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 karşısında roles, 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.

As 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.

Bu 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 ve demonstrated how decisions ripple through supply, demand, and inventory, considered tarafından scholars as central to robust learning. holcomb ve 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 kapsam 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 ve 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 ve ahmed remind teams to link ownership ve yönetim practices to inventory implications in an industrial setting. creating scenarios around these factors helps managers affect stockouts and capacity planning.

Implement a calibration workflow that ties data collection, parameter estimation, and scenario creation into an iterative loop. The researcher team-ahmed, ambulkar, gruchmann–can provide guidance ve doğrulama kontrolleri. Bir dizi temel parametre geliştirin, ardından talep ve tedarik süresi oynaklığını bölgeye göre değiştiren senaryo analizleri yürütün (locallyürün ailesi ve tedarikçi. Yönetim bu parametreleri sabit girdiler olarak değil, aktif olarak ele almak, yöneticilerin değişikliklerin nasıl customs, kaymalar ownership, ve salgınlar hizmet seviyelerini ve maliyetleri etkiler. Amaç parametreleri korumaktır developed sürekli veri toplama yoluyla ve karar verme üzerindeki etkilerini belgeleyerek sürecin gerçekçi ve duyarlı kalmasını sağlamak.

Öğrenme gelişimini izlemek için başarı metriklerini ve gösterge panolarını tanımlama

Özlü bir çerçeve tanımlayın: öğrenmeyi operasyonel sonuçlara bağlayan üç temel metrik ailesi. Hedefleri, eğitim programının merkeziyle küresel olarak uyumlu hale getirin, böylece katılımcılar tedarik zinciri genelinde etkiyi görsün. Öğrenme etkinliği ve iş başı davranışı arasında hayati bir bağlantı vardır ve panolar bu bağlantıyı yöneticilere ve ekiplere görünür kılmalıdır.

Bilgi kazanımları, geçilen kontroller, açıklanan kavram sayısı ve öğrenmenin modüller genelindeki kalıcılığı ile ölçülür. Her öğrencinin rolü, deneyimi ve modül sırası gibi özellikleri, sonuçlardaki farklılıkları yönlendirir. Olayları modüllerle eşlemek, ustalık örneklerini ortaya çıkarır ve kümeleme, eğitmenlerin geri bildirimleri verimli bir şekilde uyarlayabilmesi için mitchell ve ivanov gibi öğrenci segmentlerini ayırt etmeye yardımcı olur.

Gösterge paneli tasarımı üç görünüm üzerine odaklanır: bireysel ilerleme, ekip performansı ve çapraz operasyonlar kıyaslaması. Merkezi gösterge paneli, verileri küresel olarak ve işletmeler arasında toplayarak, araştırmacıların ve koçların başarı etkenlerini ayırt etmesini sağlar. Karar kalıplarının önerilen uygulamalarla nasıl uyum sağladığını göstermek için birlikte oluşum grafiklerini kullanın ve bu kalıpları belirli modüllerle eşleyerek pratik için anları yakalamanın görünür olmasını sağlayın. Öğrenenlerin hızlanıp hızlanmadığını veya yavaşlayıp yavaşlamadığını karşılaştırmak için rol, senaryo ve zaman aralığına göre filtreler sağlayın; renk kodları ve detaylandırmalar görünümü sezgisel tutar.

Veri kaynakları arasında oyun kayıtları, tartışma sohbetleri, karar geçmişleri ve simülasyon sonrası değerlendirmeler yer almaktadır. Bu veri akışlarını panolarda sunmak, öğrencilerin ve eğitmenlerin eylemlerin sonuçlara nasıl dönüştüğünü görmelerine yardımcı olur. Gizliliği tehlikeye atmadan, verileri anonimleştirin ve öz değerlendirme ve koçluk amaçları için öğrenci başına görünürlük sağlayın; bu, verimli geri bildirim döngülerini teşvik eder.

