AWS Supply Chain 现已正式推出 – 通过提升的可见性和可行的见解来缓解风险和降低成本



与在座的诸位一样，我经历了恶劣天气、地缘政治不稳定和 COVID-19 疫情等外部力量带来的破坏性影响。为了提升供应链的韧性，组织需要全面了解整个供应链，这样他们才能快速发现和应对风险。随着客户的偏好迅速变化，过往的需求假设不再有效，因此供应链日益复杂。

除此之外，供应链数据通常分散在断开连接的系统中，而现有工具缺乏形成有意义见解所需的弹性处理能力和专门的机器学习（ML）模型。如果没有实时见解，组织就无法察觉需求模式的变化、意外的趋势或供应中断。而且，未能迅速应对可能会影响组织的客户和运营成本。

今天，我很高兴地宣布，AWS Supply Chain 已正式推出。AWS Supply Chain 是一款云应用程序，可通过统一数据、机器学习驱动的可行见解和内置的情境式协作来迁移风险和降低成本。我们先了解该应用程序如何帮助您的组织，然后了解如何使用它。

AWS Supply Chain 如何运作
AWS Supply Chain 连接到您现有的企业资源规划（ERP）和供应链管理系统。建立这些连接后，您可以受益于以下功能：

• 使用经过预训练的机器学习模型建立数据湖，可让供应链理解、提取来自不同来源的数据并将其转换为统一的数据模型。数据湖可以从各种数据来源提取数据，包括您现有的 ERP 系统（例如 SAP S4/HANA）和供应链管理系统。
• 使用一组基于微型前端架构构建的交互式可视最终用户界面，在实时可视地图中呈现您的数据。该地图突出显示每个位置的当前库存选择、数量和运行状况（例如，存在缺货风险的库存）。库存经理可以深入了解特定的设施，查看每个位置当前的现有库存、在途库存以及可能存在风险的库存。
• 使用数据湖中的综合供应链数据，针对潜在的供应链风险（例如，积压或缺货）自动生成可行的见解，并显示在实时可视地图中。机器学习模型建立在 Amazon 使用的类似技术基础之上，用于生成更准确的供应商交货时间预测。供应计划人员可以使用这些预测的供应商交货时间来更新计划模型中内置的静态假设数据，以减少缺货或库存过剩的风险。
• 系统会自动评估、排名和共享重新均衡选项，以便在检测到风险时为库存经理和规划人员提供建议的措施。按已解决风险的百分比、设施之间的距离和可持续性影响对建议选项进行评分。供应链经理还可以深入研究每个选项将对网络中其他配送中心产生的影响。通过从您制定的决策中学习，系统会不断改进建议。
• 为了帮助您与远程同事合作并实施重新均衡措施，系统提供了情境式的内置协作功能。当团队相互聊天和发送消息时，他们将共享有关风险和建议选项的信息，并且减少由于沟通不畅导致的错误和延迟，从而可以更快地解决问题。
• 为了帮助消除需求规划方面的手动工作和猜测，系统使用机器学习分析历史销售数据和实时数据（例如未结订单）、创建预测结果并持续调整模型以提高准确性。需求规划还会持续从不断变化的需求模式和用户输入中学习，提供近乎实时的预测更新，从而组织可主动调整供应链运营。

现在我们来了解这些步骤的实际操作。

使用 AWS Supply Chain 降低库存风险
AWS Supply Chain 团队非常友善地共享连接到 ERP 系统的环境。登录之后，我从导航窗格中选择库存和网络地图。在此处，我得到配送中心（DC）库存状态的一般性概述。使用时间轴滑块，我能够快速查看库存风险如何随时间推移而变化。这样，我就能够预测未来的风险，而不仅仅是当前的风险。

我选择西雅图华盛顿特区以获得有关该位置的更多信息。

我没有查看每个配送中心，而是创建由 AWS Supply Chain 分析的见解观察列表。我从导航窗格中选择见解，然后选择库存风险来跟踪缺货和库存过剩风险。我为见解观察列表输入名称（短缺），然后选择所有位置和产品。

