2035：DDMRP 的演变以及传统供应链方法为何不再有效

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2035 年的 DDMRP：DDMRP 的演变以及传统供应链方法为何不再有效

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传统的MRP系统设计于20世纪60年代，当时产品变异性非常低，批量生产量大，供应链相对较短且稳定。随着VUCA（波动性、不确定性、复杂性和模糊性）时代的到来，传统的MRP系统面临着越来越大的压力和日益低效的局面。DDMRP（需求驱动的物料需求计划）已成为这一新VUCA时代现代供应链管理的权威方法。DDMRP以MRP的原则为基础，并融合了精益生产、六西格玛和约束理论（TOC）等多种行业领先方法，从而完全实现了真正的需求驱动方法。这种需求驱动方法解决了传统计划方法所带来的持续挑战：长期短缺、交货延迟以及库存水平过高，这些都会降低整个制造企业的运营效率。

DDMRP 的运作原理与传统的 MRP 方法截然不同。传统系统会通过牛鞭效应放大需求波动，而 DDMRP 则通过建立战略解耦点来增强供应链的响应能力。实施需求驱动方法的组织报告称，其绩效显著提升，在实现更高服务水平的同时，库存量减少了 35% 或更多。

随着生产网络的复杂性不断提升，依赖预测的规划模式的不足之处日益凸显，建立 DDMRP 的自适应框架势在必行。因此，人工智能和数字孪生技术将定义 DDMRP 的演进轨迹。人工智能系统能够实现实时缓冲管理和动态库存优化——这些功能在动荡的供应链环境中至关重要。数字孪生为预测规划创建了复杂的模拟平台，使组织能够在没有运营风险的情况下评估各种场景。这些技术集成将使 DDMRP 到 2035 年超越其当前的规划和物料管理角色，成为一个自主、可自我优化的系统。

成功实现供需平衡的工业 4.0 实施，可产生超过 15% 的资产回报率。未来十年，仍然依赖传统 MRP 框架的组织将面临显著的竞争劣势。本分析探讨了 DDMRP 到 2035 年的预计发展，并解释了为何传统的供应链方法将不再适用于未来的制造业格局。

传统供应链模式为何无法在2035年生存

数十年来支撑工业运营的传统供应链框架如今面临着不可避免的挑战。随着市场复杂性和波动性的加剧以及技术能力的提升，传统MRP系统的局限性在2035年将日益凸显。

高波动性市场中的预测局限性
依赖预测的计划是传统供应链管理的根本弱点——到2035年，这一弱点将变得至关重要。传统的预测方法假设历史模式会以可衡量的变化重复出现，但在快速变化的市场条件下，这一前提已不成立。

传统的 MRP 系统需要精确的预测才能保持运营效率。当预测准确率不可避免地低于 70% 时，这些系统会在整个供应网络中产生连锁的计划失败。其核心问题不仅仅是预测技术不足——整个方法论都与现代市场现实相悖。

DDMRP 认识到需求固有的不可预测性，并通过战略性地设置库存缓冲来构建韧性，这些缓冲可以吸收市场波动，并消除同时精确计算和同步所有组件的必要性。DDMRP 并非追求完美预测和完美同步计划这一难以实现的目标，而是通过以下方式优先考虑响应能力：

需求驱动型规划，响应实际消费模式
战略性缓冲配置，保护整个供应链
动态缓冲调整，适应不断变化的预期市场环境

供应中断揭示了 DDMRP 与传统 MRP 方法之间最显著的差异。在传统系统中，意外事件会引发恐慌性催货，导致库存积压过多，而 DDMRP 基于缓冲的方法则能够在市场波动的情况下保持运营稳定。

线性规划 vs. 复杂自适应系统
传统供应链模型的弊端在于其固有的线性、相互依赖和顺序结构。传统的物料需求计划 (MRP) 依赖于僵化的、循序渐进的规划流程，并假设整个执行阶段的条件都保持稳定。这种方法在简单、可预测的环境中能够充分发挥作用，但在应用于复杂、互联的供应网络时则会完全崩溃。

