基于事件的规划
在某些模块时间段面向对象模型为准（如总体规划），并对计划与滚动排程进行更新。虽然这个计划是公认的，它可能需要一些优化以减少紧张情绪。更重要的是，它似乎是从头开始，重新优化既不必要也不可取。相反的事件调度计划可能比较合适，在给定的计划进行更新时，新的信息可能是一个新的客户订单，一个新的购买机会，生产延误一段时间规划范围进一步扩展。这可能是一方面的问题，利于的连续固定的时间概念，另一方面问一个新的算法设计“优化”增加一个给定的计划。
不确定
第二点关于代价的不确定性。到目前为止，只有确定性模型，而以滚动时间为主，兼做的不确定性。它也能够生成计划（手动）所定义的不同的场景用户。此外，可考虑安全库存最低库存水平的确定性模型。但是，今天的安全库存量计算主要是根据单级，单款产品型号。这些计算进行需求规划根据观察到的预测误差的方差。是众所周知的，单级安全库存模型没有充分把握的相互依存关系中的项目内（多级）SC。虽然已经有很大的进展，库存理论模型通常有严格的假设。
例如，有价值的成果多级定期审查报告orderup政策可以模拟广泛的材料明细表。尽管如此，今日存在的几种结构不能处理（例如，那里有一个正要使用的原料两部分组成，然后组装为一个最终产品）。此外，似乎假设一个常数（随机）的需求率是相反的动态需求（如季节性开放）在许多行业中观察到。此外，很多大小决定成立至今下落不明。尽管有这样的缺点，目前的事态发展在这方面似乎非常有前途的。
另一种方法是应对不确定性随机规划。这里的问题是呈指数增长模型的大小，如果有几个可能的结果，在每一个时期的多期模型。由于大多数现实世界的确定性数学编程模型已难以解决的问题，似乎是随机的编程模型够不着一段时间（虽然看好分解技术的研究正在进行中将分析限制具有代表性的样品所产生的子集平均近似方案。适用性证明这种方法是通过求解两个真正的战略网络设计问题。
我们想补充说，不仅要求不确定性中可能存在的SC，但也产生和处理时间的不确定性，这可能需要不同的方式来抵消。例如的数量和时间的不确定性单项金额非平稳的补货订单需求被认为是（2003年）。作者开发了一个接近最优的启发式并把它比作一个基于仿真的优化被称为无穷小程序扰动分析。
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