Recursos do AWS Supply Chain

O AWS Supply Chain estabelece um data lake usando modelos de ML para que as cadeias de suprimentos entendam, extraiam e transformem dados díspares e incompatíveis em um modelo de dados unificado. O data lake pode ingerir dados de várias fontes de dados, incluindo os sistemas existentes de ERP, como o SAP S/4HANA e os sistemas de gerenciamento da cadeia de suprimentos. Para adicionar dados de fontes variáveis, como o EDI 856, a Cadeia de Suprimentos AWS usa ML e processamento de linguagem natural (PLN) para associar dados dos sistemas de origem ao modelo de dados unificado. As mensagens 850 e 860 do EDI são transformadas diretamente com fórmulas de transformação predefinidas, mas personalizáveis. Também é possível carregar dados de outros sistemas para um bucket do Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), onde eles serão mapeados automaticamente usando IA generativa e ingeridos no data lake da Cadeia de Suprimentos AWS.

A Cadeia de Suprimentos AWS gera automaticamente insights sobre possíveis riscos para a cadeia de suprimentos (por exemplo, excesso ou falta de estoque) usando os dados abrangentes dessa cadeia no data lake e os exibe em um mapa de visualização do inventário. O mapa de visualização do inventário destaca a seleção e a quantidade atual presentes no inventário, bem como a integridade do inventário em cada localidade (por exemplo, inventário com risco de falta de estoque).  

A Cadeia de Suprimentos AWS também oferece insights sobre ordens de serviço para fornecer visibilidade de materiais relacionados à manutenção, desde o fornecimento até a entrega, exibindo o status do pedido, identificando riscos de entrega e oferecendo opções de mitigação de riscos de entrega.

O AWS Supply Chain aplica modelos de ML, criados com base na mesma tecnologia que a Amazon utiliza, para gerar previsões mais precisas sobre o prazo de entrega do fornecedor. Os planejadores de suprimento podem usar os prazos de entrega do fornecedor previstos para atualizar as suposições estáticas incorporadas aos modelos de planejamento visando reduzir os riscos do inventário relacionados à falta ou excesso de estoque.

Gerentes de inventário, planejadores de demanda e líderes da cadeia de suprimentos também podem criar suas próprias listas de observação ao selecionar o local, o tipo de risco (por exemplo, risco de falta ou excesso de estoque) e o limite de estoque e, em seguida, adicionar membros da equipe como observadores. Se um risco for detectado, o AWS Supply Chain gerará um alerta destacando o risco potencial e os locais afetados. Os líderes da cadeia de suprimentos de manutenção, aquisição e logística podem usar os insights da ordem de serviço para reduzir as despesas de materiais, os buffers de inventário de materiais e o tempo de inatividade de equipamentos.

O AWS Supply Chain avalia, classifica e compartilha automaticamente diversas opções de reajustamento para fornecer, aos gerentes e planejadores de inventário, ações recomendadas a serem executadas se um risco for detectado. As opções de recomendação são marcadas pela porcentagem de risco solucionado, pela distância entre as instalações e pelo impacto à sustentabilidade. Os gerentes da cadeia de suprimentos também podem pesquisar para analisar o impacto que cada opção terá em outros centros de distribuição em toda a rede. A Cadeia de Suprimentos AWS também aprende continuamente com as decisões que você toma para melhorar as recomendações ao longo do tempo.

Para ajudar você a obter um consenso com os colegas e implementar as ações de reequilíbrio, a Cadeia de Suprimentos AWS fornece recursos integrados para colaboração contextual. Quando as equipes conversam e trocam mensagens, as informações sobre o risco e as opções recomendadas são compartilhadas. Isso reduz os erros e atrasos causados pela comunicação ineficiente para que você possa resolver problemas com mais rapidez.

