The Fresh Connection – A Dynamic Supply Chain Learning Simulation for SCM Training

Recommendation: Begin every session with a 60-minute hands-on run, then a structured debrief to keep outcomes measurable and actionable.

In this setup, executive and operations teams share conversations osoitteessa roolit, ensuring the exercise is based on realistic data and constraints. The goal is to build confidence in cross-functional decisions under pressure.

utilizing real-time data feeds, participants trade off cost, service level, and risk, guided by ccscs scorecards that translate complex trade-offs into clear KPIs. These metrics help promote accountability and enable quick learning cycles.

The program aligns with undp frameworks and promotes global development thinking by linking classroom outcomes to supply-chain resilience practices. Teams measure progress against a clearly defined goal and aim for continuous improvement.

Kuten saldana suggests, structured reflection after each run cements learning, guiding participants to map actions to results and to recognize how small changes ripple through the network.

The combination of dashboards and conversations fosters a differentiated learning path, enabling teams to cope with disruption and share responsibility across functions while aligning actions with the overall business goal.

In operation, the system beats pure automation by weaving humans insights with algorithmic recommendations to deliver greater value, ensuring decisions reflect real-world constraints rather than theoretical models.

5 Practical Implications for Theory, Research, and Practice

Adopt real-time, data-driven iterations in every training cycle to sharpen representation of demand, supply, and capacity. This approach yields timely feedback on policies, tracks shortage risk, and shows how decisions translate into service levels and costs. Implement a lightweight measurement protocol that records key indicators per simulated week and publishes a concise dashboard for students and partner organizations, reporting a typical 3–5 percentage-point rise in service level when learners apply effective policies. The fifth implication emphasizes tying decisions to causal outcomes, rather than isolated improvements, so teams understand what truly moves the needle.

For researchers, apply causal analysis to validate ideas about cause-effect in supply chain dynamics. employing experiments inside The Fresh Connection, compare strategy variants across matches and analyze results with respect to stockouts, lead times, and total cost, with typical reductions in stockouts of 15–30% when causal levers are correctly identified. This aligns with published theories ja demonstrated how decisions ripple through supply, demand, and inventory, considered by scholars as central to robust learning. holcomb ja maklan offer grounded perspectives to augment the framework, helping translate results into insights that are practical for practitioners. The goal is to publish complete, reproducible findings that others can reuse in different contexts.

In practice, broaden the scope by partnering with industry and education partners to co-create scenarios. A partner-led module provides realistic constraints, from supplier capacity to logistics bottlenecks, making results more transferable while protecting sensitive data. Focus on particular functions–procurement, production, and distribution–to show how cross-functional teams translate ideas into actions. This collaboration yields highly relevant benefits for firms and programs, while also addressing the shortage of qualified SCM professionals by exposing learners to authentic decision environments.

For program designers, map learning outcomes by integrate theory with observed results from the simulation. Use published frameworks to interpret metrics such as service level, inventory turnover, and total cost, and analyze patterns to identify causal drivers. The representation of results should be complete and transparent, with clear documentation so researchers can reanalyze data. holcomb ja maklan again provide context for interpreting resilience and adaptability, helping to build highly actionable guidelines for students and sponsors.

Finally, evaluate adoption and scale with timely, repeatable rubrics that quantify benefits and show learning transfer to real operations. Track cohorts and partner organizations to demonstrate consistent gains in decision quality, planning agility, and risk management. The program should deliver a complete playbook of recommendations, including when to rely on qualitative ideas or quantitative models. By sharing results in a straightforward, practical format, organizations can extend impact and reduce the learning curve for new analysts.

Calibrating demand, supply, and lead time parameters for realism

Recommendation: Build a data-driven baseline by extracting developed demand, supply, and lead time parameters from the most recent 12–24 weeks of operations, and lock these as the initial settings in the simulation. This yields realistic beats in the model and provides a stable reference point for shifts across scenarios. Treat the baseline data as oaks in the garden–strong anchors that support a canopy of scenarios and updates. Thus, you can compare outcomes across regions and time.