全球供应链将演变为具有广泛相互依赖关系的复杂生态系统，这一进程将持续到 2035 年。这些网络无法有效响应线性规划方法，因为它们本身就是复杂的自适应系统——其中一个组件的修改会对整个网络产生不可预测的影响。

DDMRP 通过同步控制点网络体现了复杂自适应系统的架构。DDMRP 并非试图通过详细的预测来管理每个供应链节点，而是通过规划将整个供应链的净值降至零，而是在关键的解耦点设置战略缓冲。这种方法承认运营的复杂性，并将适应性融入系统设计中。

传统 MRP 的分桶供应管理方法会造成人为的计划周期，与实际需求模式脱节。每周或每月的计划周期会导致信息延迟和信号失真。DDMRP 运用连续流原则，并采用每日计划信号，从而能够更迅速地调整以应对不断变化的运营状况。

自动化与需求信号不匹配
维持传统供应链模式的公司面临着一个特别的挑战：与现代自动化技术的集成度低。随着工厂在2035年迈向全面自动化，僵化的计划系统与灵活的生产能力之间的脱节将更加明显。

传统的MRP起源于生产变更需要大量时间和资源的时代。其计划理念优先考虑稳定的生产计划，而非频繁的调整。现代智能工厂能够快速高效地修改生产参数，但它们接收的计划信号来自为前几代工业系统设计的系统。

DDMRP通过提供清晰、优先的信号，使自动化系统能够立即执行，从而解决了这一集成差距。DDMRP不会根据预测修改不断调整计划，从而压垮生产系统，而是传递来自实际需求和缓冲状态的直接执行信号。

传统系统会产生供应链专业人士所称的“紧张问题”——频繁、破坏性的生产计划修改，从而损害生产稳定性。随着自动化水平的提高，这种紧张情绪呈指数级增长，导致高性能生产系统从过时的规划算法中收到相互冲突的指令。

传统供应链模型的失败源于其基本假设：需求可以准确预测，生产可以精确调度和控制。到2035年，以此为前提运营的公司将发现自己的表现将持续优于那些采用DDMRP（自适应式数据管理与决策支持计划）来管理复杂供应网络的组织。

DDMRP 在工业 4.0 中的作用
工业 4.0 技术重塑了全球运营的制造能力，然而，如果没有完善且合适的规划方法，这些进步可能会加速效率低下。DDMRP 在智能制造环境中，为技术创新与卓越运营之间提供了至关重要的联系。

使供应链与实际需求同步
DDMRP 将供应链管理从基于预测的运营模式转变为需求响应式系统。传统的 MRP 方法根据预测来推动库存，而 DDMRP 则建立了一个拉动系统，将实际市场消费纳入供应订单的生成和管理中。需求驱动研究所 (Demand Driven Institute) 解释说，DDMRP 通过建立和管理战略性放置的解耦点库存缓冲来保护和促进“相关信息的流动”[1]。这些缓冲充当双向波动吸收器，使组织能够在保持服务绩效的同时减少库存。

DDMRP 框架由五个部分组成，通过以下方式实现同步：

战略库存定位，确定最佳解耦点
缓冲配置和水平，优化生产计划
动态调整，适应不断变化的市场条件
利用实际需求和实时数据进行需求驱动型规划
基于缓冲和同步状态的可视化协同执行

实施需求驱动方法的组织展现出显著的改进。2024年需求驱动世界大会上展示的需求驱动案例研究展现了显著的价值，例如，科赫工程解决方案公司（Koch Engineering Solutions）的在制品库存减少了40%，PPG的原材料库存减少了30%，成品库存减少了44%，而全球领先的门禁解决方案供应商亚萨合莱（ASSA ABLOY）的库存减少了37%。

以需求驱动计划取代主生产计划 (MPS)
DDMRP 通过淘汰传统的主生产计划 (MPS) 方法，为工业 4.0 带来了重大变革。需求驱动研究所 (Demand Driven Institute) 描述了 DDMRP 如何通过需求驱动的销售和运营计划 (DDS&OP) 进行战术调整，该计划“根据过往绩效和预期的未来活动调整模型，从而提高整体效率并消除对传统主生产计划的需求”。

