คุณสมบัติของซัพพลายเชนของ AWS

ซัพพลายเชนจัดทำ Data Lake โดยใช้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อช่วยให้ซัพพลายเชนได้ทำความเข้าใจ ดึงข้อมูล และแปลงข้อมูลที่แตกต่างซึ่งใช้ร่วมกันไม่ได้ให้เป็นโมเดลข้อมูลเดียวกัน Data Lake สามารถนำเข้าข้อมูลของคุณจากแหล่งที่มาของข้อมูลต่าง ๆ ได้ ซึ่งรวมถึงระบบ ERP ที่มีอยู่ของคุณ เช่น SAP S/4HANA และระบบการจัดการซัพพลายเชน ในการเพิ่มข้อมูลจากแหล่งที่มาต่างๆ เช่น EDI 856 นั้น ซัพพลายเชนจะใช้แมชชีนเลิร์นนิงและการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เพื่อเชื่อมโยงข้อมูลจากระบบแหล่งที่มาไปเป็นโมเดลข้อมูลเดียว ข้อความ EDI 850 และ 860 จะถูกแปลงโดยตรงตามค่าที่กำหนดไว้ล่วงหน้าแต่จะสามารถปรับ Recipe การแปลงได้เอง นอกจากนี้คุณยังสามารถโหลดข้อมูลจากระบบอื่นไปยังบัคเก็ต Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) โดยข้อมูลนั้นจะถูกนำเข้าไปยัง Data Lake ของซัพพลายเชนของ AWS โดยอัตโนมัติ

ซัพพลายเชนปรับใช้ข้อมูลของคุณตามบริบทในแผนภาพข้อมูลแบบเรียลไทม์โดยใช้ชุดอินเตอร์เฟซผู้ใช้ปลายทางแบบภาพโต้ตอบที่สร้างขึ้นบนสถาปัตยกรรมไมโครฟรอนต์เอนด์ (MFE) ซัพพลายเชนจะไฮไลต์การเลือกสินค้าคงคลังและปริมาณในปัจจุบัน รวมถึงความสมบูรณ์ของสินค้าคงคลังในแต่ละสถานที่ (ตัวอย่างเช่น สินค้าคงคลังที่มีความเสี่ยงว่าจะหมดสต็อก) ผู้จัดการสินค้าคงคลังสามารถเจาะลึกสถานที่เฉพาะและดูสินค้าคงคลังที่มีอยู่ในสต็อก สินค้าที่อยู่ระหว่างการขนส่ง และสินค้าที่อาจมีความเสี่ยงเกิดขึ้นในแต่ละสถานที่ได้

ซัพพลายเชนสร้างข้อมูลเชิงลึกโดยอัตโนมัติเกี่ยวกับความเสี่ยงซัพพลายเชนที่อาจเกิดขึ้น (ตัวอย่างเช่น การตุนสินค้ามากเกินหรือสินค้าหมดสต็อก) โดยใช้ข้อมูลซัพพลายเชนที่ครอบคลุมใน Data Lake และจะแสดงข้อมูลเหล่านั้นในแผนภาพข้อมูลแบบเรียลไทม์ ซัพพลายเชนยังมีข้อมูลเชิงลึกของคำสั่งงานเพื่อให้มองเห็นข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับการบํารุงรักษา ตั้งแต่การจัดหาไปจนถึงการจัดส่ง ให้สถานะคําสั่งซื้อ การระบุความเสี่ยงในการจัดส่ง และมอบตัวเลือกการลดความเสี่ยงในการจัดส่ง

ซัพพลายเชนปรับใช้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่สร้างขึ้นบนเทคโนโลยีเดียวกับที่ Amazon ใช้ เพื่อสร้างการคาดการณ์เวลาดำเนินการของผู้จำหน่ายที่แม่นยำยิ่งขึ้น ผู้วางแผนด้านซัพพลายสามารถใช้เวลาดำเนินการของผู้จำหน่ายที่คาดการณ์เหล่านี้เพื่ออัปเดตสมมติฐานเชิงสถิติที่สร้างขึ้นในโมเดลการวางแผนเพื่อลดความเสี่ยงสินค้าคงคลังขาดสต็อกหรือมีมากเกินไป