Assess the traditional role of forecasting by fitting demand distributions per SKU and segmenting by supplier and product family to capture shifts. Use weekly demand means and standard deviations, test lognormal or negative binomial fits, and set a CV range of 0.2–0.6 for stable items and higher values for volatile ones. briefly compare MAD and MAPE to choose the best metric for the simulation’s objective. Locally calibrate seasonal factors using calendar effects, promotions, and customs delays; this makes results more actionable for teams operating in real markets. ahmed and ambulkar propose a hands-on elaboration of parameter extraction, emphasizing locally developed data to avoid generic benchmarks and to think deeply about context; gruchmann notes implications for data quality.

Calibrate lead times by parsing supplier and internal processing times. Separate supplier lead time, manufacturing cycle, and cross-border delays to reflect realities. Fit a distribution that captures occasional long tails, then set a base lead time as the mean and add a safety margin to meet a target service level (for example, 95%). Use the variability of demand during lead time to determine safety stock, and adjust for locally observed disruptions to reflect pandemics and policy changes. gruchmann ja ahmed muistuta tiimejä linkittämään omistus ja managing varastointikäytännöistä inventaariovaikutuksiin liittyen industrial asetukset. creating Näiden tekijöiden ympärillä olevat skenaariot auttavat johtajia vaikuttamaan loppuunmyynteihin ja kapasiteetin suunnitteluun.

Ota käyttöön kalibrointityönkulku, joka yhdistää tiedonkeruun, parametrien estimoinnin ja skenaarion creation iteratiiviseen silmukkaan. Tutkija team-ahmed, ambulkar, gruchmann–voi tarjota guidance ja validointitarkastukset. Kehitä perusparametrijoukko ja suorita sitten what-if-analyysejä, joissa kysynnän ja läpimenoajan vaihtelua muutetaan alueittain (locally), tuoteperhe ja toimittaja. Hallinnointi näitä parametreja aktiivisesti, ei kiinteinä syötteinä, auttaa johtajia näkemään, kuinka muutokset customs, muutokset omistus, tai pandemiat vaikuttavat palvelutasoon ja kustannuskilpailukykyyn. Tavoitteena on pitää parametrit developed jatkuvan tiedonkeruun avulla ja dokumentoida päätöksentekoon liittyvät vaikutukset, mikä varmistaa, että prosessi pysyy realistisena ja reagoivana.

Menestystekijöiden ja seurantanäyttöjen määrittäminen oppimisen edistymisen seuraamiseksi

Määrittele ytimekäs viitekehys: kolme keskeistä mittariperhettä, jotka yhdistävät oppimisen operatiivisiin tuloksiin. Kohdista tavoitteet globaalisti koulutusohjelman keskuksen kanssa, jotta osallistujat näkevät vaikutuksen koko toimitusketjussa. Oleellinen linkki on olemassa oppimistoiminnan ja työkäyttäytymisen välillä, ja mittaristojen tulisi tehdä tämä linkki näkyväksi johtajille ja tiimeille.

Tiedon lisääntymistä mitataan läpäistyillä tarkastuksilla, selitettyjen käsitteiden määrällä ja oppimisen pysyvyydellä moduulien välillä. Jokaisen oppijan ominaisuudet – kuten rooli, kokemus ja moduulien järjestys – aiheuttavat eroja lopputuloksissa. Tapahtumien kartoittaminen moduuleihin paljastaa hallinnan esiintymiskertoja, ja klusterointi auttaa erottamaan oppijasegmenttejä, esimerkiksi Mitchell ja Ivanov, jotta ohjaajat voivat räätälöidä palautetta tehokkaasti.

Dashboard-suunnittelun keskiössä on kolme näkymää: yksilön edistyminen, tiimin suorituskyky ja toimintojen välinen vertailuanalyysi. Keskus-dashboard kokoaa tietoja maailmanlaajuisesti ja eri liiketoiminnoista, jolloin tutkijat ja valmentajat voivat erottaa menestyksen ajurit. Käytä rinnakkaisesiintymäkuvioita osoittamaan, miten päätösmallit vastaavat suositeltuja käytäntöjä, ja kartoita nämä mallit tiettyihin moduuleihin, jotta harjoitteluhetkiin tarttuminen on näkyvissä. Varmista suodattimet roolin, skenaarion ja aikaikkunan mukaan, jotta voidaan verrata oppijoiden nopeutumista tai hidastumista. Värikoodit ja porautumiset pitävät näkymän intuitiivisena.