Her bir metriği kısa bir tanım, hedef değer ve yorumlama kurallarıyla açıklayın. Bir düşüşün kafa karışıklığını mı yoksa stratejik bir ayarlamayı mı yansıttığı, anlamı açık bir dille açıklanmalıdır. Öğrencilerin neyin ölçüldüğünü ve neden önemli olduğunu anlamalarını sağlamak için bir sözlük ve gösterge panosu içi açıklamalar sağlayın; bu, öğrenciler ve eğitmenler arasında bilinçli konuşmalara olanak tanır.

Uygulama planı, aşamalı bir dağıtım kullanır: başka bir kohort ile pilot uygulama ve yineleme. Öğrencileri geçmiş ve rol gibi özelliklere göre bölümlere ayırmak için kümeleme kullanın, ardından iyi kararların kalıplarını bağlama göre eşleyin. Bu yaklaşım, fırsatları yakalamaya ve operasyonlar genelinde sonuçları yönlendiren birlikte oluşum kalıplarını belirlemeye yardımcı olur. Gösterge paneli, eğitmenlerin ekipler ve kuruluşun merkezi genelinde performans etkenlerini ayırt etmesini sağlarken, mitchell ve ivanov için erişilebilir görünümlerin korunmasını sağlamalıdır.

Somut ölçütler ve hedefler: Bilgi puanı = son 3 denemede geçilen açıklanmış kavramların yüzdesi; Karar doğruluğu = optimal rota kararlarının payı; Karar verme süresi = senaryo başına ortalama saniye; İşbirliği puanı = birlikte oluşum sayıları aracılığıyla ölçülen katkıların ağırlıklı ölçüsü; Olayların takibi ve kümeleme sonuçları, işletmeler genelinde merkezde hedefe yönelik koçluğu mümkün kılar; göreli iyileştirmeleri görmek için Mitchell ve Ivanov'un ilerlemesini haritalayabilirsiniz.

Düzenli bir inceleme sıklığı sağlayın: gösterge panolarını haftalık olarak güncelleyin, operasyonel kilometre taşları ile uyumlu hale getirin ve öğrenme ilerlemesini iş KPI'larına bağlayın. Öğrenme faaliyeti, karar kalitesi ve operasyonel sonuçlar arasındaki eşleşmeyi ortaya çıkararak, ekipler günlük operasyonlar ve başka bir dizi işletme için pratik değeri gözden kaçırmadan küresel olarak ilerlemeyi ayırt eder.

Simülasyonda rol tabanlı karar hakları ve yönetişimin tasarlanması

Simülasyon içinde her bir karar görevini belirli bir rolle eşleyerek ve bir yönetişim politikasına gömerek rol tabanlı karar haklarını uygulayın. Bu iyi tanımlanmış yaklaşım, darboğazları azaltır, tedarik zinciri döngüsü boyunca öğrenme hızını artırır ve ekiplerin kontrollü bir ortamda politika sonuçlarını karşılaştırmasına olanak tanır.

Simülasyonun yönetişim kapsamına genel bakış; roller, karar hakları, veri yapıları ve tırmanma yolları ile tesislerin ve süreçlerin dijital ikizleri tarafından desteklenen her şeyi içerir.

