AWS Supply Chain の特徴

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、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 (Amazon 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。

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、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。

Supply Chain は、データレイク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) に関するインサイトを自動的に生成し、リアルタイムのビジュアルマップに表示します。また、Supply Chain では、作業指示に関するインサイトを提供することで、調達から納品までのメンテナンス関連資材の可視化、注文状況の提供、配送リスクの特定、配送リスクの軽減オプションを提供します。

Supply Chain は、Amazon が使用しているものと同様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、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。保守、調達、物流のサプライチェーンのリーダーは、作業指示に関するインサイトを活用して、資材の迅速化、資材在庫の緩和、機器のダウンタイムを削減できます。

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、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、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。Demand Planning に関する人による作業や当て推量をなくすために、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、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。

AWS サプライチェーンサプライプランニングは、原材料、コンポーネント、完成品の購入を予測し、計画します。この機能は、AI/ML 供給計画モデルの開発と改善における Amazonの 30 年近くの経験を活用し、保有コストや清算コストなどの経済的要因を考慮しています。Supply Chain サプライプランニングは、Supply Chain Demand Planning (またはその他の需要計画システム) によって生成された需要予測を含む、Supply Chain データレイクからの包括的で標準化されたデータを使用します。需要の変動や供給の中断により適切に対応できるようになるため、サービスレベルが向上し、在庫コストが削減されるというメリットがあります。製造業のお客様は、部品表の複数のレベルにわたるコンポーネントと完成品の供給計画を作成し、需要の変動、ベンダーによる実際のリードタイム、注文頻度を考慮しながら、在庫目標を動的に計算することで、在庫数と注文の成立率を向上させることができます。

AWS サプライチェーン N 階層の可視性により、可視性と洞察を組織だけでなく外部の取引パートナーにも広げることができます。この可視性により、注文をサプライヤーと調整して確認できるため、計画と実行プロセスの精度が向上します。わずか数ステップで取引パートナーの招待、オンボーディング、コラボレーションを行うだけで、供給計画の確認や注文の確約が可能になります。コミットメントと確認書はパートナーから受け取られ、Supply Chain データレイクに書き込まれます。このデータを使用して、材料や部品の不足を特定し、新しい情報で供給計画を更新し、より多くの情報に基づいたインサイトを得ることができます。

AWS Supply Chain Sustainability は、同じ基盤技術を使用して、持続可能性の専門家がサプライヤーネットワークから必要なドキュメントやデータセットをより安全かつ効率的に入手できるようにしています。これらの機能により、監査可能な単一のデータ記録に基づいて、環境および社会ガバナンス (ESG) 情報を提供できます。

Amazon Q は、仕事に特化して設計され、お客様のビジネスに合わせてカスタマイズできる、新しいタイプの人工知能 (AI) 搭載アシスタントで、まもなく AWS Supply Chain で利用できるようになります。在庫管理者、需給プランナーなどは、サプライチェーンで何が起こっているのか、なぜ起こっているのか、どのような行動を取るべきかについて、インテリジェントな回答を受け取ることができます。さらに、what-if シナリオを調べて、さまざまなサプライチェーンの選択肢間のトレードオフを理解することもできます。