Características de AWS Supply Chain

AWS Supply Chain configura un lago de datos mediante el uso de modelos de ML que han sido entrenados previamente por la cadena de suministro para comprender, extraer y transformar datos diversos e incompatibles en un modelo de datos unificado. El lago de datos puede asimilar sus datos provenientes de distintos orígenes. Esto incluye su sistema ERP existente (como SAP S/4HANA) y sistemas de gestión de cadenas de suministro. Para agregar datos desde diferentes orígenes, como por ejemplo EDI 856, AWS Supply Chain utiliza ML y procesamiento de lenguaje natural (NLP) para asociar datos desde los sistemas de origen al modelo de datos unificado. Los mensajes de EDI 850 y 860 se transforman directamente con recetas de transformación predefinidas pero personalizables. También puede subir datos desde otros sistemas a un bucket de S3, donde serán asimilados de manera automática dentro del lago de datos de AWS Supply Chain.

AWS Supply Chain contextualiza sus datos en un mapa visual en tiempo real. Para ello utiliza un conjunto de interfaces de usuario final interactivas y visuales construidas sobre una arquitectura microfrontend (MFE). Luego, AWS Supply Chain resalta la selección y cantidad del inventario actual, así como también el estado del inventario en cada ubicación (por ejemplo, un inventario que está en riesgo de agotarse). Los administradores de inventario pueden buscar en instalaciones específicas y ver el inventario actual disponible, en tránsito y el que tiene un riesgo potencial en cada ubicación.

AWS Supply Chain genera información sobre los posibles riesgos de la cadena de suministro de forma automática (por ejemplo, los que tienen excedente de existencias o aquellos que están agotados). Para ello utiliza los datos completos del lago de datos y los muestra en el mapa visual en tiempo real.

AWS Supply Chain aplica modelos de ML construidos con la misma tecnología que utiliza Amazon para generar predicciones más precisas sobre el tiempo de entrega del proveedor. Los planificadores de suministro pueden utilizar esas predicciones sobre los plazos de entrega del proveedor para actualizar suposiciones estáticas integradas en modelos de planificación para reducir los riesgos de desabastecimiento o exceso de inventario.

Los administradores de inventario, los planificadores de demanda y los líderes de la cadena de suministro también pueden crear sus propias listas de información para supervisar al seleccionar la ubicación, el tipo de riesgo (por ejemplo, riesgo de desabastecimiento o exceso) y el umbral de existencias. Luego deben agregar miembros del equipo como supervisores. Si se detecta un riesgo, AWS Supply Chain generará una alerta al resaltar el riesgo potencial y las ubicaciones afectadas.

AWS Supply Chain evalúa, clasifica y comparte varias opciones de reajuste de forma automática, para recomendar a los administradores y planificadores las acciones que pueden realizar si se detecta un riesgo. Las opciones de recomendación se clasifican por el porcentaje de riesgo resuelto, la distancia entre las instalaciones y el impacto en la sostenibilidad. Los administradores de la cadena de suministro también pueden profundizar para revisar el impacto que cada opción tendrá en otros centros de distribución a lo largo de la red. AWS Supply Chain aprende continuamente de las decisiones que usted toma para mejorar las recomendaciones conforme pasa el tiempo.

AWS Supply Chain brinda capacidades integradas de colaboración contextual para ayudarlo a llegar a un consenso con sus colegas e implementar acciones de reajuste. Cuando los equipos se comunican entre sí, se comparte la información sobre los riesgos y las opciones recomendadas. Esto reduce errores y retrasos a causa de una comunicación deficiente para que usted pueda resolver los problemas más rápidamente.

AWS Supply Chain Demand Planning genera pronósticos de demanda más precisos, se ajusta a las condiciones del mercado y permite a los planificadores de demanda colaborar entre equipos para evitar el desperdicio y los costos excesivos de inventario. Para ayudar a eliminar el esfuerzo manual y las conjeturas en torno a la planificación de la demanda, AWS Supply Chain utiliza ML para analizar los datos históricos de ventas y los datos en tiempo real (por ejemplo, pedidos abiertos), crear predicciones y ajustar modelos para mejorar la precisión de manera continua. AWS Supply Chain Demand Planning también aprende continuamente de los patrones cambiantes de la demanda y de las contribuciones de los usuarios para ofrecer actualizaciones de pronóstico casi en tiempo real. Esto permite que las empresas ajusten de manera proactiva las operaciones de la cadena de suministro.