AWS宣布推出四項AWS Supply Chain新功能 持續優化供應鏈管理

【台北訊，2023年12月13日】亞馬遜（Amazon）旗下Amazon Web Services（AWS）於AWS re:Invent全球盛會上宣布推出四項AWS Supply Chain新功能。AWS Supply Chain為AWS的完全託管服務，將亞馬遜近30年在供應鏈領域的豐富經驗與雲端的韌性、安全性以及業務連續性相結合，幫助客戶持續優化供應鏈管理。新推出的四項新功能將於2024年正式可用，擴展了現有的資料湖、提供了需求規劃以及由機器學習（ML）驅動的洞察。AWS Supply Chain透過提供全新的供應計畫、合作、永續性和生成式AI功能，支援上游供應鏈流程（如供應商訂單），進而使包括製造商在內的客戶能夠從中受益。首先，AWS Supply Chain Planning將幫助客戶預測、計畫、庫存存放，以及和零件及成品的補貨，以降低庫存成本，並更快地針對需求變化和供應中斷做出反應。然後，AWS Supply Chain N-Tier Visibility簡化了客戶與多層供應商之間的溝通，提高了準確回應供應計畫的能力，以及在執行期間管理需求或供應變化的能力。客戶僅需幾次點擊就能與交易夥伴安全地合作。第三，AWS Supply Chain Sustainability提供了集中式儲存庫，使客戶能夠要求、收集和核算永續資料。最後，AWS Supply Chain中的Amazon Q為供應鏈專業人員提供生成式AI助理，提供圍繞庫存量、需求變化等關鍵風險的摘要視覺圖表，並視覺化可能發生的不同場景之間的對比。欲了解更多關於AWS Supply Chain的資訊，請至：thinkwithwp.com/aws-supply-chain。

客戶現在能使用AWS Supply Chain來提高庫存的可見性，避免因缺貨風險而降低消費者的信任度，同時減少因庫存過量而增加庫存成本的情況。AWS Supply Chain現有的Demand Planning功能利用亞馬遜豐富的供應鏈和機器學習專業知識，提高了需求預測速度和準確性。此外，AWS Supply Chain Insights為客戶提供了統一的供應鏈資料視覺圖表，以及機器學習驅動的建議，幫助客戶降低庫存和交貨時間風險。AWS Supply Chain透過從企業資源規劃（ERP）系統中匯整相關供應鏈所需資料，並將其規範化為通用格式。這些透過AWS Supply Chain匯整的資料構成了應用程式目前功能（需求規劃和洞察）的基礎，但客戶對於上游供應鏈流程支援的需求越來越大。這四項新功能便是基於客戶的這些需求而產生的。

AWS供應鏈副總裁Diego Pantoja-Navajas表示：「客戶非常高興我們將豐富的供應鏈經驗以託管服務的形式提供給他們。加上我們領先的分析和機器學習技術，這意味著客戶現在可以更可靠地追蹤和規劃產品的整個過程，從製造設施到最終的銷售。客戶借助AWS Supply Chain能夠提高庫存可見性，並根據相關洞察來降低供應鏈風險、縮減成本並提高客戶滿意度。基於生成式AI提供的強大力量，客戶現在可以在AWS Supply Chain中向Amazon Q提問，了解供應鏈的真實情況，並獲得對複雜問題的智慧、對話式解答。」

新功能將AWS Supply Chain擴展至供應鏈上游，增強了可見性和洞察力

供應鏈領導者不斷面臨與不同交易夥伴協調的挑戰，例如供應商、製造商、經銷商和零售商。每個交易夥伴都擁有自己的資料儲存，要實現整合就需要昂貴的客製化、漫長的開發週期或人工解決。因此，供應規劃人員花費大量時間來協調預測、確認訂單及發貨數量等資訊。此外，資料孤島加上需求變化、供應中斷和供應商交貨時間的不確定性，讓許多企業難以準確地預測需求並設定最佳庫存量。製造商還面臨與原料和零件相關的複雜問題，以及容易受到價格和供應變動的影響。同時，交易夥伴對客戶的回應在品質、頻率、即時性和結構上各不相同，並且不能保證系統地進行追蹤或核算。此外，大規模管理碳排放和有害物質揭露等合規文件的管理也同樣具有挑戰性。傳統上，這一過程是透過電子郵件、傳真和訊息應用程式完成，沒有正規的追蹤和核算機制。因此，許多企業難以確保將適當數量的商品在正確的時間送達正確的地點，以有效滿足交易需求或日益嚴格的法規要求。AWS Supply Chain的新功能將幫助客戶更輕鬆地管理上游供應鏈，更準確地預測所需的材料和庫存，透過與供應商溝通以確認供應計畫並獲得承諾，以及獲取關鍵環境因素的準確資料。

• AWS Supply Chain Supply Planning利用了AWS為自身運營開發的機器學習專業知識，並將這些知識應用於打造複雜的供應規劃模型，用來準確預測各個工廠所需的庫存水準。AWS Supply Chain Supply Planning使用了AWS Supply Chain Demand Planning打造的需求預測，以及有關產品、設施、物料清單（BOM）和庫存的資料。這有助於客戶透過推薦創建採購訂單或庫存轉移請求等操作，來確定訂購數量、下單時間以及庫存地點。

