Fonctions AWS Supply Chain

La chaîne d'approvisionnement configure un lac de données à l'aide de modèles de ML pour comprendre et extraire les données disparates et incompatibles des chaînes d'approvisionnement et les transformer en modèles de données unifiées. Le lac de données peut ingérer vos données à partir d'une variété de sources de données, dont vos systèmes ERP existants, tels que SAP S/4HANA, et vos systèmes de gestion de chaîne d'approvisionnement. Pour ajouter des données à partir de sources variables telles qu'EDI 856, la chaîne d'approvisionnement utilise le ML et le traitement du langage naturel (NLP) afin d'associer les données de systèmes sources aux modèles de données unifiées. Les messages EDI 850 et 860 sont transformés directement avec des recettes de transformation prédéfinies, mais personnalisables. Vous pouvez également charger des données d'autres systèmes vers un compartiment Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), où elles seront automatiquement ingérées dans le lac de données de la chaîne d'approvisionnement AWS.

La chaîne d'approvisionnement contextualise vos données dans une carte visuelle en temps réel à l'aide d'un ensemble d'interfaces interactives et visuelles destinées à l'utilisateur final sur une architecture micro frontend (MFE). La chaîne d'approvisionnement met en évidence la sélection et la quantité de l'inventaire actuel, ainsi que l'état de l'inventaire sur chaque site (par exemple, un inventaire menacé de rupture de stock). Les gestionnaires d'inventaire peuvent analyser en détail des installations spécifiques et consulter l'inventaire actuel disponible, en transit et potentiellement menacé sur chaque site.

La chaîne d'approvisionnement génère automatiquement des informations sur les risques liés à la chaîne d'approvisionnement (par exemple, les risques de surstockage ou de rupture de stock) à l'aide des données complètes de la chaîne d'approvisionnement dans le lac de données et les fait apparaître dans la carte visuelle en temps réel. La chaîne d'approvisionnement fournit également des informations sur les bons de travail afin de fournir une visibilité sur les matériaux liés à la maintenance, de l'approvisionnement à la livraison, en indiquant l'état des commandes, en identifiant les risques liés à la livraison et en proposant des options d'atténuation des risques liés à la livraison.

La chaîne d'approvisionnement applique des modèles de ML, basés sur la technologie utilisée par Amazon, pour générer des prévisions plus précises sur les délais des fournisseurs. Les planificateurs de fournitures utilisent ces prévisions sur les délais des fournisseurs pour mettre à jour les hypothèses statiques intégrées aux modèles de planification et ainsi réduire les risques de rupture de stock ou de surstockage.

Les gestionnaires d'inventaire, les planificateurs de la demande et les responsables de la chaîne d'approvisionnement peuvent également créer leurs propres listes de surveillance basées sur les informations en sélectionnant le site, le type de risque (par exemple, de rupture de stock ou de surstockage) et le seuil de stock, et en ajoutant des membres d'équipe en tant que contrôleurs. Si un risque est détecté, la chaîne d'approvisionnement génère une alerte qui indique le risque et les sites impactés. Les responsables de la chaîne d'approvisionnement en matière de maintenance, d'approvisionnement et de logistique peuvent utiliser les informations sur les bons de travail pour réduire les expéditions de matériaux, les réserves de matériel et les temps d'arrêt des équipements.

La chaîne d'approvisionnement évalue, classe et partage automatiquement différentes options de rééquilibrage pour fournir aux gestionnaires d'inventaire et aux planificateurs des recommandations des mesures à prendre lorsqu'un risque est détecté. Les options de recommandations incluent un pourcentage de résolution du risque, la distance entre les installations et l'impact sur la durabilité. Les gestionnaires de la chaîne d'approvisionnement peuvent également examiner en détail l'impact que chaque option aura sur les autres centres de distribution du réseau. En outre, la chaîne d'approvisionnement apprend en permanence des décisions que vous prenez afin d'améliorer ses recommandations au fil du temps.

Pour vous aider à trouver un consensus avec vos collègues et implémenter les mesures de rééquilibrage, la chaîne d'approvisionnement fournit des capacités de collaboration contextuelles intégrées. Lorsque les équipes discutent et s'échangent des messages, les informations relatives au risque et aux options recommandées sont partagées. Cela réduit les erreurs et les retards causés par une mauvaise communication, ce qui vous permet de résoudre les problèmes plus rapidement.

