亚马逊云科技宣布推出四项 Amazon Supply Chain 新功能

 亚马逊云科技在 2023 re:Invent 全球大会上，宣布推出四项 Amazon Supply Chain 新功能。Amazon Supply Chain 是亚马逊云科技的一项完全托管服务，将亚马逊近 30 年在供应链领域的丰富经验与云的韧性、安全性以及业务连续性相结合，帮助客户持续优化供应链管理。新推的四项新功能将于 2024 年正式可用，它们扩展了现有的数据湖、提供了需求规划以及由机器学习（ML）驱动的洞察。Amazon Supply Chain 通过提供全新的供应计划、协作、可持续性和生成式 AI 功能，支持上游供应链流程（如供应商订单），从而使包括制造商在内的客户能够从中受益。首先，Amazon Supply Chain Planning 将帮助客户预测、计划、库存放置、和零部件及成品的补货，以降低库存成本，并更快地针对需求变化和供应中断做出响应。然后，Amazon Supply Chain N-Tier Visibility 简化了客户与多层供应商之间的沟通，提高了他们准确响应供应计划的能力，以及在执行期间管理需求或供应变化的能力。客户仅需几次点击就能与贸易伙伴安全地协作。第三，Amazon Supply Chain Sustainability 提供了一个集中式存储库，使客户能够请求、收集和审计可持续的数据。最后，Amazon Supply Chain 中的 Amazon Q 为供应链专业人员提供了一个生成式 AI 助手，提供围绕库存水平、需求变化等关键风险的摘要视图，并为可能发生的不同场景之间的对比权衡提供可视化。欲了解更多关于 Amazon Supply Chain 的信息，请访问aws.amazon.com/aws-supply-chain。

目前，客户正在使用 Amazon Supply Chain 来提高库存的可见性，避免因缺货风险而降低消费者的信任度，同时减少因库存过量而增加库存成本的情况。Amazon Supply Chain 现有的 Demand Planning 功能利用亚马逊丰富的供应链和机器学习专业知识，提高了需求预测速度和准确性。此外，Amazon Supply Chain Insights 为客户提供了统一的供应链数据视图，以及机器学习赋能的推荐，帮助客户降低库存和交货时间风险。Amazon Supply Chain 通过从企业资源规划（ERP）系统中汇总相关供应链所需数据，并将其规范化为通用格式。这些通过 Amazon Supply Chain 汇总的数据构成了应用程序当前功能（需求规划和洞察）的基础，但客户对于上游供应链流程支持的需求越来越大。这四项新功能便是基于客户的这些需求而产生的。

“客户非常高兴我们将丰富的供应链经验以托管服务的形式提供给他们。加上我们领先的分析和机器学习技术，这意味着客户现在可以更可靠地跟踪和规划产品的整个过程，从制造设施到最终的分销点。”亚马逊云科技 Amazon Supply Chain 副总裁 Diego Pantoja-Navajas 表示，“客户借助 Amazon Supply Chain 能够提高库存可见性，并根据相关洞察来降低供应链风险、缩减成本并提高客户满意度。基于生成式 AI 提供的强大力量，客户现在可以在 Amazon Supply Chain 中向 Amazon Q 提问，了解供应链的真实情况，并获得对复杂问题的智能、对话式回答。”