这一变革解决了关键的制造计划局限性。传统的主生产计划 (MPS) 在动荡的环境中持续承受压力，客户容差时间和累计交付周期之间存在巨大差异——而这正是大多数现代制造运营和供应链的特征。DDMRP 并非预先确定的调度，而是通过“净流方程”应用独特的供应订单生成规则，并在所有分离的岗位上每日执行。

DDMRP 清晰区分计划和执行阶段。当订单建议获得批准并转换为计划收货时，即为计划结论。然后，执行阶段通过缓冲区状态警报和同步警报管理这些未完成订单，以识别对客户承诺的威胁。

稳定智能工厂的生产
DDMRP 与工业 4.0 技术的集成带来了前所未有的生产稳定性。Patrick Rigoni 观察到，物联网设备和信息物理系统 (CPS) 提供涵盖库存水平、生产状态和需求模式的实时数据流，从而实现精确及时的缓冲区调整。

人工智能和机器学习算法通过历史数据分析来增强这种稳定性，识别趋势并预测潜在的中断。这些系统主动调整缓冲区配置和水平，即使在外部和内部波动的情况下也能维持生产流程。

连接到DDMRP系统的自动化生产线可根据实时需求信号调整产量。这种方法缩短了交付周期，同时最大限度地降低了生产过剩的风险，从而实现了Patrick Rigoni所称的整个制造流程的“增强可视性”[4]。

DDMRP研究确定了工业4.0环境中DDMRP的关键优势：实时可视性、持续的供应链协作、更高的中断灵活性以及增强的响应能力。麦肯锡的研究表明，在规划和调度方面表现出色的公司可以将运营效率提高高达20%，而75%实施战略规划的制造商实现了显著的生产敏捷性提升。

复杂多变的市场使得DDMRP同步功能对制造商至关重要。只有通过精心策划的供需协调，工业4.0技术才能实现其预期的运营效益。

DDMRP 中的 AI 与流程数字孪生集成
AI 与流程数字孪生与 DDMRP 的融合，创造了超越传统规划方法的先进供应链能力。这些技术是重塑 DDMRP 在复杂制造环境中运营能力的根本性推动因素。

AI DDMRP 用于实时缓冲调整
AI 系统在处理复杂数据流、模式识别和场景预测方面展现出卓越的能力——这些能力直接支持 DDMRP 的库存优化目标。动态缓冲管理是最重要的应用之一，其中 AI 算法会检查多个数据源，以高精度确定缓冲水平。

AI 赋能的供应链优化研究表明，AI 与 DDMRP 的集成可“提高预测准确性、增强自适应库存控制，并基于实时数据分析做出更明智的决策”。这种技术集成带来了显著的运营优势：

自动数据分析：人工智能系统可同时评估销售模式、市场状况、供应商绩效指标和外部经济因素，以确保缓冲量与当前和预期需求保持一致。
动态缓冲优化：机器学习算法持续评估库存状况并执行实时缓冲调整，防止缺货和库存过剩。
主动风险管理：人工智能平台可在潜在供应链中断发生前识别它们，从而实现预防性缓冲调整。
目前部署人工智能增强型 DDMRP 系统的企业报告称，库存绩效显著提升。B2Wise 的研究表明，人工智能分析能力有助于“微调缓冲量，降低仓储成本并防止缺货”。

用于预测性规划的流程数字孪生 DDMRP
流程数字孪生能够建立供应链运营的虚拟表示，支持场景评估，且不会中断现有系统。集成 DDMRP 方法，可通过基于仿真的方法创建复杂的供应链优化平台。

数字孪生通过先进的建模功能为 DDMRP 的实施提供广泛的支持。这些系统使组织能够在实施运营变更之前“评估备选配置并测试各种需求场景”。此功能对于在复杂供应网络中制定战略性缓冲定位决策尤为重要。