La planification de la demande de la Chaîne d'approvisionnement AWS génère des prévisions plus précises de la demande, s'adapte aux conditions du marché et permet aux planificateurs de la demande de collaborer avec les différentes équipes afin d'éviter les coûts et les gaspillages d'inventaire dus au surstockage. Afin de réduire les efforts manuels et les incertitudes liées à la planification de la demande, la chaîne d'approvisionnement utilise le ML pour analyser les données de l'historique des ventes et les données en temps réel (par exemple, les commandes en cours), créer des prévisions et ajuster constamment les modèles afin d'améliorer leur précision. La planification de la demande de la chaîne d'approvisionnement apprend également en permanence à partir des modèles de demande changeants et des entrées des utilisateurs pour offrir des mises à jour de prévisions presque en temps réel, ce qui permet aux entreprises d'ajuster de manière proactive les opérations de la chaîne d'approvisionnement.

La planification de l’approvisionnement de la chaîne d’approvisionnement AWS prévoit et planifie les achats de matières premières, de composants et de produits finis. Cette fonctionnalité s'appuie sur près de 30 ans d'expérience d'Amazon dans le développement et le perfectionnement de modèles de planification des approvisionnements basés sur l'intelligence artificielle et le machine learning, et prend en compte des facteurs économiques tels que les coûts de détention et de liquidation. La planification de l'approvisionnement de la chaîne d'approvisionnement utilise les données complètes et standardisées du lac de données de la chaîne d'approvisionnement, y compris les prévisions de demande générées par la planification de la demande de la chaîne d'approvisionnement (ou tout autre système de planification de la demande). Votre organisation bénéficie de niveaux de service améliorés et de coûts d'inventaire réduits en étant en mesure de mieux répondre aux variations de la demande et aux ruptures d'approvisionnement. Les clients du secteur manufacturier peuvent créer des plans d'approvisionnement pour les composants et les produits finis à différents niveaux de leur nomenclature et améliorer les taux de disponibilité des stocks et de traitement des commandes en calculant dynamiquement les objectifs d'inventaire, tout en tenant compte de la variabilité de la demande, des délais réels des fournisseurs et de la fréquence des commandes.

La visibilité à tous les niveaux de la chaîne d’approvisionnement AWS étend la visibilité et les informations au-delà de votre organisation, à vos partenaires commerciaux externes. Cette visibilité vous permet d'aligner et de confirmer les commandes avec les fournisseurs, améliorant ainsi la précision des processus de planification et d'exécution. Invitez, intégrez et collaborez avec vos partenaires commerciaux en quelques étapes seulement pour confirmer les plans d'approvisionnement et obtenir des engagements de commande. Les engagements et les confirmations sont reçus des partenaires et envoyés par écrit au lac de données de la chaîne d'approvisionnement. Ces données peuvent ensuite être utilisées pour identifier les pénuries de matériaux ou de composants et mettre à jour les plans d'approvisionnement avec de nouvelles informations et fournir des informations plus éclairées.

La durabilité de la chaîne d’approvisionnement AWS utilise la même technologie sous-jacente que la visibilité à tous les niveaux pour fournir aux professionnels du développement durable un moyen plus sûr et plus efficace d'obtenir les documents et les jeux de données dont ils ont besoin auprès de leur réseau de fournisseurs. Ces fonctionnalités vous aident à fournir des informations sur la gouvernance environnementale et sociale (ESG) sur la base d'un enregistrement unique et vérifiable des données.

Amazon Q, un nouveau type d'assistant basé sur l'intelligence artificielle (IA) générative spécialement conçu pour le travail et pouvant être adapté à l'activité d'un client, sera bientôt disponible dans la chaîne d'approvisionnement AWS. Vos responsables des stocks, planificateurs de l'offre et de la demande et autres personnes seront en mesure de recevoir des réponses intelligentes sur ce qui se passe dans la chaîne d'approvisionnement, pourquoi cela se produit et les mesures à prendre. En outre, vous pouvez explorer des scénarios hypothétiques pour comprendre les compromis entre les différents choix de chaîne d'approvisionnement.