供應鏈

使用 AWS 最佳化供應鏈

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不再局限於直接供應商，而是即時洞察和掌握整個供應鏈的狀況，以建置彈性、智慧且經濟實惠的供應鏈。
現代汽車供應鏈是一個集結製造商、供應商、經銷商和數位零售商的全球網路，共同合作將產品交付給最終客戶。預測不準確、零部件短缺以及追蹤和追溯能力不足等產業挑戰，加速企業轉向以雲端為基礎的解決方案。現代供應鏈不斷擴展，變得更加複雜，亟需單一管理平台。使用 AWS 服務建置的解決方案提供對當今供應鏈的端對端可見性。

優勢

改善預測準確性
透過 Amazon Forecast 使用準確性最高達 50% 的預測。其使用的技術與 Amazon.com 的相同，可自動化探索時間序列資料和其他變數 (像是產品特色和存放位置) 互相影響的方式。
減少庫存成本
使用 Amazon Forecast 以更準確的客戶需求預測判斷要購買及分配多少庫存。這可協助您減少庫存成本，同時仍能確保良好的客戶體驗。
改善供應鏈可見性和可追溯性
掌握 N 級供應商網路狀況，以預測供應中斷，並提高追蹤運輸中零件的能力，從而更準確地預測 ETA。
改善容量使用率
輕鬆將更準確的預測整合到您現有的業務程序，以改善容量使用率。AWS 供應鏈管理服務會和您現有的工具 (例如 SAP 和 Oracle Supply Chain) 整合。

供應鏈使用案例和解決方案

依使用案例探索解決方案

需求預測和規劃

大規模分析資料；減少需求變化對業務和客戶的影響；簡化銷售、行銷和供應鏈利益相關者之間的溝通。

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Supply Chain Control Tower

透過全面了解供應鏈並建置將所有營運資料集中在一個地方的分析儀表板，識別瓶頸、預測需求並加速實現。

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可追溯性

提高整個車輛生命週期 (從製造到日常維護) 的可追溯性，以近乎即時地驗證零件品質、通知服務活動並緩解召回和退貨。
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供應鏈追蹤

取得上游供應商運作狀態的透明度、零件物流的即時可視性，以及 AI/ML 驅動的瓶頸洞察，進而協助避免退單。

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備件規劃與補貨

將適當的資料來源整合在一起，並在規劃階段善用 AI/ML 功能以及外部因素、遠程資訊處理資料和可用容量，藉以提高可預測性。

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最佳價格

Pricefx 是一個端對端雲端原生平台，支援整個定價過程，從設定最佳標價和管理回扣程序，到最佳化組織的定價。

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使用 PlanIQ 進行智慧規劃

該解決方案根據歷史、內外部需求訊號來預測未來需求。為決策者提供以定價、推廣和分類輸入為基礎的預測、需求驅動因素和情境，從而自信地做出供應鏈和財務決策。

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庫存流

Inventory Flow 針對 0-16 週規劃範圍內的規劃人員設定了新的執行標準。Noodle.ai AI 引擎擷取大量資料，以準確預測 SKU/DC/週級別的供需失衡，並推薦最佳緩解措施。

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HERE 供應鏈

透過提高效率、無縫的室內外追蹤和準確的多式聯運 ETA，來改善您的供應鏈營運。

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開始使用精選 AWS 服務

AWS IoT Core
AWS IoT Core 可讓您連接數十億個 IoT 裝置，並將數萬億則訊息路由至 AWS 服務，而無需管理基礎架構。
AWS 上的機器學習
使用 AWS Machine Learning (ML) 進行準確預測、從資料中獲得更深入的洞察、降低營運開銷，並改善客戶體驗。
AWS IoT Greengrass
AWS IoT Greengrass 是開放原始碼邊緣執行時間和雲端服務，可建置、部署和管理裝置軟體。
AWS 上的分析
AWS 提供最廣泛的分析服務選擇，可滿足您的所有資料分析需求，且可讓各種規模和產業的組織利用資料重塑業務。
Amazon Managed Blockchain
Amazon Managed Blockchain 是一種全受管服務，可以使用常見的開源架構 Hyperledger Fabric 和 Ethereum 輕鬆建立和管理可擴展的私有網路。
Amazon Forecast
Amazon Forecast 是一項以機器學習 (ML) 為基礎的時間序列預測服務，專為商業指標分析而建置。

客戶案例

了解領先的汽車公司如何使用 AWS 供應鏈解決方案變革其業務。

Fleet Complete 標誌

Fleet Complete 使用 AWS 推動創新並從 IoT 資料中取得更深入的洞見

透過使用連線至雲端的智慧感應器來收集和傳輸來自車輛、資產和員工的關鍵業務資料，Fleet Complete 協助車隊擁有者取得關於車輛狀況、駕駛員行為等的新洞見。Fleet Complete 在過去幾年中實現了十倍的增長，目前為 15 個國家/地區的 35,000 家企業提供服務。為了適應資料增長，該公司需要提高其 IoT 資料分析應用程式的可擴展性。

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Convoy 標誌

Convoy 透過機器學習改革卡車運輸方式

Convoy 使用 Amazon SageMaker 更好地匹配託運人和卡車司機。AWS 機器學習技術可用於匹配取貨和交貨，最大限度地利用資產 (卡車、集裝箱和底盤車)。

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Nestle 標誌

Nestlé 透過 Amazon Managed Blockchain 帶來供應鏈透明度

使用 AWS Managed Blockchain 服務，在採集來源輸入的資料經過數位化，以提供位置、採集時間、運輸和品質資訊的完整歷史記錄。

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與主要產業合作夥伴一起創新

與在 AWS 上建置解決方案方面展示了技術專長和客戶成功經驗的全球 AWS 合作夥伴社群互動。

Palantir 標誌

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Peak 標誌

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Noodle.ai 標誌

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Slalom 標誌

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Anaplan 標誌

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Fourkites 標誌

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o9 Solutions 標誌

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Infor 標誌

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資源

查閱 AWS Automotive 部落格文章、影片、播客和其他資源，進一步了解資訊並及時獲取最新動態。

特色資源

Campfire Interactive 盈利能力和網路風險解決方案

Campfire Interactive 與 AWS 建立策略合作關係，為汽車企業提供一種端對端的解決方案，讓汽車企業能夠在高度可靠、可擴展且符合成本效益的以雲端為基礎的基礎設施平台中充分挖掘利潤潛能。

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使用機器學習架構提高預測準確性縮圖
相關解決方案

使用機器學習提高預測準確性

使用機器學習提高預測準確性的解決方案可以產生、測試、比較和迭代 Amazon Forecast 預測。其可以自動產生預測及視覺化儀表板，提供快速、簡便的拖放式界面來顯示時間序列輸入和預測輸出。

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Aramex AWS 機器學習解決方案縮圖
相關資源

Aramex 透過部署 Amazon SageMaker 改善客戶體驗

Aramex 部署了 AWS 機器學習解決方案，該解決方案利用 Amazon SageMaker 和其他 AWS 服務來預測性地分析貨物運輸時間。

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福斯
相關資源

Volkswagen Industrial Cloud

Volkswagen Group 每年生產約 1,100 萬輛汽車，每天有 2 億個零件進入工廠，因此，需要有效營運規模龐大的全球供應鏈。福斯正在與 AWS 合作，將其 124 個工廠遷移到單一架構：Volkswagen Industrial Cloud。

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