Funzionalità di AWS Supply Chain

AWS Supply Chain imposta un data lake utilizzando modelli ML che sono stati pre-addestrati per le catene di distribuzione per comprendere, estrarre e trasformare dati disparati e incompatibili in un modello di dati unificato. Il data lake può importare i tuoi dati da una varietà di origini dei dati, inclusi i tuoi sistemi ERP esistenti, come SAP S/4HANA, e i sistemi di gestione della catena di distribuzione. Per aggiungere dati da origini variabili come EDI 856, AWS Supply Chain utilizza il machine learning e l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per associare i dati dai sistemi di origine al modello di dati unificato. I messaggi EDI 850 e 860 vengono trasformati direttamente con ricette di trasformazione predefinite ma personalizzabili. Puoi anche caricare i dati da altri sistemi in un bucket S3, dove verranno automaticamente importati nel data lake di AWS Supply Chain.

AWS Supply Chain contestualizza i tuoi dati in una mappa visiva in tempo reale utilizzando una serie di interfacce utente visive interattive costruite su un'architettura micro frontend (MFE). AWS Supply Chain evidenzia quindi la selezione e la quantità dell'inventario corrente, nonché lo stato dell'inventario in ogni sede (ad esempio, l'inventario a rischio di esaurimento scorte). I gestori dell'inventario possono eseguire il drill-down in strutture specifiche e visualizzare l'inventario corrente disponibile, in transito e potenzialmente a rischio in ogni posizione.

AWS Supply Chain genera automaticamente informazioni sui potenziali rischi della catena di distribuzione (ad esempio, scorte eccessive o esaurimento scorte) utilizzando i dati completi della catena nel data lake e li mostra nella mappa visiva in tempo reale.

AWS Supply Chain applica modelli ML, basati sulla stessa tecnologia utilizzata da Amazon, per generare previsioni più accurate sui tempi di consegna dei fornitori. I responsabili della pianificazione dell'approvvigionamento possono utilizzare questi tempi di consegna previsti dei fornitori per aggiornare le ipotesi statiche integrate nei modelli di pianificazione per ridurre i rischi di esaurimento scorte o eccesso di inventario.

I responsabili dell'inventario, i pianificatori della domanda e i responsabili della catena di approvvigionamento possono anche creare le proprie liste di controllo approfondite selezionando la posizione, il tipo di rischio (ad esempio, rischio di esaurimento scorte o eccesso di scorte) e i limiti delle scorte, quindi aggiungendo i membri del team come osservatori. Se viene rilevato un rischio, AWS Supply Chain genererà un avviso che evidenzia il rischio potenziale e le località interessate.

AWS Supply Chain valuta, classifica e condivide automaticamente varie opzioni di ribilanciamento per fornire ai responsabili dell'inventario e ai pianificatori le azioni consigliate da intraprendere se viene rilevato un rischio. Le opzioni di raccomandazione sono valutate in base alla percentuale di rischio risolto, alla distanza tra le strutture e all'impatto sulla sostenibilità. I responsabili della catena di distribuzione possono eseguire il drill-down anche per esaminare l'impatto che ciascuna opzione avrà su altri centri di distribuzione in tutta la rete. Inoltre, AWS Supply Chain apprende continuamente dalle decisioni che prendi per migliorare i suggerimenti nel tempo.

Per aiutarti a raggiungere un consenso con i tuoi colleghi e implementare azioni di ribilanciamento, AWS Supply Chain offre funzionalità di collaborazione contestuali integrate. Quando i team chattano e si scambiano messaggi, le informazioni sul rischio e sulle opzioni consigliate vengono condivise, riducendo gli errori e i ritardi causati da una scarsa comunicazione in modo da poter risolvere i problemi più rapidamente.

La pianificazione della domanda di AWS Supply genera previsioni della domanda più accurate, si adatta alle condizioni di mercato e consente ai pianificatori della domanda di collaborare tra i team per evitare costi di inventario in eccesso e sprechi. Per aiutare a rimuovere lo sforzo manuale e le congetture sulla pianificazione della domanda, AWS Supply Chain utilizza il ML per analizzare i dati di vendita storici e i dati in tempo reale (ad esempio, gli ordini aperti), creare previsioni e adattare continuamente i modelli per migliorare la precisione. Inoltre, la pianificazione della domanda di AWS Supply Chain apprende continuamente dai mutevoli modelli di domanda e dagli input degli utenti per offrire aggiornamenti delle previsioni quasi in tempo reale, consentendo di adeguare in modo proattivo le operazioni della supply chain.