在跟踪参数中，我选择只跟踪缺货风险。我希望在库存水平比最低库存目标低 10% 时得到警告，并将时间范围设置为两周。我进行保存以完成见解观察列表的创建。

我选择新建见解观察列表来创建另一个见解观察列表。这一次，我选择交货时间偏差见解类型。我输入见解观察列表的名称（交货时间），并且再次输入所有位置和产品。这一次，我选择在交货时间偏差超过计划交货时间 20% 或以上时收到通知。我选择考量一年期的历史时间。

几分钟后，我发现有新的见解可用。在“见解”页面中，我从下拉列表选择短缺。在页面左侧，我得到一系列按周分组的见解。我扩展第一个堆栈并拖动其中一个见解，将其放入审核中。

我选择查看详细信息来查看特定产品和位置的缺货风险状态与建议。

在概述之后，解决方案建议列表按评分排序。评分权重用于通过设置距离、排放量（CO₂）和已解决风险百分比的相对重要性对建议进行排名。在设置中，我还可以配置最大距离，以便在提出建议时进行考量。根据我配置评分的方式，第一个建议是最佳建议。

该建议显示了重新均衡的效果。如果我将八个单位的此商品从底特律配送中心转移到西雅图配送中心，那么重新均衡之后部分中接下来两天的预计库存将保持均衡（绿色），而不是像重新均衡之前部分那样显示缺货（红色）。这也解决了底特律配送中心的库存过剩风险（紫色）。在建议的顶部，我了解到这种重新均衡有可能解决库存风险和对排放量（CO₂）的影响。

我选择选择以继续执行此建议。在对话框中，我输入评论并选择向团队发送消息，让他们开始使用 AWS Supply Chain 的协作功能。这样，参与解决此库存问题的人员的所有通信都将存储并链接到特定问题，而不是在电子邮件等单独的渠道中推进。我选择确认。

我可直接从缺货风险中向可以帮助我实施建议的人发送消息。

我在此处得到答复，但我更喜欢在所有相关情境中了解情况。我从导航窗格中选择协作。从中，我发现所有的对话都是从见解（目前只有一个见解）和之前提出的缺货风险和解决方案建议开始的。所有协作解决问题的人都对问题和可能的解决方案有清晰的认识。此对话将包含其风险和解决方案情境以供将来参考。

风险得到解决后，我将缺货风险卡移至已解决。

现在，我查看交货时间见解。与之前类似，我选择了一个见解并将其置于审核中。我选择查看详细信息以获取更多信息。我发现，根据历史采购订单，该特定产品和位置的建议交货时间应为七天，而不是互联 ERP 系统中给出的一天。这可能会对客户的期望产生负面影响。

无需重新构建平台或重新实施当前系统，我就可连接 AWS Supply Chain，并根据个人设置获得有关配送中心库存的见解和建议。这些建议有助于解决库存风险，例如商品缺货或配送中心库存过剩。通过更全面地了解交货时间，我可以为最终客户设定更合理的期望。

可用性和定价
AWS Supply Chain 现已在以下 AWS 区域推出：美国东部（弗吉尼亚州北部）、美国西部（俄勒冈州）和欧洲地区（法兰克福）。

AWS Supply Chain 可让您的组织快速深入了解整个供应链，并协助做出更明智的供应链决策。您可以使用 AWS Supply Chain 来缓解积压和缺货风险。通过这种方式，您可以改善客户体验，同时，AWS Supply Chain 可以帮助您降低多余的库存成本。使用情境式聊天和消息传递，您可以改善与其他团队合作的方式并快速解决问题。

使用 AWS Supply Chain，您只需按实际用量付费。无需预付许可费，也无需签订长期合同。有关更多信息，请参阅 AWS Supply Chain 定价。

通过提升的可见性和基于机器学习的可行见解，为您的供应链缓解风险并降低成本。

— Danilo