接上
6、计划面临的困难
最简单的计划方法是查看所有可选活动，按给定的标准进行比较，然后选择最好的方案。不幸的是这一简单计划程序至少会遇到三个主要困难：
首先，计划活动中常常同时有几个标准，目标之间存在冲突，各方案之间的优先选择也不明确。
例如，顾客服务水平应尽可能高，而与此同时又要保持库存最少，这种情况就没有最优解(也即不能同时使两个目标最优)。
处理这种多目标决策问题的常用方法是设定一个目标在最小或最大的满意水平，然后优化另一个目标。
在上面的例子中，人们可以在保证一个最低顾客服务水平的同时使库存最少。
另一种处理多目标问题的有用方法是对所有目标按财务收入或成本定价，然后使结果的边际利润最大，但不是每个目标都能以财务价值的形式来表达(如顾客服务)。
还有一个更常用的方法是给每个目标定义一个系数值，然后加权求和，这种方法的缺陷是有可能产生伪最优解，因为它在很大程度上取决于任意的权值。
其次，供应链计划的可行方案数量巨大。
例如，对连续决策变量(如订单大小或工作的开始时间)，可选方案的数量实际上是无限的。对离散变量也是如此，如几个工作在机床上的加工顺序，可选的数量是一个组合大数。在这些例子中想通过简单枚举来找到最优方案是不可能的，甚至要找到一个可行的方案都很困难。
在这种情况下，可应用运筹学(operations research)的数学方法来支持计划流程。线性规划或网络流算法能找到精确的最优解。然而，大多数组合问题只能通过启发式算法(heuristics)来计算近似最优解(局部最优)，这些方法的成功也取决于问题的建模方法。
第三，最难的恐怕还是处理不确定性。
计划通过分析与未来状况相关的数据来安排将来的活动，这些数据通过预测模型估计得到，或多或少存在预测误差。这种误差降低了产品的可用性(availability)，因而也降低了企业提供的顾客服务水平。
为了改进服务，安全库存被用来缓冲实际需求与预测之间的误差。当然，安全库存并非处理需求不确定性的唯一方法。
7、计划的方法
需求的不确定性使计划与现实之间存在偏差，因此必须进行控制，如果偏差过大，计划就要重新修改。
1）“滑动范围窗”(rolling horizonbasis)的计划方法就是这种计划-控制-修改的交互实施。
计划范围(如1年)被分成若干时间段(如12个月)，计划在1月份开始时制定，涵盖12个月，但只在第一个时段(1月份，称为冻结时段)计划才真正被付诸实施。新的计划在第二个时段(2月份)开始时重新制定，新计划考虑了第一个时段中的实际变化，并更新未来时段的预测。新计划的范围与原先的计划重叠，但延伸了一个时段(从2月份到第二年的1月份)，如此类推。
另一种更有效地更新计划的方法是面向事件的计划(event-orientedplanning)。
新计划不是在正常间隔，而是在出现重要事件时制定，例如意外销售，顾客订单变化，机器故障等等。