Возможности Цепочки поставок AWS

Цепочка поставок AWS создает озеро данных с использованием моделей машинного обучения, обученных на цепочках поставок понимать, извлекать и преобразовывать в единую модель разрозненные несовместимые данные. Загрузить данные в озеро можно из различных источников, в частности существующих ERP-систем, например, SAP S/4HANA, и систем управления цепочками поставок. Для добавления данных из различных источников, например EDI 856, и связывания данных из исходных систем в их единую модель в Цепочке поставок AWS используется основанная на машинном обучении обработка естественного языка (NLP). Сообщения EDI 850 и 860 преобразуются напрямую с помощью предопределенных, но настраиваемых рецептов преобразования. Данные из других систем также можно загружать в корзину Простого сервиса хранения данных Amazon (Amazon S3), где они будут автоматически сопоставлены с помощью генеративного искусственного интеллекта и загружены в озеро данных Цепочки поставок AWS.

С помощью наглядной карты реального времени и ряда интерактивных, визуальных интерфейсов конечного пользователя, построенных на архитектуре микрофронтенда (MFE), Цепочка поставок AWS помещает ваши данные в контекст. Далее Цепочка поставок AWS отображает текущий ассортимент и количество складских запасов, а также их состояние в каждой конкретной точке (например, складские запасы, которые грозят иссякнуть). Менеджеры службы снабжения могут получать подробные сведения с конкретных складов и видеть, какие запасы есть в наличии, какие находятся в пути, и в каких точках возникают риски.

Цепочка поставок AWS автоматически формирует аналитические выводы о потенциальных рисках в цепочках поставок (например, об избытке или отсутствии запасов) с использованием комплексных данных о цепочках поставок из озера данных, и отображает их в реальном времени на наглядной карте. Цепочка поставок AWS также предлагает аналитику рабочих заданий, позволяющую отслеживать материалы, связанные с обслуживанием, от источника до доставки, отслеживать статус заказа, выявлять риски доставки и предлагать варианты снижения рисков.

В Цепочке поставок AWS применяются модели машинного обучения (МО), построенные на той же технологии, что используется в Amazon для уточнения прогнозов выполнения заказа поставщиками. Планировщики поставок могут воспользоваться этими прогнозами для обновления заложенных в модели планирования статических предположений, чтобы снизить риски исчерпания или избытка запасов.

А еще менеджеры службы снабжения, планировщики спроса и руководители цепочек поставок могут создавать собственные списки наблюдения, задавая нужную точку, вид риска (например, исчерпание или избыток) и порог запасов, а затем добавлять членов команды в качестве наблюдателей. При обнаружении риска Цепочка поставок AWS сгенерирует предупреждение с указанием потенциального риска и точек, на которые он повлияет. Руководители цепочек поставок в сфере технического обслуживания, закупок и логистики могут использовать анализ рабочих заданий для сокращения расходов на материалы, уменьшения количества запасов материалов и времени простоя оборудования.

Для обеспечения менеджеров службы снабжения и планировщиков рекомендациями по действиям в случае обнаружения риска, Цепочка поставок AWS автоматически оценивает, ранжирует и рассылает различные варианты перераспределения поставок. Рекомендации ранжируются по степени устранения риска, расстоянию между объектами и тем, какое влияние будет оказано на устойчивость цепочки. Менеджеры по организации поставок могут также подробно проанализировать, какое влияние окажет выбор того или иного варианта на другие распределительные пункты сети. Для постепенного улучшения качества рекомендаций Цепочки поставок AWS также постоянно обучается на решениях, которые вы принимаете.

Чтобы помочь вам с коллегами прийти к консенсусу и предпринять действия по перераспределению поставок, Цепочка поставок AWS предоставляет встроенные возможности обеспечения совместной работы контекстом. Когда команды общаются в чате и отправляют друг другу сообщения, они делятся информацией о рисках и рекомендуемых вариантах. Это уменьшает количество ошибок и задержек, вызванных плохой связью, и позволяет быстрее решать проблемы.

Сервис планирования спроса в приложении Цепочка поставок AWS генерирует более точные прогнозы спроса, подстраивается под рыночные условия и позволяет командам специалистов по планированию спроса осуществлять взаимное сотрудничество с целью избежать избыточных складских расходов и потерь. Чтобы при планировании спроса способствовать устранению ручного труда и догадок, Цепочка поставок AWS использует машинное обучение для анализа архивных и оперативных данных о продажах (например, открытых заказов), создания прогнозов и постоянной повышающей точность корректировки моделей. Сервис планирования спроса в приложении «Цепочка поставок AWS» также постоянно обучается по изменениям спроса и пользовательским данным, обновляя прогнозы практически в реальном времени, что позволяет компаниям своевременно корректировать работу цепочки поставок.

С помощью функции планирования поставок Цепочки поставок AWS можно прогнозировать и составлять графики закупки сырья, компонентов и готовой продукции. Эта функция основана на почти 30-летнем опыте Amazon в разработке и совершенствовании моделей планирования поставок на основе ИИ и МО, а также она учитывает экономические факторы, такие как затраты на хранение и реализацию. Функция планирования поставок Цепочки поставок AWS использует исчерпывающие стандартизированные данные из озера данных сервиса, включая прогнозы спроса, генерируемые с помощью функции планирования спроса в Цепочке поставок AWS (или любой другой системой планирования спроса). Ваша организация выигрывает от повышения уровней обслуживания и снижения затрат на складские запасы, поскольку она может лучше реагировать на колебания спроса и перебои в поставках. Клиенты-производители могут создавать планы поставок компонентов и готовой продукции на нескольких уровнях спецификации материалов и улучшать показатели заполнения складов и заказов за счет динамического расчета целевых показателей запасов с учетом изменчивости спроса, фактического времени выполнения заказа поставщиками и их частоты.

Функция N-уровневой визуализации цепочки поставок AWS работает с планированием поставок или аналитикой рабочих заданий, чтобы привлечь внимание внешних торговых партнеров не только к вашей организации, но и к другим торговым партнерам. Это позволяет согласовывать и подтверждать заказы с поставщиками, повышая точность процессов планирования и исполнения. Приглашайте своих торговых партнеров, подключайте их и организуйте совместную работу без лишних усилий, чтобы подтверждать планы поставок и получать обязательства по заказам. Обязательства и подтверждения поступают от партнеров и передаются в озеро данных Цепочки поставок. Затем эти данные можно использовать для выявления дефицита материалов или компонентов, обновления планов поставок с учетом новой информации и получения более обоснованных данных.

Функция устойчивого развития Цепочки поставок AWS использует ту же базовую технологию, что и N-уровневая визуализация, благодаря чему соответствующие специалисты могут более безопасно и эффективно получать необходимые документы и наборы данных из сети поставщиков. Эти возможности помогают предоставлять информацию об экологическом и социальном управлении (ESG) на основе единой контролируемой системы записи данных.

Amazon Q, новый тип помощника на базе генеративного искусственного интеллекта (ИИ), специально созданный для работы и адаптированный к потребностям клиента, скоро будет доступен в Цепочке поставок AWS. Ваши менеджеры службы снабжения, специалисты по планированию спроса и предложений, а также другие работники смогут получить разумные данные о том, что происходит в цепочке поставок, почему это случается и какие действия следует предпринять. Кроме того, вы можете изучить сценарии для различных ситуаций, чтобы понять, какие компромиссы существуют между различными вариантами цепочки поставок.