上面我们讨论了处理例外以及防止例外的产生。我们认为,尽管当库存短缺、出现质量问题、设备出故障和客户需求改变时能够用快速响应来处理例外,但这毕竟是头痛医头脚痛医脚的权宜之计,或许会掩盖某些更严重的问题。对我们来说更为重要的是对例外事件的跟踪和积累,使用已经获得的数据和报告进行分析,不断寻找产生例外的根源和防止这些例外发生的方法。采用基于数据仓库和联机分析处理的人工智能方法汇总和评估这些数据,给出在企业的什么地方需要配置更多的资源、再造企业流程等等,这样才会给企业更多的改进运作的机会。
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