Características de AWS Supply Chain

AWS Supply Chain configura un lago de datos mediante el uso de modelos de ML para cadenas de suministro para comprender, extraer y transformar datos diversos e incompatibles en un modelo de datos unificado. El lago de datos puede incorporar sus datos provenientes de diversos orígenes. Esto incluye su sistema ERP existente (como SAP S/4HANA) y sistemas de gestión de cadenas de suministro. Para agregar datos desde diferentes orígenes, como por ejemplo EDI 856, AWS Supply Chain utiliza ML y procesamiento de lenguaje natural (NLP) para asociar datos desde los sistemas de origen al modelo de datos unificado. Los mensajes de EDI 850 y 860 se transforman directamente con recetas de transformación predefinidas pero personalizables. También puede cargar datos desde otros sistemas a un bucket de Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), donde se asignarán automáticamente mediante IA generativa y se incorporarán dentro del lago de datos de Cadena de suministro de AWS.

AWS Supply Chain genera información sobre los posibles riesgos de la cadena de suministro de forma automática (por ejemplo, los que tienen excedente de existencias o aquellos que están agotados). Para ello, utiliza los datos completos del lago de datos y los muestra en el mapa de visualización del inventario. Este resalta la selección y cantidad del inventario actual, así como también el estado del inventario en cada ubicación (por ejemplo, un inventario que está en riesgo de agotarse).  

AWS Supply Chain también ofrece información sobre las órdenes de trabajo para proporcionar visibilidad de los materiales relacionados con el mantenimiento desde el abastecimiento hasta la entrega, proporcionar el estado del pedido, identificar los riesgos de entrega y ofrecer opciones de mitigación de los riesgos de entrega.

AWS Supply Chain aplica modelos de ML creados con tecnología similar a la que utiliza Amazon para generar predicciones más precisas sobre el tiempo de entrega del proveedor. Los planificadores de suministro pueden utilizar esas predicciones sobre los plazos de entrega del proveedor para actualizar suposiciones estáticas integradas en modelos de planificación para reducir los riesgos de desabastecimiento o exceso de inventario.

Los administradores de inventario, los planificadores de demanda y los líderes de la cadena de suministro también pueden crear sus propias listas de información para supervisar al seleccionar la ubicación, el tipo de riesgo (por ejemplo, riesgo de desabastecimiento o exceso) y el umbral de existencias. Luego deben agregar miembros del equipo como supervisores. Si se detecta un riesgo, AWS Supply Chain generará una alerta al resaltar el riesgo potencial y las ubicaciones afectadas. Los líderes de la cadena de suministro de mantenimiento, compras y logística pueden utilizar la información sobre las órdenes de trabajo para reducir los gastos de material, las reservas de inventario de materiales y el tiempo de inactividad de los equipos.

AWS Supply Chain evalúa, clasifica y comparte varias opciones de reajuste de forma automática, para recomendar a los administradores y planificadores las acciones que pueden realizar si se detecta un riesgo. Las opciones de recomendación se clasifican por el porcentaje de riesgo resuelto, la distancia entre las instalaciones y el impacto en la sostenibilidad. Los administradores de la cadena de suministro también pueden profundizar para revisar el impacto que cada opción tendrá en otros centros de distribución a lo largo de la red. AWS Supply Chain aprende continuamente de las decisiones que usted toma para mejorar las recomendaciones conforme pasa el tiempo.

AWS Supply Chain brinda capacidades integradas de colaboración contextual para ayudarlo a llegar a un consenso con sus colegas e implementar acciones de reajuste. Cuando los equipos chatean y se envían mensajes entre sí, se comparte la información sobre el riesgo y las opciones recomendadas. Esto reduce los errores y las demoras causados por una mala comunicación, para que pueda resolver los problemas más rápidamente.

AWS Supply Chain Demand Planning genera pronósticos de demanda más precisos, se ajusta a las condiciones del mercado y permite a los planificadores de demanda colaborar entre equipos para evitar el desperdicio y los costos excesivos de inventario. Para ayudar a eliminar el esfuerzo manual y las conjeturas en torno a la planificación de la demanda, AWS Supply Chain utiliza ML para analizar los datos históricos de ventas y los datos en tiempo real (por ejemplo, pedidos abiertos), crear predicciones y ajustar modelos para mejorar la precisión de manera continua. Además, la planificación de demanda de Cadena de suministro de AWS aprende continuamente de los patrones de demanda cambiantes y de las contribuciones de los usuarios para ofrecer actualizaciones de pronóstico casi en tiempo real. Esto permite que las empresas ajusten de manera proactiva las operaciones de la cadena de suministro.

AWS Supply Chain Supply Planning prevé y planifica las compras de materias primas, componentes y productos terminados. Esta capacidad se basa en casi 30 años de experiencia de Amazon en el desarrollo y perfeccionamiento de modelos de planificación de suministros de inteligencia artificial y machine learning, y tiene en cuenta factores económicos, como los costos de retención y liquidación. AWS Supply Chain Supply Planning utiliza los datos completos y estandarizados del lago de datos de AWS Supply Chain, incluidas las previsiones de demanda generadas por AWS Supply Chain Demand Planning (o cualquier otro sistema de planificación de la demanda). Su organización se beneficia de la mejora de los niveles de servicio y de la reducción de los costos de inventario al poder responder mejor a las variaciones de la demanda y a las interrupciones en el suministro. Los clientes de fabricación pueden crear planes de suministro para componentes y productos terminados en varios niveles de su lista de materiales y mejorar las tasas de existencias y de cumplimiento de pedidos mediante el cálculo dinámico de los objetivos de inventario y, al mismo tiempo, tener en cuenta la variabilidad de la demanda, los plazos de entrega reales de los proveedores y la frecuencia de los pedidos.

La visibilidad de nivel N de AWS Supply Chain funciona con planificación de suministros o información de órdenes de trabajo para extender la visibilidad más allá de su organización y llegar a sus socios comerciales externos. Esta visibilidad le permite alinear y confirmar los pedidos con los proveedores, lo que mejora la precisión de los procesos de planificación y ejecución. Invite, incorpore y colabore con sus socios comerciales en tan solo unos pasos para confirmar los planes de suministro y obtener compromisos de pedido. Los compromisos y confirmaciones se reciben de los socios y se envían por escrito al lago de datos de la cadena de suministro. Luego, estos datos se pueden usar para identificar la escasez de materiales o componentes y actualizar los planes de suministro con nueva información y proporcionar una perspectiva mejor fundamentada.

AWS Supply Chain Sustainability utiliza la misma tecnología subyacente como Visibilidad de nivel N para ofrecer a los profesionales de la sostenibilidad una forma más segura y eficiente de obtener los documentos y conjuntos de datos que necesitan de su red de proveedores. Estas capacidades le ayudan a proporcionar información ambiental y de gobernanza social (ESG) basada en un registro único y auditable de los datos.

Amazon Q en AWS Supply Chain es un asistente de inteligencia artificial generativa e interactivo que le permite gestionar su cadena de suministro de forma más eficiente. Sus gerentes de inventario, planificadores de oferta y demanda y otros miembros del personal podrán recibir respuestas inteligentes sobre lo que está sucediendo en la cadena de suministro, por qué sucede y qué medidas tomar. Reduce el tiempo que los usuarios dedican a buscar información relevante, simplifica el proceso de búsqueda de respuestas y minimiza el tiempo necesario para aprender, implementar, configurar o solucionar problemas de AWS Supply Chain.