Datalähteitä ovat pelilokit, keskusteluchatit, päätöksentekohistoriat ja simulaation jälkeiset pohdinnat. Näiden datavirtojen esittäminen koontinäytöissä auttaa oppijoita ja valmentajia näkemään, miten toimet johtavat tuloksiin. Tietosuojaa vaarantamatta anonymisoi tiedot ja tarjoa oppijakohtaista näkyvyyttä itsearviointia ja valmennusta varten; tämä edistää tehokkaita palautesykliä.

Selitä jokainen mittari lyhyellä määritelmällä, tavoitearvolla ja tulkintasäännöillä. Selitä selkeällä kielellä, heijastaako lasku hämmennystä vai strategista sopeutusta. Tarjoa sanasto ja selitykset hallintapaneelissa, jotta oppijat ymmärtävät, mitä mitataan ja miksi sillä on merkitystä. Tämä mahdollistaa tietoon perustuvat keskustelut oppijoiden ja ohjaajien välillä.

Käyttöönotossa noudatetaan vaiheittaista suunnitelmaa: pilotti toisen kohortin kanssa ja iterointi. Käytetään klusterointia oppijoiden segmentointiin esimerkiksi taustan ja roolin kaltaisten attribuuttien perusteella ja kartoitetaan hyvien päätösten malleja kontekstiin. Tämä lähestymistapa auttaa tarttumaan mahdollisuuksiin ja tunnistamaan yhteisesiintymiskuvioita, jotka edistävät tuloksia eri toiminnoissa. Hallintapaneelin tulisi mahdollistaa ohjaajille erottaa suorituskyvyn ajurit eri tiimeissä ja organisaation ytimessä säilyttäen samalla helppokäyttöiset näkymät Mitchelille ja Ivanoville.

Konkreettiset mittarit ja tavoitteet: Tietämystaso = prosenttiosuus selitetyistä käsitteistä, jotka on hyväksytty kolmessa viimeisimmässä yrityksessä; Päätöksentekotarkkuus = optimaalisten reittipäätösten osuus; Päätöksentekoaika = mediaani sekunteina per skenaario; Yhteistyöpisteet = painotettu mitta kontribuutioista, jotka on mitattu yhteisesiintymislukujen avulla; Seurantatapahtumat ja klusterointitulokset mahdollistavat kohdennetun valmennuksen keskuksessa eri liiketoiminnoissa; voit kartoittaa Mitchellin ja Ivanovin edistymistä nähdäksesi suhteelliset parannukset.

Ylläpidä säännöllistä tarkastelurytmiä: päivitä koontinäyttöjä viikoittain, sovita toimintojen virstanpylväisiin ja linkitä oppimisen edistyminen liiketoiminnan tunnuslukuihin. Tuomalla esiin oppimistoiminnan, päätöksenteon laadun ja operatiivisten tulosten välisen suhteen, tiimit erottavat edistymisen globaalisti menettämättä näkyvistä käytännön arvoa päivittäisille toiminnoille ja toiselle liiketoimintakokonaisuudelle.

Roolipohjaisten päätöksenteko-oikeuksien ja hallinnon suunnittelu simulaatiossa

Ota käyttöön roolipohjaiset päätöksenteko-oikeudet määrittämällä jokainen päätöstehtävä tietylle roolille ja sisällyttämällä ne hallintaperiaatteisiin simulaatiossa. Tämä selkeästi määritelty lähestymistapa vähentää pullonkauloja, nopeuttaa oppimista toimitusketjun syklissä ja antaa tiimeille mahdollisuuden vertailla politiikan tuloksia kontrolloidussa ympäristössä.

Simulaation hallinnoinnin yleiskatsaus kattaa roolit, päätöksenteko-oikeudet, data-artefaktit ja eskalaatiopolut, joita kaikkia tukevat tilojen ja prosessien digitaaliset kaksoset.

