Amazon Connect Decisions：代理式供应链规划与智能
人工智能团队成员能够适应您的业务，向您的团队学习，并持续改进您的运营，帮助您的业务保持领先。
什么是 Amazon Connect Decisions？
Amazon Connect Decisions 是一款供应链规划与智能解决方案，配备人工智能团队成员，与您的团队协同工作，将需求信号协调为共识预测，生成感知约束的供应计划，并主动监控您的运营以预防问题、解决问题并识别根本原因，从而实现持续改进。
Amazon Connect Decisions 是 AWS Supply Chain 的下一代产品。
人工智能团队成员适应您的工作方式：以您的运营流程和规则为驱动，与您现有系统集成，并从您的从业者决策中学习。它利用 Amazon 的供应链专业知识，从第一天起就提供有效的计划和建议。
您领导一个人工智能代理团队，负责协调和执行操作，让您能够专注于推动服务水平和营运资金效率的战略决策。
主要优势
传统系统迫使您去适应软件，并且不会随着时间的推移而变得更好。人工智能团队成员能够适应您独特的业务、系统和操作，在您现有工作流程中实现转型。人工智能代理向您的团队学习，不断将这些学习成果转化为更优的规划、分析和建议。随着时间的推移，这种复合智能将使您的运营和每位团队成员更加高效。
人工智能团队成员通过协调基础模型和 Amazon 预测技术，提供更准确的产品级预测，将系统生成的预测与跨职能输入协调为统一的计划，并从您的需求模式和计划人员的决策中学习，从而持续改进预测，防止传统预测中常见的精度下降问题。计划人员从手动协调和数据收集转向战略分析，在维持服务水平的同时提高营运资金效率。
领导一支全天候工作的人工智能代理团队，检测差异和隐藏模式，通过自动化的根本原因分析展示问题发生的原因并提供可操作的建议。人工智能代理为您筛选数千个异常，仅呈现最重要的事项，并按共同操作分组，然后执行您批准的决策。您的团队将协调工作交接出去，从“救火式”工作转向推动服务水平和营运资金效率的战略决策。
人工智能团队成员以 Amazon 的运营科学为后盾，这些科学在管理超过 4 亿个 Amazon SKU 的 30 多年中不断精炼，并配备了 25 种以上的专业供应链工具和 Amazon 预测技术。您开箱即用即可获得可操作的见解和建议，并配有清晰、可解释、可信且可验证的推理。您的团队能够做出推动业务成果的自信决策。
自适应智能
自适应智能是支持所有功能的基础设施。人工智能团队成员从您团队做出的每一个决策中学习，捕获专业知识，并随着时间的推移将其转化为更好的建议。这种闭环学习为所有功能提供动力：随着团队成员学习您的模式，需求预测得以改进；供应规划适应您的优先级；组织知识在整个企业中不断复合增长。与需要手动重新训练的静态系统不同，人工智能代理随您的业务持续演进，确保建议与您的实际运营方式保持一致。
需求智能
人工智能团队成员动态编排多个基础模型、智能预测工具，并持续学习以生成更优的产品级预测。利用 Amazon 预测技术，人工智能代理能够基于有限的历史数据、稀疏模式和新产品发布生成预测，每个周期都会根据您的需求模式和计划人员调整自动调优。通过自然语言界面，您与人工智能代理协作，将系统生成的预测与客户承诺和跨职能输入相协调，通过自动化的根本原因分析持续监控准确性，从而提供与现实保持一致的计划。
供应智能
人工智能团队成员生成持续适应现实约束的供应计划（预览版），从执行结果中学习以改进未来的建议。人工智能代理全天候工作，监控库存位置、供应商绩效和需求信号，检测隐藏模式并执行自动化的根本原因分析，展示问题发生的原因。人工智能团队成员为您筛选数千个异常，通过按共同操作分组的可操作建议仅呈现重要事项，并代表您执行已批准的决策。
接入智能
通过人工智能驱动的接入代理快速连接分散的数据，这些代理会全程指导您完成设置，帮助您接入、准备和验证数据，全部通过自然语言对话完成。使用通俗语言配置业务规则、政策和优先级，并在提交前提供实时预览。自动连接您的数据，使其能够与 Amazon Connect Decisions 协同工作，并在问题影响预测之前标记出来，让您的供应链在数周（而非数月）内启动并运行。
客户
Wells Vehicle Electronics
“我们在三个月内将库存减少了 7%，同时供货率有所提升。对于我们的一家大型汽车零售商，我们的产品线缺货罚款降到了零。而我们才刚刚开始使用 Amazon Connect Decisions。”
– Ben Sobczak，Wells Vehicle Electronics 供应链与数字化转型副总裁
TE Connectivity
“我们正在与 Amazon Connect Decisions 合作，因为我们信任 Amazon 的供应链专业知识，并且该解决方案能够适应我们独特的业务和系统。作为产品愿景，突出的关键点在于：（1）从计划人员的操作和数据中学习，不断改进建议；（2）基于数据检测模式，识别计划人员在繁忙工作中无法发现的挑战；（3）在第三方系统中实现操作自动化的能力；（4）最后但同样重要的是，能够轻松连接我们的数据来源。”
– Gautam Kamdar，TE Connectivity 全球物流与企业供应链规划负责人
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