Deskripsi layanan

Rantai Pasokan AWS menggunakan keahlian infrastruktur cloud untuk menyatukan data dan menyediakan wawasan yang dapat ditindaklanjuti yang didukung machine learning (ML), kolaborasi kontekstual bawaan, dan perencanaan permintaan. Rantai Pasokan AWS terhubung ke sistem perencanaan sumber daya korporasi (ERP) dan manajemen rantai pasokan yang ada, tanpa perlu memplatform ulang, biaya lisensi di muka, atau kontrak jangka panjang.

Fitur produk utama

Danau data rantai pasokan

Rantai Pasokan AWS menyiapkan danau data menggunakan model ML untuk rantai pasokan guna memahami, mengekstraksi, dan mentransformasikan data yang tidak kompatibel dan berbeda-beda menjadi model data terpadu. Danau data dapat menyerap data Anda dari berbagai sumber data, termasuk sistem ERP yang ada, seperti SAP S/4HANA, dan sistem manajemen rantai pasokan. Untuk menambahkan data dari berbagai sumber seperti EDI 856, Rantai Pasokan AWS menggunakan ML dan pemrosesan bahasa alami (NLP) untuk menyatukan data dari sistem sumber ke model data terpadu. Pesan EDI 850 dan 860 ditransformasikan secara langsung dengan resep transformasi yang telah ditentukan, tetapi dapat disesuaikan. Anda juga dapat memuat data dari sistem lain ke bucket Amazon Simple Storage Service S3, tempat data akan diserap secara otomatis ke dalam danau data Rantai Pasokan AWS.

Peta visual waktu nyata

Rantai Pasokan AWS mengontekstualisasikan data Anda dalam peta visual secara waktu nyata menggunakan sekumpulan antarmuka pengguna akhir visual yang interaktif yang dibuat pada arsitektur micro frontend (MFE). Rantai Pasokan AWS menyoroti pilihan dan kuantitas inventaris saat ini, serta kondisi inventaris di setiap lokasi (misalnya, inventaris yang berisiko habis). Manajer inventaris dapat menelusuri fasilitas tertentu dan melihat inventaris yang tersedia saat ini, yang bergerak, dan yang berpotensi berisiko di setiap lokasi.

Wawasan

Rantai Pasokan AWS secara otomatis menghasilkan wawasan tentang potensi risiko rantai pasokan (misalnya, persediaan yang terlalu banyak atau habis) menggunakan data rantai pasokan yang komprehensif di danau data dan menampilkannya dalam peta visual secara waktu nyata.

Rantai Pasokan AWS menerapkan model ML, yang dibangun dalam teknologi yang mirip dengan yang digunakan oleh Amazon, untuk menghasilkan prediksi waktu tunggu vendor yang lebih akurat. Perencana pasokan dapat menggunakan prediksi waktu tunggu vendor ini untuk memperbarui asumsi statis yang dibangun ke dalam model perencanaan guna mengurangi risiko persediaan habis atau berlebih.

Manajer inventaris, perencana permintaan, dan pemimpin rantai pasokan juga dapat membuat daftar tonton wawasan mereka sendiri dengan memilih lokasi, tipe risiko (misalnya, risiko stok habis atau berlebih), dan ambang batas stok, kemudian menambahkan anggota tim sebagai penonton. Jika risiko terdeteksi, Rantai Pasokan AWS akan membuat peringatan yang menyoroti potensi risiko dan lokasi yang terdampak.

Rantai Pasokan AWS secara otomatis mengevaluasi, memberi peringkat, dan membagikan berbagai opsi penyeimbangan ulang untuk memberi para manajer dan perencana inventaris rekomendasi tindakan yang dapat diambil saat risiko terdeteksi. Opsi rekomendasi diberi skor berdasarkan persentase risiko yang diselesaikan, jarak antarfasilitas, dan dampak yang berkelanjutan. Manajer rantai pasokan juga dapat melakukan penelusuran untuk meninjau dampak dari setiap opsi terhadap pusat distribusi lain di seluruh jaringan. Rantai Pasokan AWS juga terus belajar dari keputusan yang Anda buat untuk meningkatkan rekomendasi dari waktu ke waktu.

Untuk membantu Anda mencapai konsensus dengan kolega dan mengimplementasikan tindakan penyeimbangan ulang, Rantai Pasokan AWS menyediakan kemampuan kolaborasi kontekstual bawaan. Saat tim saling mengobrol dan mengirim pesan, informasi tentang risiko dan opsi yang direkomendasikan akan dibagikan. Hal ini dapat mengurangi kesalahan dan keterlambatan yang disebabkan oleh komunikasi yang buruk sehingga Anda dapat menyelesaikan masalah dengan lebih cepat.

Perencanaan permintaan

Perencanaan Permintaan Rantai Pasokan AWS menghasilkan prakiraan permintaan yang lebih akurat, menyesuaikan dengan kondisi pasar, dan memberdayakan perencana permintaan untuk berkolaborasi antartim guna membantu menghindari biaya inventaris yang berlebih dan boros. Untuk membantu menghapus upaya manual dan ketidakpastian tentang perencanaan permintaan, Rantai Pasokan AWS menggunakan ML guna menganalisis data penjualan historis dan data waktu nyata (misalnya, open order), membuat prakiraan, dan terus menyesuaikan model agar dapat meningkatkan akurasi. Perencanaan Permintaan Rantai Pasokan AWS juga terus belajar dari perubahan pola permintaan dan input pengguna untuk menawarkan pembaruan prakiraan secara hampir waktu nyata, sehingga memungkinkan perusahaan menyesuaikan operasi rantai pasokan secara proaktif.