• Roolikartta ja päätöksenteko-oikeudet
  • Selkeästi määritellyt roolit: Tarvittavuussuunnittelija, Vastaanoton valvoja, Varastonhallinnan valvoja, Logistiikkakoordinaattori, Rahoitusanalyytikko, S&OP-vetäjä, Laatupäällikkö, IT-ylläpitäjä.
  • Päätöksenteko-oikeudet kattavat: ennusteen tarkistuksen, tilausten vapautuksen, varastotavoitteet, reitin valinnan, laskujen hyväksynnän, promootiokulutuksen ja eskalaatiokynnysten määrittämisen. Poikkeusten hyväksyminen riippuu kynnysarvoista, kontekstista ja vertaisarvioinnista.
  • Solmujen ja prosessien digitaaliset kaksoiskappaleet mahdollistavat tiimin testata käytäntömuutoksia ilman riskiä, ankkuroimalla ideoita ennakkotapauksiin ja johdettuihin riskimalleihin.
  • Varat ja vastuut kirjataan keskitettyyn hallintorekisteriin, jotta varmistetaan vastuuvelvollisuus tiimeissä.
• Hallintomekanismit
  • Käytäntömoottori valvoo rooliin, kynnysarvoon ja kontekstiin perustuvia oikeuksia; antaa tiimien simuloida jos-niin-sääntöjä ja vertailla lopputuloksia.
  • Eskalointireitti vertaisarviointiin konfliktien syntyessä; vaikutusvaltaiset roolit voivat muuttaa tai kumota suosituksia dokumentoidulla perustelulla.
  • Muutostenhallinta keskitetyllä päätöksentekojärjestelmällä ja auditoitavalla lokilla jäljitettävyyden varmistamiseksi.
  • Kriittisten vaiheiden, kuten vastaanoton ja laskujen täsmäytyksen hyväksynnöissä on redundanssia yksittäisten virhepisteiden välttämiseksi.
• Data, omaisuus ja artefaktit
  • Data stack sisältää ERP:n, WMS:n, TMS:n ja simulaatiokerroksen, jotka tukevat johdonmukaista päätöksentekoa eri toimialueilla.
  • Omaisuusrekisteri seuraa elintarvikeketjun varastointikapasiteettia, laitteiden valmiutta ja kohteiden kriittisyyttä.
  • KPI-kokoelma: täyttöaste, läpimenoaika, ennustetarkkuus, varaston kiertonopeus ja redundanssi-indikaattorit.
  • Ostolaskujen täsmäytys ja vastaanottolokit tarjoavat konkreettisia tietojoukkoja täsmäytykseen ja auditoitavuuteen.
• Mittarit ja hallintomittarit
  • Kriittisyysluokitus ohjaa käyttöoikeuksia; vaikutusvaltaiset roolit saavat lisänäkyvyyttä eri toimintojen välisiin vaikutuksiin.
  • Yleiskatsauskoontinäytöt näyttävät palvelutason, kassakierron ja loppuunmyyntiriskin ja auttavat tekemään reaaliaikaisia päätöksiä.
  • Peteraf-lähtökohdat ohjaavat resurssien kohdentamista kohti arvokkaita, harvinaisia ja jäljittelemättömiä varoja sekä hallintotapoja.
  • Solmukohortaisista korrelaatioista johdetut riskimallit ohjaavat käytäntöjen tarkennusta ja ideoiden luomista jatkuvaa parantamista varten.
  • Vertaisarvioinnin tunnuslukuja on sisällytetty olettamusten vahvistamiseksi ja konstruktivalidiuden vahvistamiseksi.
• Lentäjät, redundanssi ja resilienssi
  • Suorita pilottihankkeita ruokahuoltoskenaariossa oikeuksien vahvistamiseksi ja redundanssin testaamiseksi vastaanotossa, laaduntarkastuksissa ja laskujen täsmäytyksessä.
  • Redundanssitoimenpiteisiin sisältyy kriittisten päätösten kahdenkertainen hyväksyntä ja vaihtoehtoiset toimittajareitit digitaalisessa kaksoiskappaleessa.
  • Lieventotoimenpiteet käynnistyvät, kun ennustevirhe ylittää ennalta määritetyt raja-arvot; nämä toimet kohdentavat varat uudelleen ja muokkaavat kampanjasuunnitelmia tarpeen mukaan.
• Implementation roadmap
  1. Määrittele käytäntösanasto, kartoita roolit ja aseta päätöksentekokynnykset; dokumentoi edeltävät tapahtumat ja johdetut säännöt.
  2. Määritä käytäntömoottori ja yhdistä dataympäristö (ERP, WMS) automaattisen täytäntöönpanon mahdollistamiseksi.
  3. Laadi testaus skenaarioita, mukaan lukien ruokalinjat ja promo-tapaukset; aseta selkeät hallintotavoitteet.
  4. Toteuta pilotti vertaisarvioinneilla; kerää palautetta, mittaa tuloksia ja iteratoi rakennetta.
  5. Skaalaa hallinto eri ympäristöihin; integroi SCM-koulutusmateriaaleihin ja jatkuvaan oppimissykiin.