• Rol haritası ve karar yetkileri
  • İyi tanımlanmış roller: Tedarik Planlamacısı, Teslim Alma Sorumlusu, Envanter Kontrolörü, Lojistik Koordinatörü, Finans Analisti, S&OP Lideri, Kalite Yöneticisi, BT Yöneticisi.
  • Karar hakları şunları kapsar: tahmin ayarlaması, sipariş serbest bırakma, envanter hedefleri, rota seçimi, fatura onayı, promosyon harcamaları ve yükseltme tetikleyicileri. İstisnaları onaylayıp onaylamama eşiklere, bağlama ve meslektaş girdisine bağlıdır.
  • Düğümlerin ve süreçlerin dijital ikizleri, ekibin politika değişikliklerini risksiz bir şekilde test etmesine olanak tanır ve fikirleri önceki olaylara ve çıkarılan risk modellerine bağlar.
  • Varlıklar ve sorumluluklar, ekipler arası hesap verebilirliği sağlamak için merkezi bir yönetim kaydında izlenir.
• Yönetişim mekanizmaları
  • Politika motoru, rol, eşik ve bağlama göre hakları zorlar; ekiplerin eğer-öyleyse kurallarını simüle etmelerine ve sonuçları karşılaştırmalarına olanak tanır.
  • Çatışmalar ortaya çıktığında akran değerlendirmesine yükseltme yolu; etkili roller, belgelenmiş gerekçelerle tavsiyeleri ayarlayabilir veya veto edebilir.
  • İzlenebilirlik için merkezi bir karar koleksiyonu ve denetlenebilir önlemler günlüğü ile değişiklik kontrolü.
  • Kritik adımlar için onaylarda yedeklilik (örneğin, mal kabulü ve fatura eşleştirme), tek arıza noktalarından kaçınmak için.
• Veri, varlıklar ve yapıtlar
  • Veri yığını, alanlar arası tutarlı karar almayı desteklemek için ERP, WMS, TMS ve simülasyon katmanını içerir.
  • Varlık kaydı, gıda yığınındaki depolama kapasitesini, ekipman hazırlığını ve öğelerin kritik önemini izler.
  • KPI Koleksiyonu: doluluk oranı, çevrim süresi, tahmin doğruluğu, stok devir hızı ve yedeklilik göstergeleri.
  • Fatura eşleştirme ve teslim alma kayıtları, mutabakat ve denetlenebilirlik için somut veri kümeleri sağlar.
• Ölçütler ve yönetişim metrikleri
  • Kritiklik sıralaması erişim haklarını yönlendirir; etkili roller, çapraz işlevsel etkiler konusunda ek görünürlük elde eder.
  • Genel bakış kontrol panelleri, gerçek zamanlı kararları bilgilendirmek için hizmet seviyesini, nakitten nakde döngüsünü ve stokta kalmama riskini görüntüler.
  • peteraf öncülleri, kaynak tahsisini değerli, nadir, taklit edilemez varlıklara ve yönetişim rutinlerine yönlendirir.
  • Çapraz düğüm korelasyonlarından elde edilen risk modelleri, sürekli iyileştirme için politika iyileştirmelerini ve fikir üretimini destekler.
  • Varsayımları doğrulamak ve yapı geçerliliğini güçlendirmek için emsal kıyaslama girdileri dahil edilmiştir.
• Pilotlar, yedeklilik ve dayanıklılık
  • Gıda tedarik senaryosu üzerinde pilot uygulamalar gerçekleştirerek hakları doğrula ve alım, kalite kontrolü ve fatura eşleştirmede yedekliliği test et.
  • Yedeklilik önlemleri, kritik kararlar için ikili onayları ve dijital ikiz içinde alternatif tedarikçi yollarını içerir.
  • Hata tahminleri önceden tanımlanmış eşikleri aştığında azaltma eylemleri tetiklenir; bu eylemler gerektiğinde varlıkları yeniden tahsis eder ve tanıtım planlarını ayarlar.
• Uygulama yol haritası
  1. Politika terminolojisini tanımlayın, rolleri eşleştirin ve karar eşiklerini belirleyin; emsalleri ve çıkarılan kuralları belgeleyin.
  2. Politika motorunu yapılandırın ve otomatik uygulamayı etkinleştirmek için veri yığınını (ERP, WMS) bağlayın.
  3. Yemek sıraları ve promosyon durumları dahil test senaryoları oluşturun; net yönetim hedefleri belirleyin.
  4. Akran değerlendirmeleriyle bir pilot uygulama yürütün; geri bildirim toplayın, sonuçları ölçün ve yapıyı yineleyin.
  5. Ölçek yönetişimini farklı ortamlara yayın; SCM eğitim materyallerine ve devam eden öğrenme döngüsüne entegre edin.

