McKesson은 OR 시나리오 모델을 사용하여 10억 달러 이상의 약정 자본을 줄였습니다.

McKesson은 정책 선택의 영향을 파악하기 어렵고 되돌리기에는 비용이 많이 드는 거대하고 복잡한 제약 공급망을 운영하고 있습니다.

일반적인 해결책은 각 공급망 기능을 개별적으로 개선하는 것입니다. 그러나 IBM Research는 대신 유통 네트워크, 공급 흐름, 재고 및 운송 정책을 함께 최적화하는 도구인 Supply Chain Scenario Modeler를 구축했습니다.

핵심적인 전환점은 OR 모델을 정량화된 영향 체계에 연결한 것이었습니다. 여기에는 결과를 제품 카테고리별로 손익계산서에 직접 연결하는 구조화된 데이터 모델이 포함되어, 경영진이 정책 선택 이면의 금액을 확인할 수 있게 했습니다.

2009년 작업이 시작된 이후 McKesson의 제약 사업부는 약정 자본을 10억 달러 이상 줄였으며, 이 모델링은 추가 개선 프로젝트의 로드맵을 탄생시켰습니다.

공급망을 모델링하고 이를 손익계산서와 연결

제약 공급망은 많은 경로와 제품에 걸쳐 있어 전체 공급망 모델이 필요합니다

OR 결과를 카테고리별로 손익계산서와 연결하면 경영진이 트레이드오프를 명확히 이해할 수 있습니다

시나리오 모델링을 통해 McKesson은 자본을 투입하기 전에 정책 변경을 테스트할 수 있습니다

구조화된 데이터 모델은 그 가치를 더 많은 프로젝트로 확장했습니다

OR이 경영진의 행동을 바꾸도록 하려면 모델의 출력을 단순한 KPI가 아니라 이미 보고하고 있는 재무제표와 연결하십시오.

2009년 이후 McKesson의 제약 사업부는 약정 자본을 10억 달러 이상 줄였습니다. 이 모델은 또한 새로운 항공 화물 공급망 경로를 포함한 정량화된 기회의 로드맵을 만들어냈으며, 2013년 Edelman 최종 후보가 되었습니다.