ผู้จัดการสินค้าคงคลัง ผู้วางแผนความต้องการ และผู้นำซัพพลายเชนสามารถสร้างรายการเฝ้าดูข้อมูลเชิงลึกของตนเองได้เช่นกัน โดยเลือกสถานที่ ประเภทความเสี่ยง (ตัวอย่างเช่น ความเสี่ยงสินค้าคงคลังขาดสต็อกหรือมีมากเกินไป) และเกณฑ์ขั้นต่ำของสินค้าคงคลัง จากนั้นเพิ่มสมาชิกในทีมเป็นผู้เฝ้าดู หากตรวจพบความเสี่ยง ซัพพลายเชนจะสร้างการแจ้งเตือนที่เน้นความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นและสถานที่ที่จะได้รับผลกระทบ ผู้นําด้านการบํารุงรักษา การจัดซื้อ และโลจิสติกส์จะสามารถใช้ข้อมูลเชิงลึกของคำสั่งงานเพื่อลดการเร่งรัดวัสดุ การสำรองสินค้าคงคลังวัสดุมากไป และเวลาหยุดทํางานของอุปกรณ์

ซัพพลายเชนจะประเมิน จัดอันดับ และแบ่งปันตัวเลือกการปรับสมดุลที่หลากหลายเพื่อแสดงการดำเนินการที่แนะนำให้แก่ผู้จัดการและผู้วางแผนสินค้าคงคลัง หากตรวจพบความเสี่ยง ตัวเลือกข้อเสนอแนะจะได้รับคะแนนตามเปอร์เซ็นต์ความเสี่ยงที่ได้รับการแก้ไขแล้ว รวมถึงระยะทางระหว่างสถานที่ และผลกระทบที่ยั่งยืน ผู้จัดการซัพพลายเชนยังสามารถเจาะลึกเพื่อดูผลกระทบที่แต่ละตัวเลือกจะมีต่อศูนย์กระจายสินค้าอื่นๆ ทั่วทั้งเครือข่าย นอกจากนี้ ซัพพลายเชนจะเรียนรู้จากการตัดสินใจของคุณเพื่อปรับปรุงข้อเสนอแนะเมื่อเวลาผ่านไป

เพื่อช่วยคุณหาข้อสรุปร่วมกับเพื่อนร่วมงานและปรับใช้การดำเนินเพื่อปรับความสมดุล ซัพพลายเชนให้ความสามารถในการทำงานร่วมกันตามบริบทที่มีมาในตัว เมื่อทีมต่าง ๆ สนทนาและส่งข้อความถึงกัน ข้อมูลเกี่ยวกับความเสี่ยงและตัวเลือกที่แนะนำจะถูกนำมาแชร์ร่วมกันด้วย ซึ่งจะช่วยลดข้อผิดพลาดและความล่าช้าที่เกิดจากการสื่อสารที่ไม่ดีเพื่อให้คุณสามารถแก้ไขปัญหาได้เร็วขึ้น

การวางแผนความต้องการของซัพพลายเชนของ AWS จะสร้างการคาดการณ์ความต้องการที่แม่นยำยิ่งขึ้น ปรับให้เข้ากับสภาพตลาด และช่วยให้ผู้วางแผนสามารถทำงานร่วมกับทั่วทั้งทีมเพื่อช่วยหลีกเลี่ยงต้นทุนสินค้าคงคลังและขยะที่มากเกินไป เพื่อช่วยลดการทำงานด้วยตนเองและการคาดเดาด้านการวางแผนความต้องการ ซัพพลายเชนจะใช้แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลการขายในอดีตและข้อมูลแบบเรียลไทม์ (ตัวอย่างเช่น คำสั่งซื้อที่เปิดอยู่) สร้างการคาดการณ์ และปรับโมเดลอย่างต่อเนื่องเพื่อปรับปรุงความแม่นยำ นอกจากนี้ การวางแผนความต้องการของซัพพลายเชนจะเรียนรู้จากรูปแบบความต้องการที่มีการเปลี่ยนแปลงไปเรื่อย ๆ รวมทั้งข้อมูลที่ได้จากผู้ใช้อย่างต่อเนื่องเพื่อเสนอข้อมูลการคาดการณ์ที่อัปเดตแบบเกือบเรียลไทม์ ซึ่งจะช่วยให้บริษัทปรับการดำเนินการซัพพลายเชนได้ในเชิงรุก