数字孪生 DDMRP 集成涵盖：

所有运营节点的端到端供应链可视性
对新兴市场变化的预测适应能力
与 ERP、MES 和物联网系统架构的无缝连接
近期研究提出了“一个新颖的概念框架，该框架将需求驱动的物料需求计划 (DDMRP) 与基于数字孪生的调度和优化协同集成”。该框架将战术生产计划与运营级调度相连接，有效管理外部市场波动和内部系统变化。

机器学习 (ML) 在需求信号分析中的应用
机器学习算法将从根本上增强 DDMRP 的自适应处理能力。传统方法通常依赖于静态历史数据集，而机器学习系统则能够分析历史销售数据、客户行为模式以及包括经济状况和行业动态在内的外部市场影响。

机器学习算法能够处理实时信息流，优化再订货点计算，并实现采购决策的自动化。研究结果表明，“人工智能能够分析非结构化数据，例如社交媒体帖子、新闻文章和在线评论，使企业能够及早感知需求变化。” 这种分析能力使企业能够识别传统系统无法察觉的细微市场变化。

深度强化学习 (DRL) 代表了 DDMRP 实施方法的重大进步。近期研究引入了“一种创新的参数化模型，该模型利用深度强化学习在不确定需求的情况下对 DDMRP 系统进行参数化”[12]。研究结果表明，DRL 作为一种自动化决策框架，在控制 DDMRP 参数方面非常有效，尤其是在优化可变因素和调整交付周期方面。

人工智能和流程数字孪生与 DDMRP 的集成建立了持续的反馈机制，可通过迭代改进来提升系统性能。制造环境的复杂性不断增加，这些技术已成为必不可少的实施组件，而非补充增强功能。

人机对决：DDMRP 系统中的决策
DDMRP 随着技术进步而不断发展，对平衡的人机协作提出了迫切的需求。先进的人工智能功能不断扩展，但特定的 DDMRP 功能需要人类的判断和决策能力，而自动化系统尚无法有效复制这些能力。

规划人员的战略库存定位
尽管自动化技术取得了显著进步，但战略库存定位仍然主要由人为驱动。确定供应链中最佳的解耦点位置需要超越算法计算的细致理解。人类规划人员会评估人工智能系统目前无法完全评估的复杂因素。

根据需求驱动研究所的研究，六个关键的定位因素指导着这些决策：

客户容忍时间
市场潜在交付周期
销售订单可见性范围
外部变量（需求、供应、监管等）
库存杠杆和灵活性
关键运营保护

设定库存缓冲以适应客户的容忍时间，需要了解市场预期，而历史数据可能无法完全捕捉这些预期。识别需要保护的关键操作需要了解生产约束以及数字系统中可能无法体现的特定客户需求或行为。

人类规划人员展现出卓越的能力，能够将缓冲配置与更广泛的业务目标相结合。正如帕特里克·里戈尼 (Patrick Rigoni) 所指出的：“高利润产品可能需要更大的缓冲区，而易腐烂商品则需要精心定位以最大限度地减少浪费。” 这些权衡需要战略思维，将定量指标与定性业务优先级相结合。

不可预测事件中的异常管理
扰乱供应链的不可预测事件揭示了人类专业知识不可替代的价值。人工智能系统在常规情况下表现良好，但在应对地缘政治危机、自然灾害或突发监管变化等前所未有的情况时却举步维艰。

人类展现出机器无法复制的创造性解决问题的能力。扰乱供应路线的自然灾害可能会促使人工智能系统建议更改运输路线或重新调整缓冲。然而，人工智能无法协商紧急合同或评估对供应商关系的更广泛影响——而这些领域正是人类专业知识至关重要的领域。

有效的异常管理需要识别异常、分析其原因并协调各利益相关者的响应。Turvo 指出，“建立一个集中式沟通平台有助于即时共享信息和协调响应。”这种以人为本的协调通常决定了供应链成功适应和失败之间的差异。

人工智能支持的协同执行
最佳的 DDMRP 实施将人工智能的分析能力与人类的战略指导相结合。B2Wise 描述了“人工智能的分析能力如何帮助微调缓冲区大小，降低仓储成本并防止缺货”，而人类在战略方向和关系管理中仍然至关重要。

