Recursos do AWS Supply Chain

A Cadeia de Suprimentos AWS estabelece um data lake usando modelos de ML para que as cadeias de suprimentos entendam, extraiam e transformem dados díspares e incompatíveis em um modelo de dados unificado. O data lake pode ingerir dados de várias fontes de dados, incluindo os sistemas existentes de ERP, como o SAP S/4HANA e os sistemas de gerenciamento da cadeia de suprimentos. Para adicionar dados de fontes variáveis, como o EDI 856, a Cadeia de Suprimentos AWS usa ML e processamento de linguagem natural (PLN) para associar dados dos sistemas de origem ao modelo de dados unificado. As mensagens do EDI 850 e 860 são transformadas diretamente com fórmulas de transformação predefinidas, mas personalizáveis. Também é possível realizar o carregamento de dados de outros sistemas para um bucket do Amazon Simple Storage Service (S3), no qual os dados serão ingeridos automaticamente no data lake da Cadeia de Suprimentos AWS.

O AWS Supply Chain contextualiza os dados em um mapa visual em tempo real usando um conjunto de interfaces de usuário final interativas e visuais criadas em uma arquitetura de micro front-end (MFE). Em seguida, o AWS Supply Chain destaca a seleção e a quantidade atual presentes no inventário, bem como a integridade do inventário em cada localidade (por exemplo, inventário com risco de falta de estoque). Os gerentes de inventário podem pesquisar instalações específicas e visualizar as condições atuais do inventário quanto à disponibilidade, itens em trânsito e riscos potenciais para cada localidade.

A Cadeia de Suprimentos AWS gera automaticamente insights sobre possíveis riscos para a cadeia de suprimentos (por exemplo, excesso ou falta de estoque) usando os dados abrangentes dessa cadeia no data lake e os exibe no mapa visual em tempo real.

A Cadeia de Suprimentos AWS aplica modelos de ML, criados com base na mesma tecnologia que a Amazon utiliza, para gerar previsões mais precisas sobre o prazo de entrega do fornecedor. Os planejadores de suprimento podem usar os prazos de entrega do fornecedor previstos para atualizar as suposições estáticas incorporadas aos modelos de planejamento visando reduzir os riscos do inventário relacionados à falta ou excesso de estoque.

Gerentes de inventário, planejadores de demanda e líderes da cadeia de suprimentos também podem criar suas próprias listas de observação ao selecionar o local, o tipo de risco (por exemplo, risco de falta ou excesso de estoque) e o limite de estoque e, em seguida, adicionar membros da equipe como observadores. Se um risco for detectado, o AWS Supply Chain gerará um alerta destacando o risco potencial e os locais afetados.

O AWS Supply Chain avalia, classifica e compartilha automaticamente diversas opções de reajustamento para fornecer, aos gerentes e planejadores de inventário, ações recomendadas a serem executadas se um risco for detectado. As opções de recomendação são marcadas pela porcentagem de risco solucionado, pela distância entre as instalações e pelo impacto à sustentabilidade. Os gerentes da cadeia de suprimentos também podem pesquisar para analisar o impacto que cada opção terá em outros centros de distribuição em toda a rede. A Cadeia de Suprimentos AWS também aprende continuamente com as decisões que você toma para melhorar as recomendações ao longo do tempo.

Para ajudar você a obter um consenso com os colegas e implementar as ações de reequilíbrio, a Cadeia de Suprimentos AWS fornece recursos integrados para colaboração contextual. Quando as equipes conversam e trocam mensagens, as informações sobre o risco e as opções recomendadas são compartilhadas. Isso reduz os erros e atrasos causados pela comunicação deficiente para que você possa resolver problemas com mais rapidez.

O AWS Supply Chain Demand Planning gera previsões de demanda mais precisas, ajusta-se às condições do mercado e capacita os planejadores de demanda a colaborar com as equipes para ajudar a evitar os custos excessivos e o desperdício do inventário. Para ajudar a remover a iniciativa manual e as suposições em torno do planejamento de demanda, a Cadeia de Suprimentos AWS usa ML para analisar dados históricos de vendas e dados em tempo real (por exemplo, pedidos em aberto), além de criar previsões e ajustar modelos continuamente para melhorar a precisão. O planejamento de demanda da Cadeia de Suprimentos AWS também aprende continuamente com os padrões dinâmicos de demanda e as contribuições do usuário para oferecer previsões atualizadas praticamente em tempo real. Isso possibilita que as empresas ajustem proativamente as operações da cadeia de suprimentos.