AWS Supply Chain 기능

Supply Chain은 서로 호환되지 않는 다양한 데이터를 분석 및 추출하고 통합 데이터 모델로 변환하도록 공급망용 ML 모델을 사용하여 데이터 레이크를 설정합니다. 이 데이터 레이크는 SAP S/4HANA와 같은 기존 ERP 시스템과 공급망 관리 시스템을 비롯하여 다양한 데이터 소스에서 데이터를 수집할 수 있습니다. Supply Chain은 EDI 856과 같은 가변 소스의 데이터를 추가하기 위해, ML 및 자연어 처리(NLP) 기술을 사용하여 소스 시스템의 데이터를 통합 데이터 모델에 연결합니다. EDI 850 및 860 메시지는 사전 정의되어 있지만 사용자 지정이 가능한 변환 레시피를 사용하여 직접 변환됩니다. 또한 다른 시스템에서 Amazon Simple Storage Service(S3) 버킷으로 데이터를 로드할 수 있으며, 로드된 데이터는 AWS Supply Chain 데이터 레이크에 자동으로 수집됩니다.

Supply Chain은 마이크로 프런트엔드(MFE) 아키텍처를 기반으로 구축된 일련의 시각적 대화형 최종 사용자 인터페이스를 사용하여 실시간 시각적 맵에 데이터를 컨텍스트화합니다. 그런 다음 Supply Chain은 현재 선택한 재고와 그 수량, 각 위치의 재고 상태(예: 품절 위험이 있는 재고)를 보여줍니다. 재고 관리자는 특정 시설로 드릴다운하여 현재 보유한 재고, 운송 중인 재고 및 각 위치에서 품절 위험이 있는 재고를 확인할 수 있습니다.

Supply Chain은 데이터 레이크의 포괄적인 공급망 데이터를 사용하여 잠재적인 공급망 위험(예: 재고 초과 또는 재고 소진)에 대한 인사이트를 자동으로 생성하고 실시간 시각적 맵을 통해 보여줍니다. 또한 Supply Chain은 소싱부터 배송까지 유지 관리 관련 자재의 가시성을 제공하고, 주문 상태를 제공하고, 배송 위험을 식별하고, 배송 위험 완화 옵션을 제공하는 작업 지시 인사이트를 제공합니다.

Supply Chain은 Amazon이 사용하는 것과 유사한 기술을 기반으로 구축된 ML 모델을 적용하여, 보다 정확한 공급업체 리드 타임 예측을 생성합니다. 공급 계획 담당자는 계획 모델에 내장된 정적 가정을 이러한 예측된 공급업체 리드 타임으로 업데이트함으로써 재고 부족 또는 초과 재고 위험을 줄일 수 있습니다.

또한 재고 관리자, 수요 계획 담당자 및 공급망 리더는 위치, 위험 유형(예: 재고 소진 또는 재고 초과 위험) 및 재고 임계값을 선택한 다음, 팀원을 감시자로 추가하여 자체적인 인사이트 감시 목록을 생성할 수 있습니다. 위험이 감지되면 잠재적 위험과 영향을 받는 위치를 표시하는 경보가 생성됩니다. 유지 보수, 조달, 물류 공급망 리더는 작업 지시 인사이트를 사용하여 자재 긴급 처리, 자재 재고 버퍼, 장비 가동 중지 시간을 줄일 수 있습니다.

Supply Chain은 다양한 리밸런싱 옵션을 자동으로 평가하고 순위를 매기고 공유함으로써, 위험이 감지될 경우에 재고 관리자와 계획 담당자가 취할 수 있는 권장 조치를 제시합니다. 권장 옵션은 해결된 위험의 비율, 시설 간 거리 및 지속 가능성에 미치는 영향을 기준으로 점수가 매겨집니다. 또한 Supply Chain에서 드릴다운하여 각 옵션이 네트워크 전반의 다른 물류 센터에 미치는 영향을 검토할 수 있습니다. Supply Chain은 사용자가 내린 결정을 지속적으로 학습하여 갈수록 더 나은 권장 옵션을 제시합니다.

