คุณสมบัติของซัพพลายเชนของ AWS

ซัพพลายเชนของ AWS จัดทำ Data Lake โดยใช้โมเดล ML เพื่อช่วยให้ซัพพลายเชนได้ทำความเข้าใจ ดึงข้อมูล และแปลงข้อมูลที่แตกต่างซึ่งใช้ร่วมกันไม่ได้ให้เป็นโมเดลข้อมูลเดียวกัน Data Lake สามารถนำเข้าข้อมูลของคุณจากแหล่งที่มาของข้อมูลต่างๆ ได้ ซึ่งรวมถึงระบบ ERP ที่มีอยู่ของคุณ เช่น SAP S/4HANA และระบบการจัดการซัพพลายเชน ในการเพิ่มข้อมูลจากแหล่งที่มาต่างๆ เช่น EDI 856 นั้น ซัพพลายเชนของ AWS จะใช้ ML และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เพื่อเชื่อมโยงข้อมูลจากระบบแหล่งที่มาไปเป็นโมเดลข้อมูลเดียว ข้อความ EDI 850 และ 860 จะถูกแปลงโดยตรงตามค่าที่กำหนดไว้ล่วงหน้าแต่จะสามารถปรับ Recipe การแปลงได้เอง นอกจากนี้ คุณยังสามารถโหลดข้อมูลจากระบบอื่นไปยังบัคเก็ต Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) ได้ ซึ่งข้อมูลดังกล่าวจะถูกแมปโดยอัตโนมัติโดยใช้ AI ช่วยสร้าง และนำเข้าไปยังซัพพลายเชนของ AWS Data Lake

ซัพพลายเชนของ AWS จะสร้างข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นในห่วงโซ่อุปทาน (เช่น การซื้อสินค้าเกินหรือสต็อกเอาท์) โดยอัตโนมัติโดยใช้ข้อมูลซัพพลายเชนที่ครอบคลุมใน Data Lake และนำไปสู่แผนที่แสดงภาพสินค้าคงคลัง แผนที่การแสดงสินค้าคงคลังด้วยภาพเน้นแสดงสินค้าคงคลังและปริมาณที่มีอยู่ในปัจจุบัน ตลอดจนสภาพของสินค้าคงคลังในแต่ละสถานที่ (ตัวอย่างเช่น สินค้าคงคลังที่มีความเสี่ยงต่อการหมดสต็อก)  

นอกจากนี้ซัพพลายเชนของ AWS ยังมีข้อมูลเชิงลึกสำหรับการวางแผนและติดตามคำสั่งเพื่อให้มองเห็นข้อมูลวัสดุและทรัพยากรอื่น ๆ ตั้งแต่การจัดหาไปจนถึงการจัดส่ง ให้สถานะคําสั่งซื้อ ระบุความเสี่ยงในการจัดส่ง และมอบตัวเลือกการลดความเสี่ยงในการจัดส่ง ประเภทของคำสั่งอาจรวมถึงคำสั่งงาน, คำสั่งโปรเจกต์, คำสั่งซ่อมบำรุง, คำสั่งหยุดดำเนินการเพื่อซ่อมบำรุง (Turnaround order) เป็นต้น

ซัพพลายเชนของ AWS ใช้โมเดล ML ที่สร้างขึ้นโดยใช้เทคโนโลยีซึ่งคล้ายกับที่ Amazon ใช้ เพื่อสร้างการคาดการณ์เวลาดำเนินการของผู้จำหน่ายที่แม่นยำยิ่งขึ้น ผู้วางแผนด้านซัพพลายสามารถใช้เวลาดำเนินการของผู้จำหน่ายที่คาดการณ์เหล่านี้เพื่ออัปเดตสมมติฐานเชิงสถิติที่สร้างขึ้นในโมเดลการวางแผนเพื่อลดความเสี่ยงสินค้าคงคลังขาดสต็อกหรือมีมากเกินไป

ผู้จัดการสินค้าคงคลัง ผู้วางแผนความต้องการ และผู้นำซัพพลายเชนสามารถสร้างรายการเฝ้าดูข้อมูลเชิงลึกของตนเองได้เช่นกัน โดยเลือกสถานที่ ประเภทความเสี่ยง (ตัวอย่างเช่น ความเสี่ยงสินค้าคงคลังขาดสต็อกหรือมีมากเกินไป) และเกณฑ์ขั้นต่ำของสินค้าคงคลัง จากนั้นเพิ่มสมาชิกในทีมเป็นผู้เฝ้าดู หากตรวจพบความเสี่ยงซัพพลายเชนของ AWS จะสร้างการแจ้งเตือนที่เน้นความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นและสถานที่ที่จะได้รับผลกระทบ ผู้นําด้านการบํารุงรักษา การจัดซื้อ และโลจิสติกส์จะสามารถใช้ข้อมูลเชิงลึกของคำสั่งงานเพื่อลดการเร่งรัดวัสดุ การสำรองสินค้าคงคลังวัสดุมากไป และเวลาหยุดทํางานของอุปกรณ์

