开始时间。
SupplyOn不仅提供清晰的图形和表格显示，还能将预测的交货日期、推荐的生产开始日期和产能直接发送到客户的ERP系统，人工智能解决方案的计算结果可以在项目级别提供给客户，从而实现更精准的供应链管理。
优化供应链两端的计划
通过结合需求和生产数据并进行智能计算，SupplyOn为客户和供应商提供了宝贵的洞察，使双方都能够改进他们的计划流程，这就增加了按时开始生产并足量生产的可能性。生产延迟会自动检测并生成警报，以了解生产的具体瓶颈之处，从而及时和有针对性地调整生产计划。
