AWS 供应链功能

Supply Chain 使用面向供应链的机器学习模型来设置数据湖，以了解、提取不同的不兼容数据并将其转换为统一的数据模型。该数据湖可以从各种数据来源摄取数据，包括现有的 ERP 系统（如 SAP S/4HANA）和供应链管理系统。为添加来自 EDI 856 等可变源的数据，Supply Chain 使用机器学习和自然语言处理（NLP），将源系统中的数据与统一的数据模型相关联。EDI 850 和 860 消息使用预定义但可自定义的转换配方直接转换。您还可以将数据从其他系统加载到 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 存储桶，在该存储桶中，系统会将数据自动摄取到 AWS Supply Chain 数据湖中。

Supply Chain 使用一组基于微前端（MFE）架构而构建的交互式可视化最终用户界面，在实时可视化地图中情境化您的数据。然后，Supply Chain 会突出显示当前的库存选择和数量，以及每个位置的库存状况（例如，存在库存不足风险的库存）。库存经理可以深入了解特定设施，并查看每个位置的当前现有库存、在途库存和潜在风险库存。

Supply Chain 使用数据湖中的全面供应链数据，自动生成有关潜在供应链风险（例如，库存过剩或库存不足）的见解，并将其显示在实时可视化地图中。Supply Chain 还提供工单见解，以提供从采购到交付的维护相关材料可见性，提供订单状态，识别交付风险，以及提供交付风险缓解选项。

Supply Chain 应用机器学习模型（该模型基于与 Amazon 所采用的技术类似的技术构建）来生成更准确的供应商交付周期预测。供应规划人员可以使用这些预测的供应商交付周期，来更新规划模型中内置的静态假设，以降低库存不足或库存过剩的风险。

库存经理、需求规划人员和供应链主管还可以通过选择位置、风险类型（例如，库存不足或存货超额风险）和库存阈值，然后将团队成员添加为观察者，以创建自己的见解观察列表。如果检测到风险，Supply Chain 将生成警报，以突出显示潜在风险和受影响的位置。维护、采购和物流供应链领导者可以利用工单见解来减少材料加急时间、材料库存缓冲和设备停机时间。

Supply Chain 会自动评估、排名和共享各种重新平衡选项，以便在检测到风险时为库存经理和规划人员提供要采取的建议措施。建议选项按已解决风险的百分比、不同设施之间的距离和可持续性影响进行评分。供应链经理还可以深入了解每个选项将对整个网络中其他配送中心产生的影响。Supply Chain 还会不断从您所作出的决策中进行学习，以便随着时间的推移改进建议。

为帮助您与同事达成共识并实施重新平衡操作，Supply Chain 提供了内置的情境协作功能。团队在聊天和互相发送消息时，将共享有关风险和推荐选项的信息。这样可以减少由于沟通不畅而导致的错误和延迟，让您可以更快地解决问题。

AWS Supply Chain 需求规划功能会生成更准确的需求预测，根据市场状况进行调整，并助力需求规划人员进行跨团队协作，帮助避免库存成本过高和浪费。为帮助消除围绕需求规划的手动工作和猜测，Supply Chain 会使用机器学习来分析历史销售数据和实时数据（例如未结订单）、创建预测并不断调整模型以提高准确性。Supply Chain 需求规划功能还会不断从持续变化的需求模式和用户输入中进行学习，以提供近乎实时的预测更新，让公司能够主动调整供应链运营。

AWS Supply Chain 供应规划预测和计划原材料、组件和成品的采购。该功能借鉴了 Amazon 在开发和磨练 AI/ML 供应规划模型方面近 30 年的经验，并考虑了持有和清算成本等经济因素。Supply Chain 供应规划使用来自 Supply Chain 数据湖的全面、标准化数据，包括由 Supply Chain 需求规划（或任何其他需求规划系统）生成的需求预测。组织能够更妥善地应对需求变化和供应中断，从而受益于提升的服务水平和降低的库存成本。制造业客户可以为材料清单中多个级别的组件和成品创建供应计划，并通过动态计算库存目标来提高库存和订单完成率，同时考虑需求变异性、供应商的实际交货时间和订购频率。

AWS Supply Chain N 级可见性将可见性和见解扩展到组织以外的外部贸易合作伙伴。这种可见性可让您与供应商协调和确认订单，从而提高规划和执行流程的准确性。只需几个步骤即可邀请、加入您的贸易合作伙伴并与之合作，以确认供应计划并获得订单承诺。收到合作伙伴的承诺和确认并写入 Supply Chain 数据湖。然后，这些数据可用于识别材料或组件短缺，使用新信息更新供应计划并提供更明智的见解。

AWS Supply Chain 可持续性使用与 N 级可见性相同的底层技术，为可持续发展专业人员提供一种更安全、更高效的方式，让他们从供应商网络获取所需的文档和数据集。这些功能可帮助您根据单一的可审计数据记录提供环境和社会治理（ESG）信息。

Amazon Q 是一种新型生成式人工智能（AI）驱动的助手，专为完成各种工作而设计，可以为客户业务量身定制，不久将在 AWS Supply Chain 中推出。库存经理、供应和需求规划人员以及其他人员将能够获得有关供应链中所发生事情、发生原因以及应采取行动的明智答案。此外，您可以探索假设场景，以了解不同供应链选择之间的权衡。