ซัพพลายเชนของ AWS จะประเมิน จัดอันดับ และแบ่งปันตัวเลือกการปรับสมดุลที่หลากหลายเพื่อแสดงการดำเนินการที่แนะนำให้แก่ผู้จัดการและผู้วางแผนสินค้าคงคลัง หากตรวจพบความเสี่ยง ตัวเลือกข้อเสนอแนะจะได้รับคะแนนตามเปอร์เซ็นต์ความเสี่ยงที่ได้รับการแก้ไขแล้ว รวมถึงระยะทางระหว่างสถานที่ และผลกระทบที่ยั่งยืน ผู้จัดการซัพพลายเชนยังสามารถเจาะลึกเพื่อดูผลกระทบที่แต่ละตัวเลือกจะมีต่อศูนย์กระจายสินค้าอื่นๆ ทั่วทั้งเครือข่าย นอกจากนี้ ซัพพลายเชนของ AWS จะเรียนรู้จากการตัดสินใจของคุณเพื่อปรับปรุงข้อเสนอแนะเมื่อเวลาผ่านไป

ซัพพลายเชนของ AWS ให้ความสามารถในการทำงานร่วมกันตามบริบทที่มีมาในตัว เพื่อช่วยคุณหาข้อสรุปร่วมกับเพื่อนร่วมงานและปรับใช้การดำเนินเพื่อปรับความสมดุล เมื่อทีมต่างๆ สนทนาและส่งข้อความถึงกัน ข้อมูลเกี่ยวกับความเสี่ยงและตัวเลือกที่แนะนำจะถูกนำมาแชร์ร่วมกันด้วย ซึ่งจะช่วยลดข้อผิดพลาดและความล่าช้าที่เกิดจากการสื่อสารที่ไม่ดีเพื่อให้คุณสามารถแก้ไขปัญหาได้เร็วขึ้น

การวางแผนความต้องการของซัพพลายเชนของ AWS จะสร้างการคาดการณ์ความต้องการที่แม่นยำยิ่งขึ้น ปรับให้เข้ากับสภาพตลาด และช่วยให้ผู้วางแผนสามารถทำงานร่วมกับทั่วทั้งทีมเพื่อช่วยหลีกเลี่ยงต้นทุนสินค้าคงคลังและขยะที่มากเกินไป ซัพพลายเชนของ AWS จะใช้ ML เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลการขายในอดีตและข้อมูลแบบเรียลไทม์ (ตัวอย่างเช่น คำสั่งซื้อที่เปิดอยู่) สร้างการคาดการณ์ และปรับโมเดลอย่างต่อเนื่องเพื่อปรับปรุงความแม่นยำเพื่อช่วยลดการทำงานด้วยตนเองและการคาดเดาด้านการวางแผนความต้องการ นอกจากนี้การวางแผนความต้องการของซัพพลายเชนของ AWS จะเรียนรู้จากรูปแบบความต้องการที่มีการเปลี่ยนแปลงไปเรื่อย ๆ รวมทั้งข้อมูลที่ได้จากผู้ใช้อย่างต่อเนื่องเพื่อเสนอข้อมูลการคาดการณ์ที่อัปเดตแบบเกือบเรียลไทม์ ซึ่งจะช่วยให้บริษัทปรับการดำเนินการซัพพลายเชนได้ในเชิงรุก

การวางแผนซัพพลายสำหรับซัพพลายเชนของ AWS จะคาดการณ์และวางแผนการซื้อวัตถุดิบ ส่วนประกอบ และสินค้าสําเร็จรูปต่างๆ ความสามารถนี้เป็นการใช้ประสบการณ์เกือบ 30 ปีของ Amazon ในการพัฒนาและฝึกฝนรูปแบบการวางแผนซัพพลาย AI/ML และพิจารณาปัจจัยทางเศรษฐกิจ เช่น ต้นทุนการถือครองและการชําระบัญชี การวางแผนซัพพลายสำหรับซัพพลายเชนของ AWS จะใช้ข้อมูลที่ครอบคลุมและเป็นมาตรฐานจาก Data Lake ของซัพพลายเชนของ AWS รวมถึงการคาดการณ์ความต้องการที่สร้างโดยการวางแผนความต้องการของซัพพลายเชนของ AWS (หรือระบบการวางแผนความต้องการอื่นๆ) องค์กรของคุณจะได้รับประโยชน์จากระดับการบริการที่ดีขึ้นและลดต้นทุนสินค้าคงคลังลงได้ด้วยความสามารถในการตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงของอุปสงค์และการหยุดชะงักของอุปทานได้ดีขึ้น ลูกค้าฝ่ายผลิตสามารถสร้างแผนซัพพลายสำหรับส่วนประกอบและผลิตภัณฑ์สําเร็จรูปในหลายระดับได้ในใบแจ้งยอดวัสดุ และปรับปรุงอัตราการเติมของในสต็อกและอัตราการเติมเต็มคําสั่งซื้อโดยการคํานวณเป้าหมายสินค้าคงคลังแบบไดนามิก พร้อมกับที่คำนวณความแปรปรวนของอุปสงค์ เวลาดำเนินการของผู้จำหน่ายที่ใช้จริง และความถี่ในการสั่งซื้อไปด้วย