Patrick Rigoni 强调，供应链管理“高度依赖与供应商、客户和内部团队的信任与协作”。这些关系涉及协商、同理心和相互理解——这些品质是人工智能无法复制的。人类为供应链管理贡献情商，促进建立支持弹性运营的伙伴关系。

成功取决于明确界定的职责。人工智能在数据处理、常规调整和异常检测方面表现出色，使人类能够专注于战略决策。这种分工创造了需求驱动技术公司 (Demand Driven Technologies) 所描述的“可视性，并将其融入团队驱动的改进循环 (PDCA)”。

通过反馈循环持续改进是人类监督仍然至关重要的另一个领域。用户反馈有助于改进算法，以反映系统设计初期未考虑的现实世界复杂性。需求驱动技术公司指出：“除了库存规模或预测算法之外，您还需要可视性、易于阅读和分析、协作以及共同愿景。”

虽然人工智能为 DDMRP 实施提供了强大的功能，但人类的判断力、创造力和关系管理仍然是成功供应链管理不可替代的要素。因此，关键人员必须精通并接受过 DDMRP 概念方面的培训，才能有效地履行其职责。如果没有这种教育和培训，他们将成为 DDMRP 实施运行和调整中的薄弱环节。

DDMRP 在全球扩展的挑战
DDMRP 的全球实施面临着独特的运营障碍，企业必须克服这些障碍才能在国际运营中获益。企业认识到 DDMRP 已展现的优势，但也面临着具体的扩展挑战，这些挑战在跨区域扩展时会更加严峻。

跨企业数据同步
数据质量是有效 DDMRP 运营的基础。企业经常会遇到数据质量问题，这些问题会影响缓冲区的有效性，并扭曲其网络的需求信号。

全球运营需要严格的数据管理实践：

系统化的审计和验证程序，确保数据准确性
持续的清理协议，以维护信息完整性
全面的治理框架，以防止质量反复下降
由于区域运营通常采用不同的测量标准、运营协议和法规遵从性要求，跨国实施会加剧这些复杂性。当一个地理区域的缓冲区管理决策直接影响全球网络的库存状况时，数据同步就变得愈发重要。

需求驱动模型的文化阻力
组织在从传统预测转向需求驱动方法时会遭遇巨大阻力。习惯于既定规划方法的团队往往会抵制变革，从而引发 Oracle 所称的“彻底的组织、文化和技术变革”。

阻力模式通常表现为：

对 DDMRP 运营优势的理解有限
对熟悉的规划流程过于执着
对角色变更和工作保障影响的担忧

IBM 的研究表明，“最大的阻碍因素是让团队明白权力轴心已经从层级结构转移到矩阵结构”。成功的阻力管理需要透明的沟通策略、高管领导层的承诺、全面的培训计划，以及指定的“DDMRP 倡导者”，以促进全球团队之间的知识转移。

跨 ERP 的软件互操作性
DDMRP 与现有企业系统的集成带来了重大的技术挑战，尤其是对于在不同地区运营多个 ERP 平台的全球性组织而言。Patrick Rigoni 观察到，这种集成过程“通常耗时且技术要求高，因为它需要无缝的数据同步才能有效运行”[17]。

尽管许多 DDMRP 软件提供商声称可以与数十种 ERP 无缝集成，但它们仍然面临着实施挑战：

不同数据系统之间复杂的连接需求
与传统企业平台的技术不兼容
维护DDMRP运营所必需的实时数据流的困难
应对这些互操作性挑战需要专业的IT专业知识、潜在的中间件解决方案以及广泛的测试协议，以确保在全球运营环境中保持一致的性能。