Simuloitujen päätösten kääntäminen toteutettaviksi kustannus- ja palveluparannuksiksi

Luo päätöksenteko-toimintokartta, joka yhdistää jokaisen simuloidun siirron konkreettisiin muutoksiin palvelukustannuksissa ja palvelumittareissa, ja lukitse sitten 90 päivän suunnitelma näiden hyötyjen saavuttamiseksi. Rakenna selkeä datan putki, jotta häiriötestit voidaan muuntaa numeroiksi kuljetus-, varastointi- ja käsittelykustannuksissa sekä palvelutuloksissa, kuten oikea-aikaisessa toimituksessa ja täyttöasteessa. Tunnista suurin vaikutus kussakin häiriöskenaariossa ja määritä parannus, esimerkiksi 8–15 % alhaisempi yksikkökustannus ja 2–3 prosenttiyksikön nousu oikea-aikaisessa suorituskyvyssä.

Esitelkää tiivis, dataan perustuva tuloskortti sidosryhmille ja laajemmalle yhteisölle sekä edistäkää eri toimintojen välistä yhdenmukaisuutta. Käyttäkää valintakehystä valitaksenne 3–5 toimintaa, jotka perustuvat erilliseen vaikutukseen, toteutettavuuteen ja vaadittavaan investointiin. Koordinoikaa hankinnan, valmistuksen ja logistiikan kanssa varmistaaksenne soveltuvuuden ketjuun ja asiakaslupauksiin. Rakentakaa kumppanuuksia toimittajien ja kuljetusliikkeiden kanssa muutosten tukemiseksi ja osoittakaa selkeä vastuuhenkilö ja aikataulut. Helpotetaan nopeita voittoja samalla kun valmistellaan pidempiä pilottihankkeita.

Tushman-lähestymistapa auttaa erottamaan tehokkuuslogiikan ja resilienssitarpeet toisistaan; näin vältetään toisen optimointi toisen kustannuksella. Korosta, että arvokkaimmat toimenpiteet tuottavat pitkäaikaista arvoa luomatta haavoittuvia kohtia. Tavoiteltujen lievennysten tulisi vähentää vakavia riskejä, kuten yhden toimittajan riippuvuuksia tai kapasiteetin puutteita, ja samalla pitää kustannukset vakaina.

Muunna simuloitu päätös toiminnaksi ihmisen ja robotin yhteistyön avulla: nimeä selkeä vastuuhenkilö, määrittele vakiotoimintatavat ja automatisoi rutiininomaiset datapäivitykset säilyttäen samalla ihmisen valvonta poikkeustilanteissa. Tiimien ja automaation välinen monimutkainen koordinointi nopeuttaa toteutusta ja suojaa palvelutasoja. Käytä paikkaa nopeaa seurantaa varten ja nimitä oma fasilitaattori pitämään yllä vauhtia.

Erottele toimet täysin skaalautuviin ja vaiheittaista käyttöönottoa vaativiin; käytä valintaprosessia priorisoidaksesi pilottihankkeita, joilla on mitattavissa oleva vaikutus pitkällä aikavälillä. Luo lyhyen aikavälin pilotti 30 päivän tarkistuspisteellä ja 90 päivän arviointisuunnitelmalla; jos tulokset ylittävät tavoitteet, skaalaa; jos eivät, arvioi nopeasti ennalta määritettyjen lopettamiskriteerien avulla.

Esitä tulokset reaaliaikaisessa raportointinäkymässä, päivitä sidosryhmille viikoittain ja edistä jatkuvaa kehitystä koordinoimalla kumppanuuksia. Pidä toimitusketjun yhteisö sitoutuneena jakamalla tietoja, opittuja asioita ja seuraavia vaiheita. Kerää palautetta, hio malleja ja pyri jatkuvaan oppimiseen simuloinnista saatavien hyötyjen vakiinnuttamiseksi.

