增強庫存預測並改善庫存運作狀態
Intellify 的 AI-Powered Inventory Management AWS 解決方案諮詢產品透過自動化庫存預測來節省時間和猜測工作，從而協助改善庫存運作狀態。
機器學習已經超越傳統庫存預測技術的效能，但大多數系統仍以過時的方法為基礎。在 AI-Powered Inventory Management 諮詢服務過程中，Intellify 顧問利用機器學習來建立更好的需求預測，然後充分利用這些預測來推薦特定的庫存購買。AI-Powered Inventory Management 與您現有的企業資源管理 (ERP) 和商業智慧 (BI) 系統整合在一起，可以為問題庫存提供早期預警，因此，您可以在問題影響發生之前就解決這些問題。
由於這些預測在沒有人工干預的情況下產生，因此，使用 Intellify 技術的組織通常不再需要專門的需求規劃團隊，即可建立高度準確的預測，從而釋放可用於發展業務的資源。
可用性
澳洲、紐西蘭、美國
優勢
改善預測準確性
機器學習可在整個範圍內產生更好、更精細的預測。
增加庫存周轉率
更好的預測意味著您可以降低平均庫存水準並避免過剩。
因時因地制宜的庫存
確保您在相應的倉庫中擁有庫存，以經濟高效的方式滿足服務水準。
輕鬆整合
API 或批次整合可簡化與現有 ERP、BI 和庫存系統的互動。
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運作方式
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主要活動
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客戶貢獻
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關於此顧問
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架構圖
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運作方式
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在 AI-Powered Inventory Management 服務過程中，Intellify 與您的主題專家 (SME) 合作，以了解您的業務需求驅動因素，並透過資料分析來驗證這些驅動因素。Intellify 隨後可在您的 AWS 環境中建置解決方案，以便您保留對資料的完全控制權和隱私權。
需求預測內建於 Amazon Forecast 中，並構成該解決方案其他部分的基礎。Intellify 運用進階資料科學技術來實現最準確的需求預測。這涉及確保在 Amazon Forecast 使用正確的資料，並為演算法提供提示，使其可以理解您的獨特業務特徵，例如季節性和新產品。該解決方案包含一個自訂儀表板工具，可輕鬆驗證需求預測並選擇最佳模型。
選擇最佳需求預測模型後，需求預測將傳遞至 Amazon SageMaker，在其中執行大量自訂模型和計算。庫存預測將計算未來一週每個位置的庫存水準。確定有問題的庫存，以便對將來庫存過多的物料進行預警。最後，根據您的目標服務水準，以及庫存團隊應購買的庫存時間和數量，提出庫存購買建議。
AI-Powered Inventory Management 產品將現有 ERP 系統中的銷售資料與透過 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 傳遞的資料結合使用。您可以透過 API 對解決方案進行全面控制。產生的預測和報告透過 Amazon S3 重新整合至您現有的 ERP 和 BI 系統中，讓您的員工可以輕鬆地存取其已熟悉的工具中的資訊。
透過使用無伺服器架構，可以最大程度地減少解決方案的維護。該解決方案還包括自動報告需求預測效能，讓您能夠確定何時需要透過 API 進行再培訓。此外還可以選擇使用託管服務，Intellify 將在其中為您監控解決方案，並進行預測的持續效能調整。
服務的主要特徵是專注於建立您的主題專家在預測和建議方面的信任。Intellify 與您的主題專家緊密合作，提供對資料、解決方案原型和模擬的清晰分析，以定量驗證解決方案。
Intellify 採用敏捷的交付方法，並在整個專案中密切支援您的業務和 IT 員工。
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主要活動
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1) 需求研討會
與主要利益相關者舉辦的研討會，以繪製目前和將來的狀態。
2) 資料整合與您現有的 ERP 系統整合以獲得所需的培訓資料。
3) 機器學習建模反覆開發和評估預測模型以實現較高的準確性。
4) 部署在您的下游系統建置、整合和測試，並在 AWS 上測試最終解決方案。
5) 支援選用的受管服務 (如有需要)。
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客戶貢獻
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庫存團隊存取
探索供應鏈的工作方式，並討論需要什麼輸出。
技術團隊存取
允許顧問規劃、整合和測試與現有系統的整合。
資料和系統存取
提供對 AWS 環境和資料的存取以建置解決方案。
測試與驗證
審查需求預測以在部署之前進行驗證。
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關於此顧問
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作為擁有 AWS 機器學習能力頭銜的 AWS 合作夥伴，Intellify 提供產業領先的機器學習解決方案，以協助客戶高效營運，實現指數級增長並建立競爭優勢。Intellify 的解決方案以最新的雲端技術和演算法為基礎，這意味著他們的客戶可以從雲端基礎架構中獲得最大優勢，包括成本效率、可擴展性、可管理性和安全性。
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架構圖