การมองเห็นแบบ N-Tier สำหรับซัพพลายเชนของ AWS จะทำงานร่วมกับการวางแผนซัพพลายหรือข้อมูลเชิงลึกของคำสั่งงานเพื่อขยายการมองเห็นให้ไม่เพียงอยู่ในขอบเขตองค์กรของคุณ แต่ขยายไปจนถึงพาร์ทเนอร์ด้านการค้าภายนอกของคุณ การมองเห็นนี้จะช่วยให้คุณยืนยันและจัดคําสั่งซื้อกับซัพพลายเออร์ให้สอดคล้องกัน ปรับปรุงความแม่นยําของกระบวนการวางแผนและการดําเนินการต่างๆ ได้ เชิญ เตรียมความพร้อม และทํางานร่วมกับพาร์ทเนอร์ของคุณในไม่กี่ขั้นตอนเพื่อยืนยันแผนการซัพพลายและรับสัญญาการสั่งซื้อ สัญญาและการยืนยันจะได้รับจากพาร์ทเนอร์และเขียนไว้ยังซัพพลายเชน Data Lake สามารถใช้ข้อมูลนี้ในการระบุการขาดแคลนวัสดุหรือส่วนประกอบ และการอัปเดตแผนการซัพพลายด้วยข้อมูลใหม่ และให้ข้อมูลเชิงลึกที่ดีขึ้นได้

ความยั่งยืนของซัพพลายเชนของ AWS จะใช้เทคโนโลยีพื้นฐานเดียวกันกับการมองเห็นแบบ N-Tier เพื่อมอบวิธีที่ปลอดภัยและมีประสิทธิภาพมากขึ้นสําหรับผู้เชี่ยวชาญด้านความยั่งยืนในการรับเอกสารและชุดข้อมูลที่ต้องการจากเครือข่ายซัพพลายเออร์ของตน ความสามารถเหล่านี้ช่วยให้คุณจัดเตรียมข้อมูลการกำกับดูแลด้านสิ่งแวดล้อมและสังคม (ESG) โดยอิงตามบันทึกข้อมูลเดียวที่ตรวจสอบได้

การวิเคราะห์ซัพพลายเชนของ AWS เป็นฟีเจอร์การรายงานและการวิเคราะห์ที่ขับเคลื่อนโดย Amazon Quicksight ซึ่งให้ทั้งแดชบอร์ดห่วงโซ่อุปทานแบบพร้อมใช้งานและเปิดใช้งานการรายงานแบบกำหนดเองได้
การวิเคราะห์ ด้วยคุณสมบัตินี้ คุณสามารถเข้าถึงข้อมูลของคุณใน Data Lake ได้อย่างง่ายดายจากอินเทอร์เฟซผู้ใช้ซัพพลายเชนของ AWS มีแดชบอร์ดที่สร้างไว้ล่วงหน้าซึ่งคุณสามารถใช้ตามที่เป็นอยู่หรือปรับเปลี่ยนได้อย่างง่ายดายเพื่อตอบสนองความต้องการของคุณ และคุณสามารถสร้างรายงานและแดชบอร์ดที่กำหนดเองโดยใช้เครื่องมือสร้างที่ฝังไว้ คุณสมบัตินี้มอบคอนโซลแบบรวมศูนย์ที่กำหนดค่าได้และปรับขนาดได้สำหรับการวิเคราะห์การดำเนินการ

Amazon Q ในซัพพลายเชนของ AWS ซึ่งเป็นผู้ช่วยปัญญาประดิษฐ์ช่วยสร้างแบบโต้ตอบที่จะช่วยให้คุณดำเนินงานซัพพลายเชนของตนเองได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นโดยการวิเคราะห์ข้อมูลใน Data Lake ซัพพลายเชนของ AWS ให้ข้อมูลเชิงลึกด้านการดำเนินงานและการเงินที่สำคัญ และตอบคำถามเร่งด่วนเกี่ยวกับซัพพลายเชน การดำเนินการนี้จะช่วยลดเวลาที่ผู้ใช้ค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้อง ลดความซับซ้อนของกระบวนการค้นหาคำตอบ และลดเวลาที่ต้องใช้ในการเรียนรู้ ติดตั้งใช้งาน กำหนดค่า หรือแก้ไขปัญหาซัพพลายเชนของ AWS