Сценарное планирование в digital twin
Цифровой двойник (Digital Twin) предприятия, создаваемый и реплицируемый IEM-системой в технологии mutual mapping, одновременно является универсальным инструментом для сценарного моделирования альтернативных состояний управляемой компании.
Как будет выглядеть бизнес при падении продаж по трем наиболее важным группам товаров на 30%?
Что, если получится договориться с поставщиками об удлинении товарного кредита на неделю?
Digital Twin General Social Replicator
Технология mutual mapping, впервые реализованная в dia$par, предоставляет универсальную платформу для эффективного конструирования цифровых двойников (Digital Twins) произвольных организаций.
Организаций любого рода, масштаба, сложности и отраслевой принадлежности: от библиотеки до космодрома, от школы до государства, от софтверного разработчика до автозавода, от небольших коллективов до всего человечества.
Вырастет ли прибыль, если закрыть все убыточные магазины? Или, напротив, недополученная прибыль от сокращения продаж в целом перекроет экономию на исключаемых затратах?
Теперь вы можете поставить эксперимент на цифровом двойнике вашей компании — безопасно, быстро и недорого.
Финансовое сценарное планирование на производстве
Практический пример автоматического моделирования прогнозных ОПУ и БДДС на год вперед — в кейсе «Автоматическое управление цепочкой поставок комплектующих для производства».
Пределы сценарной фантазии ограничены исключительно глубиной детализации кибернетического отражения, — которая может наращиваться неограниченно.
Варьируйте любые параметры бизнеса, регистрируемые и реплицируемые в цифровом двойнике mutual mapping.
Запускайте сценарное моделирование с любой точки временной шкалы истории компании (после, разумеется, перехода в dia$par).
Центр Управления Бизнесом dia$par
Капитанский мостик компании для собственников и топ-менеджмента.
Полная информация о состоянии предприятия в реальном времени — на вашем iPhone.
И — смотрите на результат.
Такой подход, помимо прочего, избавляет от необходимости вымышлять и конструировать глубоко детализированное «будущее».
Что, в общем случае, является неподъемной задачей.
На этом и спотыкались до сих пор все систематические попытки сценарного моделирования предприятий конкурентных рынков.
Именно этот подход, в частности, применялся для стендового моделирования нагрузки в рамках тестирования производительности подсистемы процессинга транзакций dia$par.
