Denne oppgaven undersøker digital tvilling (DT) i Salgs- og driftsplanlegging (S&OP) kontekst. Målet med studien er å undersøke DT i sammenheng med S&OP for å identifisere potensiell forbedring av konvensjonell S&OP. Så vidt vi vet, innenfor den vitenskapelige S&OP-litteraturen, er dette det første forsøket på å se for seg en DT-drevet S&OP-prosess. Hensikten med denne artikkelen er å finne ut om DT kan supplere eller forbedre den konvensjonelle S&OP-prosessen. Følgende er de tre forskningsspørsmålene som er inkludert i oppgaven: Forskningsspørsmål 1: Hva betyr en digital tvilling i sammenheng med S&OP?? Forskningsspørsmål 2: Hvilke digitale tvillingegenskaper som kan utnyttes i S&OP Forskningsspørsmål 3: Hvorfor og hvordan bør digitale tvillingegenskaper utnyttes i S&OP-sammenheng? Da dette er et svært nytt konsept, baserer oppgaven på en litteraturgjennomgang av digitale tvillinger i operasjonell forsyningskjedeledelse, siden det er sterkt knyttet til salgs- og driftsplanlegging. For å fullstendig forstå S&OP og dets utfordringer, ble et selskap undersøkt. Selskapet er et farmasøytselskap, hvor S&OP prossessen deres ble undersøkt. Videre ble det gjennomført et DT-ekspertintervju og en S&OP-ekspertintervju for å forstå mulighetene for DT-implementering og forbedringsmuligheter i S&OP. Syntese mellom DT i OSCM og egenskapene til S&OP bidrar til en DT-definisjon i OSCM og egenskapene til S&OP bidrar til en DT-definisjon innen S&OP-kontekst, som er følgende: en digital representasjon av enhver enhet eller system, og bringer toveisforbindelse mellom den fysiske enheten og den digitale enheten. I sammenheng med salgs- og driftsplanlegging kan den digitale tvillingen representere et nettverk av mindre komponenter, for eksempel anskaffelsesplanlegging eller behovsplanlegging i S&OP, eller hele systemet som ett. I denne sammenhengen er DTs formål å forbedre beslutningstakingen ved å analysere systemet den opererer i. Dette oppnås gjennom DT-funksjonene sanntidsdatainnsamling og prognoser og simuleringsanalyse. Det ble oppdaget at i S&OP er beslutningstaking det mest åpenbare problemet. Denne studien identifiserte og fokuserte på tre etterspørselsproblemer som kunne optimaliseres av DT-funksjonene; sanntids datainnsamling og dataanalyse.. I tillegg til å identifisere og fokusere på to forsyningsproblemer, identifiserer forskningen i tillegg til sanntidsdatainnsamling, scenarioanalyse sammen med prediksjonsanalyse som mottiltak. Denne oppgaven undersøker også mulige måter å utnytte digitale tvillinger på i S&OP, basert på litteraturgjennomgangen. Kjerneforslaget var å utvikle en DT av leverandørnettverket for å identifisere den ideelle fabrikken for kundedistribusjon. Til slutt foreslår oppgaven ytterligere forskning på distribusjon av DT i disse spesifikke domenene, da det er nødvendig å bestemme en passende domenegrense og om den digitale tvillingen kan håndtere problemet presentert i denne oppgaven.