McKesson 採用作業研究情境模型，釋出逾 10 億美元的承諾資本。

McKesson 營運著龐大而複雜的製藥供應鏈，其中政策選擇難以看清，且逆轉代價高昂。

通常的做法是分別改善各項供應鏈職能。IBM Research 則改為打造「供應鏈情境建模器」（Supply Chain Scenario Modeler），這項工具會將配送網路、供應流、庫存與運輸政策一併最佳化。

關鍵之舉在於將作業研究模型接上一組量化影響，其中包括一套結構化資料模型，能依產品類別把結果直接連結至損益表，讓高階主管得以看見某項政策選擇背後的實際金額。

自 2009 年這項工作展開以來，McKesson 的製藥部門已將承諾資本削減逾 10 億美元，而這套建模也衍生出一份後續改善專案的路線圖。

模擬整條供應鏈並連結至損益表

製藥供應鏈橫跨眾多路徑與產品，因此需要全鏈模型

依類別將作業研究結果連結至損益表，能讓高階主管看清各項取捨

情境建模讓 McKesson 能在投入資本之前先測試政策變動

結構化資料模型將價值放大為更多專案

若要讓作業研究改變高階主管的行為，應把模型輸出連結到你原本就在申報的財務數字，而不只是連結到某項 KPI。

自 2009 年以來，McKesson 的製藥部門已將承諾資本削減逾 10 億美元。這套模型也產出一份量化機會路線圖，其中包括一條新的空運供應鏈路徑，並成為 2013 年 Edelman 獎決選入圍者。