2035年的DDMRP将会是什么样子

DDMRP将发展成为一个复杂的生态系统，其中人工监督保持战略价值，而自主系统则管理运营执行。这一演变将通过智能自动化和预测能力从根本上重塑供应链管理。

自主规划，结合人工智能驱动的反馈回路
人工智能控制塔将成为自主DDMRP运营的中枢神经系统。这些系统将持续监控供应链网络，识别潜在的中断风险，并在无需人工干预的情况下生成智能警报。自主系统将利用来自数百个客户的数据来开发强大的人工智能机器人，这些机器人将经过严格的测试、增强，并在整个组织内安全部署。自主DDMRP的实施将自动执行常规功能，包括缓冲区调整、补货计划和警报管理，使人力资源能够专注于战略决策。

基于物联网输入的自调节缓冲区
物联网集成将通过持续的数据收集流创建动态缓冲区管理。遍布供应网络的物联网传感器将监控库存水平、跟踪运输状况并实时识别性能异常。这种持续的数据流将使DDMRP系统能够执行精确、即时的缓冲区调整，无需人工干预。自调节系统将在整个运营周期内动态更新交付周期，并在供应中断期间建议其他邻近采购方案。

DDMRP 协议的全球标准化
标准化的 DDMRP 协议将应运而生，以解决当前国际运营中存在的实施障碍。这些标准将使使用不同 ERP 平台的组织之间实现无缝数据交换。先进的人机界面，包括直观的仪表板、自然语言处理和语音激活系统，将增强 AI 系统的可访问性，同时缩短实施学习曲线。

DDMRP 和基于SIMIO 智能数字孪生的假设模拟
数字孪生技术将生成供应链运营的全面虚拟副本，提供前所未有的运营动态可视性。这些智能模型将有助于在实施决策之前实时模拟复杂的网络和物料流 [9]。规划人员将测试不同的缓冲策略，评估各种补货策略，并在不中断实际运营的情况下模拟备选配置 [9]。工厂数字孪生将预测传统建模方法失效的生产瓶颈，从而有望将月成本降低 5-7%。SIMIO DDMRP的集成为这一技术在仿真模拟领域带来了革命性应用能力。

结论——转向需求驱动型运营的必然趋势
供应链方法论正面临一个明确的转折点。DDMRP 从根本上重新定义了物料流管理和库存控制，而非对现有框架进行渐进式改进。本文的分析阐明了传统方法将在未来十年内走向功能性淘汰的原因。

与线性预测方法相比，战略解耦点提供了显著更高的抗波动性。采用需求驱动原则的组织展现出了可量化的绩效提升——服务水平提升的同时，库存减少了近 50%。人工智能和机器学习的集成进一步将缓冲管理从被动调整转变为主动的自我优化运营。

SIMIO数字孪生与 DDMRP 的融合创造了巨大的竞争优势。这些虚拟环境使组织能够在不中断运营的情况下评估缓冲配置和补货策略。结合自主规划能力，这种技术融合将在未来十年重新定义供应链运营。那些仍然依赖传统 MRP 的组织将面临日益严峻的竞争劣势。

尽管自动化程度不断提高，但人类的专业知识仍然至关重要。战略性库存定位需要对业务优先级和市场动态有深入的理解，而当前的人工智能能力无法充分满足这些需求。在前所未有的颠覆性变革中，创造性的问题解决和利益相关者关系管理决定着运营的连续性，人类的判断至关重要。

全球DDMRP实施面临着重大挑战——数据同步的复杂性、组织阻力和系统互操作性问题——但随着标准化协议的发展，这些障碍将会逐渐减少。那些主动发起需求驱动型转型的组织现在能够占据有利地位，而不是等待最佳实施条件的到来。

从传统的MRP到DDMRP的演变代表着超越方法论调整的理念转变。这种转变摒弃了预测不可预测的未来，转而构建能够有效响应实际情况的自适应系统。如今拥抱这种变革的组织将在未来制造环境中获得持续的成功，而那些推迟转型的组织则有可能在需求驱动型方法成为行业标准后面临永久性的竞争劣势。

供应链管理的未来属于那些能够认识到传统局限性，同时又能利用通过数字技术增强的需求驱动型方法的组织。成功需要在技术创新与人才专长之间取得平衡，并在每种方法能够发挥最佳价值的领域加以利用。更多内容请参考https://www.simio.com/ddmrp-software/