Pilottiluokkien laajentaminen yrityksenlaajuisiksi SCM-koulutusohjelmiksi

Aloita vaiheittaisella käyttöönotolla ja selkeällä hallintomallilla. Varaa erillinen budjettikohta yrityskoulutukselle, sisällön päivitykset, ohjaajien aika ja alustalisenssit mukaan lukien. Sijoita hankintasuunnittelun, hankinnan, logistiikan ja rahoituksen henkilöstö omistajaryhmään varmistaaksesi monitoiminnallisen yhdenmukaisuuden; sijoitettuna rooleihin, jotka vastaavat arvoketjua. Tämä asetus estää siiloutuneet ponnistelut ja varmistaa, että jokainen toiminto osallistuu ohjelmaan.

Mallit vastaavat arvoketjun toimintoja ja on suunniteltu nopeaa käyttöönottoa varten. Keskeinen sisältö kattaa kysynnän suunnittelun, varaston optimoinnin, toimittajayhteistyön ja jakelun näkyvyyden. Jokainen moduuli sisältää nopeasti sovellettavia harjoituksia, The Fresh Connection -simulaatioita ja lyhyen arvioinnin ajattelun ja muistamisen mittaamiseksi. Seuraa mittareita, kuten pätevyyden saavuttamiseen kuluva aika, moduulin läpäisyprosentti ja tiimien tapa soveltaa konsepteja toiminnassa. Tämä sisältö havainnollistaa, kuinka parantunut ajattelu johtaa päivittäisiin päätöksiin.

Toimi aalloissa: ensin pilottiluokissa, sitten alueellisissa keskuksissa ja lopuksi koko yrityksen laajuisesti. Jokainen vaihe vahvistaa sisällön, kerää palautetta henkilöstöltä ja hioo materiaaleja. Ylläpidä koulutuksen ja päivittäisen työn välistä suhdetta jakamalla harjoitusten tuloksia linjapäälliköille ja yhdistämällä suorittaminen suorituksen mittaristoon.

Vakiinnuta omistajuus ja eri toimintojen mestareista koostuva yhteisö ylläpitämään vauhtia. Aseta analytiikkaomistajat vastaamaan vaikutusten mittaamisesta ja onnistumisten jakamisesta eri luokka-alueilla, kuten suunnittelussa, hankinnassa, valmistuksessa ja jakelussa. Jokainen luokka saa räätälöityä sisältöä ja palautetta. Ensisijaisesti analytiikkatiimit seuraavat, miten koulutus muuttaa operatiivisia rutiineja, mikä auttaa ymmärtämään arvoketjun parannuksia ja miten koulutus siirtyy palvelutasoon, läpimenoaikoihin ja kustannuksiin.

Ennakoi epäonnistumisen syitä: heikko käyttöönotto kilpailevien prioriteettien vuoksi, koulutustavoitteiden ja päivittäisten tavoitteiden välinen epäjohdonmukaisuus sekä riittämättömät tiedot vaikutusten osoittamiseksi. Torju nämä yksinkertaisella ja helposti lähestyttävällä sisällöllä, aikataulun mukaisella valmennuksella ja päivittäisiin rutiineihin upotetulla harjoittelulla. Käytä yhdistystä kannustimien kohdistamiseen ja varmista asianmukainen sponsorointi ylemmältä johdolta. Viisas mentoriohjelma lisää käytännön ohjausta ja nopeuttaa käyttöönottoa.

Julkaise kuukausittainen tuloskortti, jossa on seuraavat mittarit: työntekijöiden suoritusaste (tavoite 85 % ensimmäisellä neljänneksellä), taitojen soveltamisaika (tavoite 2 viikkoa), ennustetarkkuuden parannus (4–6 prosenttiyksikköä), palvelutasot (nousu 92 prosentista 95 prosenttiin) ja kokonaiskustannukset (1–2 prosentin kustannussäästöt). Jaa nämä tulokset koko organisaatiolle ja johtajille omistajuuden vahvistamiseksi. Tämä näkyvyys havainnollistaa, miten käyttäytymisen muutos tuottaa liiketoiminta-arvoa ja mitkä parannukset ovat vaikuttavimpia.

Lopuksi, ota käyttöön neljännesvuosittainen sisällön päivitysprosessi: päivitä arvoketjun tapaustutkimukset, simulointien päivitys ja pieni tiimi kuratoimaan uusia esimerkkejä. Tämä pitää ohjelman relevanttina kaikilla alueilla ja tukee kestävää menestystä.