AWS Supply Chain は、サプライチェーン用の ML モデルを使用してデータレイクを設定し、互換性のない異種データを理解および抽出し、統合されたデータモデルに変換します。データレイクは、SAP S/4HANA などの既存の ERP システムやサプライチェーン管理システムなど、さまざまなデータソースからデータを取り込むことができます。EDI 856 などの可変ソースからデータを追加するために、AWS Supply Chain は ML と自然言語処理 (NLP) を使用して、ソースシステムからのデータを統合データモデルに関連付けます。EDI 850 および 860 メッセージは、事前定義され、かつ、カスタマイズ可能な変換レシピを使用して直接変換されます。他のシステムから Amazon Simple Storage Service (S3) バケットにデータをロードすることもできます。これらのデータは AWS Supply Chain のデータレイクに自動的に取り込まれます。

AWS Supply Chain は、マイクロフロントエンド (MFE) アーキテクチャ上に構築された一連のインタラクティブなビジュアルエンドユーザーインターフェイスを使用して、リアルタイムビジュアルマップでデータをコンテキスト化します。その後、AWS Supply Chain は、現在の在庫の選択と数量、および各場所の在庫の健全性 (例: 在庫切れのリスクがある在庫) を強調表示します。在庫管理者は、特定の施設を掘り下げて、各場所で現在手元にある在庫、輸送中の在庫、およびリスクにさらされている可能性のある在庫を表示できます。

AWS Supply Chain は、データレイク内の包括的なサプライチェーンデータを使用して、潜在的なサプライチェーンリスク (過剰在庫や在庫切れなど) に対するインサイトを自動的に生成し、リアルタイムビジュアルマップに表示します。

AWS Supply Chain は、Amazon が使用するのと類似のテクノロジーに基づいて構築された ML モデルを適用して、より正確なベンダーのリードタイム予測を生成します。供給計画担当者は、これらの予測されたベンダーのリードタイムを使用して、計画モデルに組み込まれた静的な仮定を更新し、在庫切れや過剰在庫のリスクを軽減できます。

在庫管理者、需要計画担当者、およびサプライチェーンリーダーは、場所、リスクの種類 (在庫切れや過剰在庫のリスクなど)、および在庫のしきい値を選択し、チームメンバーをウォッチャーとして追加することで、独自のインサイトウォッチリストを作成することもできます。リスクが検出された場合、AWS Supply Chain は、潜在的なリスクと影響を受ける場所を強調表示するアラートを生成します。

AWS Supply Chain は、さまざまな再調整オプションを自動的に評価、ランク付け、共有して、リスクが検出された場合に実行する推奨アクションを在庫管理者と計画担当者に提供します。レコメンデーションオプションは、解決されたリスクの割合、施設間の距離、および持続可能性に対する影響によってスコア付けされます。サプライチェーンマネージャーは、各オプションがネットワーク全体の他の配送センターに及ぼす影響を確認するために掘り下げることもできます。また、AWS Supply Chain は、時間の経過に合わせてレコメンデーションを改善するためのユーザーによる決定から継続的に学習します。

同僚と合意に達し、再調整アクションを実装するのに役立つように、AWS Supply Chain には組み込みのコンテクスチュアルコラボレーション機能が用意されています。チームがお互いにチャットしたり、メッセージを送信したりすると、リスクや推奨オプションに関する情報が共有されます。これにより、コミュニケーション不足によるエラーや遅延が減り、問題をより早く解決できます。

AWS Supply Chain Demand Planning は、より正確な需要予測を生成し、市場の状況に合わせて調整し、需要計画担当者がチーム全体で協力して過剰な在庫コストと無駄を回避できるようにします。需要計画に関する人による作業や当て推量をなくすために、AWS Supply Chain は ML を使用して過去の販売データとリアルタイムデータ (オープン注文など) を分析し、予測を作成し、モデルを継続的に調整して精度を向上させます。また、AWS Supply Chain Demand Planning は、変化する需要パターンとユーザー入力から継続的に学習して、ほぼリアルタイムの予測更新を提供するため、企業はサプライチェーンの運用をプロアクティブに調整できます。