Simüle kararları eyleme geçirilebilir maliyet ve hizmet iyileştirmelerine dönüştürme

Her bir simüle edilmiş hareketi somut hizmet maliyeti ve hizmet metriklerindeki değişikliklere bağlayan bir karar-eylem haritası oluşturun, ardından bu kazanımları elde etmek için 90 günlük bir planı kilitleyin. Kesinti testlerinin taşıma, depolama ve elleçleme maliyetleri ile zamanında teslimat ve doluluk oranı gibi hizmet sonuçları için sayılara dönüştürülmesini sağlamak için temiz bir veri hattı oluşturun. Her bir kesinti senaryosunda en yüksek etkiye sahip noktayı belirleyin ve örneğin, birim maliyetinde %8-15 düşüş ve zamanında performansta %2-3 puanlık bir artış gibi iyileştirmeyi ölçün.

Paydaşlara ve daha geniş topluluğa özlü, veriye dayalı bir karne sunun ve fonksiyonlar arası uyumu kolaylaştırın. Belirgin etki, fizibilite ve gerekli yatırıma göre 3-5 eylem seçmek için bir seçim çerçevesi kullanın. Zincire ve müşteri taahhütlerine uygunluğu sağlamak için satın alma, imalat ve lojistik ile koordinasyon sağlayın. Değişiklikleri desteklemek için tedarikçiler ve taşıyıcılarla ortaklıklar kurun ve net sponsorluk ve zaman çizelgeleri atayın. Daha uzun pilot uygulamalar kurarken hızlı kazanımları kolaylaştırın.

Bir tushman yaklaşımı, verimlilik mantığını dayanıklılık ihtiyaçlarından ayırmaya yardımcı olur; bu, birini diğerinin pahasına optimize etmeyi önler. En değerli hamlelerin kırılgan noktalar yaratmadan uzun vadeli değer sağladığını vurgulayın. Aranan hafifletmeler, maliyetleri sabit tutarken, tek kaynaklı bağımlılıklar veya kapasite boşlukları gibi ciddi risk maruziyetlerini azaltmalıdır.

İnsan-robot iş birliği yoluyla simüle edilmiş bir kararı eyleme dönüştürün: net bir sahip atayın, standart işletim prosedürlerini tanımlayın ve istisnalar için insan gözetimini korurken rutin veri güncellemeleri için otomasyonu kurun. Ekipler ve otomasyon arasındaki karmaşık koordinasyon, uygulamayı hızlandırır ve hizmet seviyelerini korur. Hızlı izleme için bir nokta ve ivmeyi korumak için özel bir kolaylaştırıcı kullanın.

Eylemleri kesinlikle ölçeklenebilir olanlar ve aşamalı dağıtım gerektirenler olarak ayırın; uzun vadeli bir ufuk içinde ölçülebilir etkiye sahip pilot uygulamalara öncelik vermek için bir seçim süreci kullanın. 30 günlük bir kontrol noktası ve 90 günlük bir inceleme planı ile kısa vadeli bir pilot uygulama oluşturun; sonuçlar hedefleri aşarsa ölçeklendirin; aksi takdirde, önceden tanımlanmış çıkış kriterlerini kullanarak hızlı bir şekilde yeniden değerlendirin.

Sonuçları canlı bir panoda sunun, paydaşları haftalık olarak bilgilendirin ve ortaklıkları koordine ederek sürekli iyileştirmeyi kolaylaştırın. Tedarik zinciri topluluğunu veri, öğrenilen dersler ve sonraki adımları paylaşarak ilgili tutun. Geri bildirim toplayın, modelleri iyileştirin ve simülasyon kazanımlarını yerleştirmek için sürekli öğrenmeye devam edin.