Supply Chain은 사용자가 동료와 합의를 도출하고 리밸런싱 조치를 이행할 수 있도록 상황에 맞는 협업 기능을 기본적으로 제공합니다. 채팅 및 메시지 전달을 통해 여러 팀에서 위험에 대한 정보와 권장 옵션을 공유할 수 있습니다. 이렇게 하면 의사 소통 불량으로 인한 오류와 지연이 줄어들어 문제가 더 빨리 해결됩니다.

AWS Supply Chain Demand Planning은 보다 정확한 수요 예측을 생성하고, 시장 상황에 맞게 조정하고, 수요 계획 담당자가 여러 팀 간에 협업할 수 있도록 지원하여 재고 비용과 낭비를 방지합니다. Demand Planning과 관련한 수작업과 추측을 배제할 수 있도록, Supply Chain은 ML을 사용하여 과거 판매 데이터 및 실시간 데이터(예: 진행 중인 주문)를 분석하고 예측을 생성하고 모델을 지속적으로 조정하여 정확도를 높입니다. 아울러 Supply Chain Demand Planning은 변화하는 수요 패턴과 사용자가 제공하는 정보를 지속적으로 학습하여 거의 실시간으로 예측 업데이트를 제공함으로써, 기업이 공급망 운영을 선제적으로 조정할 수 있도록 합니다.

AWS Supply Chain Supply Planning은 원자재, 구성 요소, 완제품의 구매를 예측하고 계획합니다. 이 기능은 Amazon이 AI/ML 공급 계획 모델을 개발하고 연마하는 데 있어 거의 30년간 쌓아온 경험을 바탕으로 하며, 보유 비용 및 청산 비용과 같은 경제적 요인을 고려합니다. Supply Chain Supply Planning은 Supply Chain Demand Planning(또는 기타 수요 계획 시스템)에서 생성한 수요 예측을 비롯하여 Supply Chain 데이터 레이크의 포괄적이고 표준화된 데이터를 사용합니다. 수요 변동과 공급 중단에 보다 효과적으로 대응할 수 있어 서비스 수준이 향상되고 재고 비용이 절감되는 이점을 누릴 수 있습니다. 제조 고객은 자재 명세서의 여러 수준에 걸쳐 구성품 및 완제품에 대한 공급 계획을 수립하고 수요 변동성, 실제 공급업체 리드 타임, 주문 빈도를 고려하면서 재고 목표를 동적으로 계산하여 재고량 및 주문 완료율을 개선할 수 있습니다.

AWS Supply Chain N-Tier Visibility은 가시성과 인사이트를 조직을 넘어 외부 거래 파트너까지 확장합니다. 이러한 가시성을 통해 공급자와 주문을 조율하고 확인할 수 있어 계획 및 실행 프로세스의 정확성이 향상됩니다. 몇 단계만 거치면 거래 파트너를 초대하고, 등록하고, 협업하여 공급 계획을 확인하고 주문 약정을 받을 수 있습니다. 파트너로부터 약정 및 확인을 받아 Supply Chain 데이터 레이크에 작성합니다. 그런 다음 이 데이터를 사용하여 자재 또는 구성품 부족을 식별하고 새로운 정보로 공급 계획을 업데이트하고 더 나은 정보를 제공하는 인사이트를 얻을 수 있습니다.

AWS Supply Chain Sustainability는 N-Tier Visibility와 동일한 기반 기술을 사용하여 지속 가능성 전문가가 공급업체 네트워크에서 필요한 문서 및 데이터 세트를 얻을 수 있는 보다 안전하고 효율적인 방법을 제공합니다. 이러한 기능은 감사 가능한 단일 데이터 기록을 기반으로 환경 및 사회 거버넌스(ESG) 정보를 제공하는 데 도움이 됩니다.

업무용으로 특별히 설계되고 고객의 비즈니스에 맞게 조정할 수 있는 새로운 유형의 생성형 인공 지능 기반 도우미인 Amazon Q를 곧 AWS Supply Chain에서 사용할 수 있게 됩니다. 재고 관리자, 공급 및 수요 계획자, 기타 담당자는 공급망에서 발생하는 상황, 발생 원인, 취해야 할 조치에 대한 지능적인 답변을 받을 수 있습니다. 또한 가정 시나리오를 탐색하여 다양한 공급망 선택 간의 절충점을 이해할 수 있습니다.