O AWS Supply Chain Demand Planning gera previsões de demanda mais precisas, ajusta-se às condições do mercado e capacita os planejadores de demanda a colaborar com as equipes para ajudar a evitar os custos excessivos e o desperdício do inventário. Para ajudar a remover a iniciativa manual e as suposições em torno do planejamento de demanda, a Cadeia de Suprimentos AWS usa ML para analisar dados históricos de vendas e dados em tempo real (por exemplo, pedidos em aberto), além de criar previsões e ajustar modelos continuamente para melhorar a precisão. O planejamento de demanda da Cadeia de Suprimentos AWS também aprende continuamente com os padrões dinâmicos de demanda e as contribuições do usuário para oferecer previsões atualizadas praticamente em tempo real. Isso permite que as empresas ajustem proativamente as operações da cadeia de suprimentos.

O AWS Supply Chain Supply Planning prevê e planeja compras de materiais brutos, componentes e produtos acabados. Esse recurso se baseia em quase 30 anos de experiência da Amazon no desenvolvimento e aprimoramento de modelos de planejamento de suprimentos de IA/ML e considera fatores econômicos, como custos de manutenção e liquidação. O AWS Supply Chain Supply Planning usa os dados abrangentes e padronizados do AWS Supply Chain Data Lake, incluindo previsões de demanda geradas pelo AWS Supply Chain Demand Planning (ou qualquer outro sistema de planejamento de demanda). Sua organização se beneficia da melhoria dos níveis de serviço e da redução dos custos de estoque por ser capaz de responder melhor às variações na demanda e às interrupções no fornecimento. Os clientes de manufatura podem fazer planos de fornecimento para componentes e produtos acabados em vários níveis em sua lista de materiais e melhorar as taxas de estoque e de atendimento de pedidos calculando dinamicamente as metas de estoque e levando em conta a variabilidade da demanda, os prazos reais de entrega do fornecedor e a frequência de pedidos.

A Visibilidade de nível N da Cadeia de Suprimentos AWS trabalha com o planejamento de suprimentos ou o Work Order Insights para ampliar a visibilidade além da sua organização para seus parceiros comerciais externos. Essa visibilidade permite alinhar e confirmar pedidos com fornecedores, melhorando a precisão dos processos de planejamento e execução. Convide, integre e colabore com seus parceiros comerciais com apenas algumas etapas para confirmar os planos de fornecimento e firmar compromissos de pedidos. Os compromissos e confirmações são recebidos dos parceiros e escritos no data lake da Cadeia de Suprimentos AWS. Esses dados podem então ser usados para identificar escassez de materiais ou componentes, atualizar os planos de fornecimento com novas informações e fornecer insights mais bem fundamentados.

O AWS Supply Chain Sustainability usa a mesma tecnologia subjacente do N-Tier Visibility para oferecer uma maneira mais segura e eficiente para que os profissionais de sustentabilidade recebam documentos e conjuntos de dados de que precisam da rede de fornecedores. Esses recursos ajudam a fornecer informações de governança ambiental e social (ESG) com base em um único registro auditável dos dados.

Analytics da Cadeia de Suprimentos AWS é um recurso de relatórios e analytics desenvolvido pelo Amazon Quicksight que fornece painéis da cadeia de suprimentos prontos para uso e permite relatórios e
analytics personalizados. Com esse recurso, você pode acessar seus dados no data lake a partir da interface de usuário da Cadeia de Suprimentos AWS. Existem painéis pré-criados que você pode usar no estado em que se encontram ou modificar facilmente para atender às suas necessidades, e você pode criar relatórios e painéis personalizados usando as ferramentas de criação incorporadas. Esse recurso oferece um console unificado, configurável e escalável para analytics operacional.

O Amazon Q na Cadeia de Suprimentos AWS é um assistente interativo de inteligência artificial generativa que ajuda você a operar sua cadeia de suprimentos com mais eficiência analisando os dados em seu data lake da Cadeia de Suprimentos AWS, fornecendo informações operacionais e financeiras importantes e respondendo a perguntas urgentes sobre a cadeia de suprimentos. Ele reduz o tempo gasto pelos usuários pesquisando informações relevantes, simplifica o processo de descoberta de respostas e minimiza o tempo necessário para aprender, implantar, configurar ou solucionar problemas na Cadeia de Suprimentos AWS.