Pilot sınıflardan kurumsal SCM eğitim programlarına ölçeklendirme

Aşamalı bir lansman ve net bir yönetim modeliyle başlayın. İçerik güncellemeleri, kolaylaştırıcı süresi ve platform lisansları dahil olmak üzere kurumsal eğitim için özel bir bütçe kalemi ayırın. Tedarik planlama, satın alma, lojistik ve finans departmanlarından personeli, fonksiyonlar arası uyumu sağlamak için bir sahiplik grubuna yerleştirin; değer zincirine karşılık gelen rollere yerleştirin. Bu kurulum, silolanmış çabaları önler ve her fonksiyonun programa katkıda bulunmasını sağlar.

Tasarımlar değer zinciri faaliyetleriyle eşleşir ve hızlı dağıtım için özetlenmiştir. Temel içerik; talep planlaması, envanter optimizasyonu, tedarikçi iş birliği ve dağıtım görünürlüğünü kapsar. Her modül hızlı uygulama alıştırmaları, The Fresh Connection'dan simülasyonlar ve düşünce ile akılda tutmayı ölçmek için kısa bir değerlendirme içerir. Yeterlilik süresi, modül geçme oranı ve ekiplerin kavramları operasyonlarda uygulama derecesi gibi metrikleri izleyin. Bu içerik, iyileştirilmiş düşüncenin günlük kararlara nasıl dönüştüğünü gösterir.

Aşamalar halinde ilerleyin: ilk aşama pilot sınıflarda, ikinci aşama bölgesel merkezlerde ve ardından tüm kuruluşu kapsayan bir aşama. Her adım içeriği doğrular, personelden geri bildirim alır ve materyalleri iyileştirir. Uygulama sonuçlarını yöneticilerle paylaşarak ve tamamlanmayı performans panosuna bağlayarak eğitim ve günlük iş arasındaki ilişkiyi koruyun.

Momentumu sürdürmek için sahiplik oluşturun ve fonksiyonlar arası şampiyonlar birliği kurun. Planlama, satın alma, imalat ve dağıtım gibi kategori alanlarında etkiyi ölçmek ve başarıları paylaşmak için analiz sorumlularını görevlendirin. Her kategoriye özel içerik ve geri bildirim sağlanır. Ağırlıklı olarak, analiz ekipleri eğitimin operasyonel rutinleri nasıl değiştirdiğini izleyerek değer zinciri iyileştirmelerini ve eğitimin hizmet seviyelerine, teslim sürelerine ve maliyete nasıl yansıdığını anlamaya yardımcı olur.

Başarısızlık modlarını öngörün: Rekabet eden öncelikler nedeniyle düşük benimsenme, eğitim hedefleri ile günlük hedefler arasında uyumsuzluk ve etkiyi göstermek için yetersiz veri. Basit, erişilebilir içerik, planlı koçluk ve günlük rutinlere gömülü uygulama ile karşı koyun. Teşvikleri uyumlu hale getirmek için bir ortaklık kullanın ve kıdemli personelden uygun sponsorluk sağlayın. Bilge bir mentor programı pratik rehberlik ekler ve alımı hızlandırır.

Personel tarafından tamamlanma oranı ( hedefi 1. çeyrekte), becerileri uygulama süresi (hedef 2 hafta), tahmin doğruluğundaki iyileşme (%4–6 puan), hizmet seviyeleri ('den 'e yükselme) ve toplam sahip olma maliyeti (maliyetlerde %1–2 azalma) gibi metrikleri içeren aylık bir karne yayınlayın. Sorumluluğu pekiştirmek için bu sonuçları tüm birimlerle ve yöneticilerle paylaşın. Bu görünürlük, davranış değişikliğinin iş değerini nasıl artırdığını ve hangi iyileştirmelerin en etkili olduğunu gösterir.

Son olarak, üç ayda bir içerik yenileme süreci uygulayın: değer zincirinden örnek olayları güncelleyin, simülasyonları yenileyin ve yeni örnekler oluşturmak için küçük bir ekip görevlendirin. Bu, programın her bölgede güncel kalmasını sağlar ve sürekli başarıyı destekler.