ميزات سلسلة توريد AWS
وصف الخدمة
تستخدم سلسلة توريد AWS خبرة البنية التحتية السحابية لتوحيد البيانات وتوفير رؤى قابلة للتنفيذ تعتمد على تعلّم الآلة (ML)، والتعاون السياقي المضمن، وتخطيط الطلب. يتصل تطبيق سلسلة توريد AWS بأنظمتك الحالية لتخطيط موارد المؤسسة (ERP) وإدارة سلسلة التوريد بدون الحاجة إلى ترحيل التطبيق إلى السحابة أو تحمُّل رسوم الترخيص المسبقة أو إبرام عقود طويلة الأجل.
ميزات المنتج الرئيسة
مخزن بيانات سلسلة التوريد
يعد تطبيق سلسلة توريد AWS مخزن بيانات باستخدام نماذج تعلّم الآلة حتى يمكن لسلاسل التوريد فهم البيانات المتباينة غير المتوافقة واستخراجها وتحويلها إلى نموذج بيانات موحد. ويمكن أن يستوعب مخزن البيانات بياناتك من مجموعة متنوعة من مصادر البيانات، بما في ذلك أنظمة تخطيط موارد المؤسسة الحالية، مثل SAP S/4HANA وأنظمة إدارة سلسلة التوريد. لإضافة بيانات من مصادر متغيرة، مثل EDI 856، يستخدم تطبيق سلسلة توريد AWS تعلّم الآلة ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) لربط البيانات الواردة من أنظمة المصادر بنموذج البيانات الموحد. وتتحول رسائل EDI 850 و860 مباشرةً باستخدام وصفات تحويل محددة مسبقًا ولكنها قابلة للتخصيص. يمكنك أيضًا تحميل البيانات الواردة من أنظمة أخرى إلى حاوية خدمة التخزين البسيطة في Amazon (Amazon S3)، حيث ستُدخل تلقائيًا في مخزن بيانات سلسلة توريد AWS.
خريطة مرئية في الوقت الفعلي
تضع سلسلة توريد AWS بياناتك في سياقها على خريطة مرئية في الوقت الفعلي باستخدام مجموعة من واجهات المستخدم النهائي التفاعلية والمرئية المبنية على بنية الواجهة الأمامية الصغيرة (MFE). تسلط سلسلة توريد AWS بعد ذلك الضوء على اختيار المخزون الحالي وكميته، فضلاً عن سلامة المخزون في كل موقع جغرافي (على سبيل المثال، المخزون المعرّض لخطر النفاد). يمكن لمديري المخزون التعمق في منشآت محددة وعرض المخزون الحالي المتاح، أثناء النقل، ومن المحتمل أن يكون معرضًا للخطر في كل موقع جغرافي.
الرؤى
يشكّل تطبيق سلسلة توريد AWS رؤى متعلقة بمخاطر سلسلة التوريد المحتملة (على سبيل المثال، زيادة المخزون أو نفاد المخزون) باستخدام بيانات سلسلة التوريد الشاملة الموجودة في مخزن البيانات، ويعرضها في الخريطة المرئية في الوقت الفعلي.
يستخدم تطبيق سلسلة توريد AWS نماذج تعلّم الآلة القائمة على التكنولوجيا نفسها التي تستخدمها Amazon بغرض تقديم توقعات أكثر دقة لفترة إنجاز المورّدين. ويمكن لمخططي التوريد استخدام فترات الإنجاز المتوقعة هذه للمورّدين بغرض تحديث الافتراضات الثابتة المضمنة في نماذج التخطيط لتقليل مخاطر نفاد المخزون أو زيادته.
يمكن لمديري المخزون ومخططي الطلب وقادة سلسلة التوريد أيضًا إنشاء قوائم المراقبة الخاصة بهم عن طريق تحديد الموقع الجغرافي ونوع المخاطر (على سبيل المثال، مخاطر نفاد المخزون أو الفائض فيه)، وحدود المخزون الدنيا والقصوى، ثم إضافة أعضاء الفريق كمراقبين. إذا تم الكشف عن خطر، فإن سلسلة توريد AWS ستنشئ تنبيهًا يسلط الضوء على المخاطر المحتملة والمواقع الجغرافية المتأثرة.
التعاون والإجراءات الموصى بها
تعمل سلسلة توريد AWS على تقييم خيارات إعادة التوازن المختلفة وتصنيفها ومشاركتها تلقائيًا من أجل تزويد مديري المخزون ومخططيه بالإجراءات الموصى بها اللازم اتخاذها في حالة اكتشاف مخاطر. وتُسجل خيارات التوصية بالنسبة المئوية للمخاطر المحلولة، والمسافة بين المنشآت، وتأثير الاستدامة. ويمكن لمديري سلسلة التوريد أيضًا التعمق أكثر لمراجعة تأثير كل خيار في مراكز التوزيع الأخرى عبر الشبكة. يستفيد تطبيق سلسلة توريد AWS أيضًا باستمرار من القرارات التي تتخذها أنت لتحسين التوصيات بمرور الوقت.
يوفر تطبيق سلسلة توريد AWS إمكانات تعاون سياقية مضمنة تساعدك في التوصل إلى توافق في الآراء مع زملائك وتنفيذ إجراءات إعادة التوازن. عندما تجري الفِرق دردشة وتتبادل الرسائل فيما بينها، تُشارك المعلومات المتعلقة بالمخاطر والخيارات الموصى بها. ويقلل ذلك من الأخطاء والتأخيرات الناتجة عن ضعف التواصل حتى تتمكن من حل المشكلات بشكل أسرع.
تخطيط الطلب
يُنشئ تخطيط طلب سلسلة توريد AWS تنبؤات طلب أكثر دقة، ويتكيف مع ظروف السوق، ويمكّن مخططي الطلب من التعاون بين الفرق المتعددة من أجل المساهمة في تجنب تكاليف المخزون الزائدة وأي إهدار. وللمساعدة في التخلص من الجهد اليدوي والتخمين حول تخطيط الطلب، يستخدم تطبيق سلسلة توريد AWS تعلّم الآلة في تحليل بيانات المبيعات السابقة والبيانات في الوقت الفعلي (على سبيل المثال، الطلبات المفتوحة)، وتقديم التوقعات، وتعديل النماذج باستمرار لتحسين الدقة. يتعلم التطبيق AWS Supply Chain Demand Planning أيضًا باستمرار من أنماط الطلب المتغيرة ومدخلات المستخدمين لطرح تحديثات بشأن التوقعات في الوقت الفعلي تقريبًا، ما يتيح للشركات تعديل عمليات سلسلة التوريد بشكل استباقي.