การวางแผนซัพพลายสำหรับซัพพลายเชนของ AWS จะคาดการณ์และวางแผนการซื้อวัตถุดิบ ส่วนประกอบ และสินค้าสําเร็จรูปต่างๆ ความสามารถนี้เป็นการใช้ประสบการณ์เกือบ 30 ปีของ Amazon ในการพัฒนาและฝึกฝนรูปแบบการวางแผนซัพพลาย AI/ML และพิจารณาปัจจัยทางเศรษฐกิจ เช่น ต้นทุนการถือครองและการชําระบัญชี การวางแผนซัพพลายสำหรับซัพพลายเชนจะใช้ข้อมูลที่ครอบคลุมและเป็นมาตรฐานจาก Data Lake ของซัพพลายเชน รวมถึงการคาดการณ์ความต้องการที่สร้างโดยการวางแผนความต้องการของซัพพลายเชน (หรือระบบการวางแผนความต้องการอื่น ๆ) องค์กรของคุณจะได้รับประโยชน์จากระดับการบริการที่ดีขึ้นและลดต้นทุนสินค้าคงคลังลงได้ด้วยความสามารถในการตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงของอุปสงค์และการหยุดชะงักของอุปทานได้ดีขึ้น ลูกค้าฝ่ายผลิตสามารถสร้างแผนซัพพลายสำหรับส่วนประกอบและผลิตภัณฑ์สําเร็จรูปในหลายระดับได้ในใบแจ้งยอดวัสดุ และปรับปรุงอัตราการเติมของในสต็อกและอัตราการเติมเต็มคําสั่งซื้อโดยการคํานวณเป้าหมายสินค้าคงคลังแบบไดนามิก พร้อมกับที่คำนวณความแปรปรวนของอุปสงค์ เวลาดำเนินการของผู้จำหน่ายที่ใช้จริง และความถี่ในการสั่งซื้อไปด้วย

การมองเห็นแบบ N-Tier ของซัพพลายเชนของ AWS จะขยายการมองเห็นและข้อมูลเชิงลึกนอกเหนือจากองค์กรของคุณไปถึงระดับคู่ค้าภายนอกของคุณ การมองเห็นนี้จะช่วยให้คุณยืนยันและจัดคําสั่งซื้อกับซัพพลายเออร์ให้สอดคล้องกัน ปรับปรุงความแม่นยําของกระบวนการวางแผนและการดําเนินการต่างๆ ได้ เชิญ เตรียมความพร้อม และทํางานร่วมกับพาร์ทเนอร์ของคุณในไม่กี่ขั้นตอนเพื่อยืนยันแผนการซัพพลายและรับสัญญาการสั่งซื้อ สัญญาและการยืนยันจะได้รับจากพาร์ทเนอร์และเขียนไว้ยังซัพพลายเชน Data Lake สามารถใช้ข้อมูลนี้ในการระบุการขาดแคลนวัสดุหรือส่วนประกอบ และการอัปเดตแผนการซัพพลายด้วยข้อมูลใหม่ และให้ข้อมูลเชิงลึกที่ดีขึ้นได้

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

Amazon Q ซึ่งเป็นผู้ช่วยที่ขับเคลื่อนด้วยปัญญาประดิษฐ์ (AI) ช่วยสร้างรูปแบบใหม่ที่ออกแบบมาโดยเฉพาะให้สามารถทํางานและปรับแต่งให้เหมาะกับธุรกิจของลูกค้าได้ โดยจะพร้อมใช้งานในซัพพลายเชนของ AWS ในเร็ว ๆ นี้ ตัวจัดการสินค้าคงคลัง ตัววางแผนอุปสงค์และอุปทานและอื่น ๆ จะสามารถรับคําตอบที่ชาญฉลาดเกี่ยวกับสิ่งที่เกิดขึ้นในซัพพลายเชน สาเหตุที่เกิดขึ้น และสิ่งที่ต้องดำเนินการได้ นอกจากนี้ คุณยังสามารถสํารวจสถานการณ์แบบ What-If เพื่อทําความเข้าใจข้อดีข้อเสียระหว่างตัวเลือกซัพพลายเชนที่แตกต่างกันได้ด้วย