原因一：因为复杂，Excle搞不定，所以需要使用

1、复杂度（Complexity）

当产品种类很少的时候，一个普通的计划员，就可以很容易制定生产计划。

然而真实的世界并不是这样。尤其是进入的所谓C2M的时代，客户的产品需求已经极度的多样化，在满足这样多样化的产品需求层面，必然导致计划的复杂度急剧上升，手工的计划方式一定是无法负担如此庞大的计算要求的。

2、规模（Scale，复杂度）

规模越大，复杂度越高。复杂度的提升，本身就带来了规模的扩大，同时，当企业的规模本身在增加，例如从一个工厂逐渐扩展到多个工厂时，这个规模会导致复杂度的进一步放大，因此会导致严重的效率问题。

不灵活（Inflexibility）

不灵活至的是在资源（物料和能力）分配上，存在复杂的多样性分配规则。例如如果每个设备都可以生产一样的产品，那么在选择上就会非常灵活，但每个产品都有不同的生产参数导致设备的选择是一个决策时，自然也会导致计划的难度急剧增加。

注：衡量制造过程复杂度，可以采用“订单量、物料量、工序量、资源量、排程规则等等”数据衡量。

原因二：因为价值，所以有非常高的应用价值。

1、响应能力（Responsiveness）

基于明确逻辑的快速响应能力，提升决策效率。效率的提升，可以有助于更快的去响应变化，从而可以更加及时的识别及化解潜在风险的发生。

2、透明度（Transparency）

计划过程的透明化，以及决策过程的透明化，有助于提升决策的质量。做好计划的前提，需要依赖于足够且及时的信息，这个信息不仅仅包括了需求、物料，产能等业务数据，还包括了计划所涉及的业务规则，以及策略。而这些业务规则和策略，在真实世界中，有很大概率是模糊的，需要通过数字化的工具，将其进行透明化，从而进一步提炼和调整，形成真正的“共识规则”。

3、交流和沟通（Communication）

通过计划系统，提高多业务部门的沟通效率，提升协同权衡的效果。最简单的例子是，通过一套计划KPI的框架，让大家在统一的平台上，围绕核心KPI“吵架”，最终实现在企业核心目标的遵循下的权衡结果。

4、工作标准化（Standard way of working）

规范及标准化逻辑。计划本身是个很吃经验的工作，不同的人会有不同的判断逻辑，不利于企业标准化和规范化的管控。也不利于经验的传承。曾经有一个客户，给我讲了一个很常见的场景：“我们不同区域的计划员，在制定库存策略的时候，都会有自己的“性格”， 例如胆子大的人，会把库存水位控制的很低，然后通过更高频率的叫料，来保证不发生缺货。而胆子小的人，会把库存适当拉高，这样可以让自己更轻松。然而这两种方式都不是公司所期望的，公司需要有一套统一的逻辑来运作，保证整体成本的最低，同时也可以降低新计划员的学习曲线。”