• AWS Supply Chain N-Tier Visibility擴展了客戶的可見性和洞察，不只是有直接業務關係的合作夥伴，還包括多個層級業務關係的交易夥伴。客戶僅需幾次點擊便可邀請和新增交易夥伴。隨後，交易夥伴可以自主溝通並改善預測。例如，客戶可以與交易夥伴共用採購訂單和需求預測，然後在AWS Supply Chain N-Tier Visibility中追蹤這些採購訂單的狀態以及庫存量的變化。更新的供應計畫和採購訂單將被匯出到Amazon Simple Storage Service （Amazon S3），以便客戶將其與ERP系統整合。AWS Supply Chain的聊天和訊息功能讓整個供應鏈的合作變得更加容易。例如，如果零件運輸延遲，庫存經理可以透過AWS Supply Chain應用程式向供應商發送訊息尋求解決方案。與供應商和製造商合作和資訊共用的改善，提高了檢測採購風險和零件短缺的能力，幫助客戶降低供應鏈中斷的風險。

•  AWS Supply Chain Sustainability為永續發展的專業人員提供了一種更安全、更有效的方式，幫助他們從供應商的網路中獲取檔案和資料庫。客戶可以在供應鏈中的任何環節請求、收集和匯出檔案，例如產品生命週期評估、產品安全證書或使用有害物質的報告。客戶還可以上傳自己的資料收集表格，讓供應商記錄任何永續相關的問題，以及利用標準的工作流程向供應商發送提醒以便收集回覆，並根據供應商的回覆進行必要的修改。這些功能將幫助客戶透過單一的、可核算的資料記錄，為環境、社會及治理（ESG）法規提供所需的合規資訊。

生成式AI讓客戶能夠查詢供應鏈資料

客戶希望能夠輕鬆辨別影響供應鏈決策因素之間的因果關係，例如需求波動和供應中斷，但因為需要收集和分析許多不同來源的不同資料，既繁瑣又耗時，而具有挑戰性。在供應鏈中評估權衡或視覺化複雜情景的結果也具有挑戰性。因此，供應鏈管理者在規劃和存放材料和庫存時，往往不得不在缺乏準確洞察的情況下做出決策。AWS Supply Chain中的Amazon Q能夠解決這些挑戰，並透過提供易於使用的自然語言介面，智慧地回應資料分析查詢和有關供應鏈決策的問題，提高客戶的生產力。

• AWS Supply Chain中的Amazon Q是由Amazon Bedrock支援的生成式AI助理，為AWS Supply Chain應用程式提供了自然語言介面，使客戶能夠查詢AWS Supply Chain Data Lake中的資料，並獲得對「什麼？」、「為什麼？」和「如果？」等問題的智慧答案。Amazon Q可以根據客戶的業務進行訂製，也能以視覺化的方式幫助客戶權衡不同供應決策的結果。例如，透過AWS Supply Chain應用程式中的對話提示，客戶可能會問：「東南地區的補貨訂單延遲會產生什麼財務影響？」Amazon Q將回答：「目前有8個補貨訂單延遲了，可能導致該地區20種暢銷產品缺貨，影響15萬美元的收入。」客戶可能會進一步詢問：「為何我們不從其他地區調貨以彌補這個缺口？」Amazon Q解釋道：「因為在接下來的7天裡，您整個網路的庫存都不在理想狀態。」然後客戶可能會繼續追問：「如果我透過空運加快訂單速度呢？「空運通常在2天內到達，可以將收入影響降低9.5萬美元，但會增加2400美元的加急費用。」Amazon Q的快速準確回答有助於客戶深入了解並從各方面改善供應鏈。
   

波士頓諮詢公司（Boston Consulting Group，BCG）是一家全球管理諮詢公司，也是AWS的策略合作夥伴。BCG和AWS之間的合作夥伴關係幫助企業轉型並提升供應鏈管理水準，實現優勢成長，更好地平衡敏捷性、彈性、服務、成本和永續性。BCG董事總經理兼合夥人Drake Watten表示：「我們和AWS的合作為客戶帶來了切實的商業價值，因為BCG在策略、企業轉型和業務整合方面擁有專業知識，有助於部署、擴展和推動客戶採用AWS供應鏈解決方案。我們目前正幫助客戶為即將推出的AWS Supply Chain新功能做準備，它將改善材料、零件、成品的規劃以及進一步優化合作夥伴管理，並導入生成式AI作為供應鏈管理的解決方案。」
 

Woodside是一家全球性的能源公司，成立於澳洲，以創新和決心為核心價值。Woodside為世界提供所需的能源，為家庭供暖、製冷和提供照明等，全球業務從西澳一直延伸墨西哥灣等地區。Woodside Energy供應鏈副總裁Tracey Simpson表示：「我們的地理位置偏遠，無法利用隔夜運輸等供應鏈流程，因此我們需要在倉庫網路中儲備正確的零件，並利用多種運輸方式來確保支援我們的運營設施。我們的業務需要改善端到端的供應鏈可見性，而AWS能滿足我們這一需求，這是我們選擇AWS Supply Chain的原因。我們期望由Order Insights驅動的訂單狀態、交付問題和建議等資訊的可見性提高系統和工作效率。我們預計減少材料的緊急運輸和重新規劃將帶來切實的商業效益。我們對AWS Supply Chain下一階段的發展充滿期待，包括先進的供應計畫、豐富的合作夥伴合作，以及生成式AI的整合，進而提升供應鏈的效能。」

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