AWS Supply Chain

Risiken mindern und Kosten mit einer ML-gestützten Lieferkettenanwendung senken

Vorteile

Verringern Sie das Risiko von Überbeständen und Fehlbeständen, um das Kundenerlebnis zu verbessern und gleichzeitig die Kosten für Überbestände zu senken.
Verschaffen Sie sich schnell einen Überblick über Ihre gesamte Lieferkette, ohne dass Sie einen Plattformwechsel durchführen, Lizenzgebühren entrichten oder langfristige Verpflichtungen eingehen müssen.
Treffen Sie fundiertere Entscheidungen in der Lieferkette mithilfe von Machine Learning (ML) und verwertbaren Erkenntnissen.
Arbeiten Sie sicherer und einfacher mit Partnern an Lieferplänen und Auftragsverpflichtungen zusammen. Identifizieren und mindern Sie Material- oder Komponentenengpässe und sammeln Sie effizient Nachhaltigkeitsdaten.

Funktionsweise

AWS Supply Chain ist eine Cloud-basierte Anwendung, die Daten vereinheitlicht, ML-gestützte verwertbare Erkenntnisse liefert, integrierte kontextbezogene Zusammenarbeit und Bedarfsplanung bietet. AWS Supply Chain kann mit Ihren vorhandenen ERP- und Lieferketten-Management-Systemen verbunden werden, ohne dass ein Plattformwechsel, Vorab-Lizenzgebühren oder langfristige Verpflichtungen erforderlich sind.

Anwendungsfälle

Verschaffen Sie sich einen Überblick über den Gesamtzustand von Lieferkettennetzwerken und erhalten Sie ML-gestützte Einblicke in potenzielle Bestandsrisiken, wie z. B. Überbestände oder Fehlbestände.

Weitere Informationen über ML-gestützte Einblicke »

Prüfen Sie die empfohlenen Maßnahmen zur Risikominderung und nutzen Sie die integrierten, kontextbezogenen Funktionen zur Zusammenarbeit, um Entscheidungen schneller zu treffen und umzusetzen.

Empfohlene Maßnahmen und Zusammenarbeit entdecken »

Erstellen Sie genauere Bedarfsprognosen, um Lieferengpässe zu vermeiden. Erhöhen Sie die Genauigkeit der Bedarfsplanung mit ML-Modellen, die sich im Laufe der Zeit kontinuierlich verbessern.

Weitere Informationen zur Bedarfsplanung »

Richten Sie AWS Supply Chain schnell ein, indem Sie vorab trainierte ML-Modelle verwenden, die disparate Daten verstehen, extrahieren und in einen einheitlichen Data Lake umwandeln. 

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