新功能将 Amazon Supply Chain 扩展至供应链上游，增强了可见性和洞察力

供应链领导者不断面临着与许多不同的贸易伙伴协调的挑战，例如供应商、制造商、分销商和零售商。每个贸易伙伴通常都拥有自己的数据存储，要实现集成就需要昂贵的定制、漫长的开发周期或手工解决。因此，供应规划人员花费大量时间来协调预测、确认订单及发货数量等信息。此外，数据孤岛加上需求变化、供应中断和供应商交货时间的不确定性，让许多企业难以准确地预测需求并设定最佳库存水平。制造商还面临与原材料和零部件相关的复杂问题，以及容易受到价格和供应变动的影响。与此同时，贸易伙伴对客户数据请求的响应在质量、频率、及时性和结构上各不相同，并且不能保证系统地进行跟踪或审计。此外，大规模管理碳排放和有害物质披露等合规文件的管理也同样具有挑战性。传统上，这一过程是通过电子邮件、传真和消息应用程序完成，没有正规的跟踪和审计机制。因此，许多企业难以确保将适当数量的商品在正确的时间送达正确的地点，以有效满足交易需求或日益严格的法规要求。Amazon Supply Chain 的新功能将帮助客户更轻松地管理他们的上游供应链，更准确地预测所需的材料和库存，通过与供应商沟通以确认供应计划并获得承诺，以及获取关键环境因素的准确数据。

• Amazon Supply Chain Supply Planning 利用了亚马逊为其自身运营开发的机器学习专业知识，并将这些知识应用于创建复杂的供应规划模型，用来准确预测各个工厂所需的库存水平。Amazon Supply Chain Supply Planning 使用了 Amazon Supply Chain Demand Planning 创建的需求预测，以及有关产品、设施、物料清单（BOM）和库存的数据。这有助于客户通过推荐创建采购订单或库存转移请求等操作，来确定订购数量、下单时间以及库存地点。

• Amazon Supply Chain N-Tier Visibility 扩展了客户的可见性和洞察，不止包括与其有直接业务关系的，还包括多个层级业务关系的贸易伙伴。客户仅需几次点击便可邀请和添加贸易伙伴。随后，贸易伙伴可以自主沟通并改善自己的预测。例如，客户可以与贸易伙伴共享采购订单和需求预测，然后在 Amazon Supply Chain N-Tier Visibility 中跟踪这些采购订单的状态以及库存水平的变化。更新的供应计划和采购订单将被导出到Amazon Simple Storage Service（Amazon S3），以便客户将它们与 ERP 系统集成。Amazon Supply Chain 的聊天和消息功能让整个供应链的协作变得更加容易。例如，如果零部件运输延迟，库存经理可以通过 Amazon Supply Chain 应用程序向供应商发送信息寻求解决方案。与供应商和制造商协作和信息共享的改善，提高了检测采购风险和零部件短缺的能力，帮助客户降低供应链中断的风险。

• Amazon Supply Chain Sustainability 为可持续发展的专业人员提供了一种更安全、更有效的方式，帮助他们从供应商网络中获取文件和数据集。这些客户可以在供应链中的任何环节请求、收集和导出文件，例如产品生命周期评估、产品安全证书或使用有害物质的报告。客户还可以上传自己的数据收集表格，让供应商记录任何可持续性相关的问题，以及利用标准的工作流程向供应商发送提醒以便收集回复，并根据供应商的回复进行必要的更改。这些功能将帮助客户通过单一的、可审计的数据记录，为环境和社会治理（ESG）法规提供所需的合规信息。

生成式 AI 让客户能够查询供应链数据

客户希望能够轻松识别影响其供应链决策因素之间的因果关系，例如需求波动和供应中断，但因为它需要收集和分析许多不同来源的不同数据，既繁琐又耗时，而具有挑战性。在供应链中评估权衡或可视化复杂情景的结果也具有挑战性。因此，供应链管理者在规划和放置材料和库存时，往往不得不在缺乏准确洞察的情况下做出决策。Amazon Supply Chain 中的 Amazon Q 能够解决这些挑战，并通过提供易于使用的自然语言界面，智能地响应数据分析查询和有关供应链决策的问题，提高客户的生产力。

• Amazon Supply Chain 中的 Amazon Q 是由 Amazon Bedrock 支持的生成式 AI 助手，它为 Amazon Supply Chain 应用程序提供了自然语言界面，使客户能够查询 Amazon Supply Chain Data Lake 中的数据，并获得对“什么？”、“为什么？”和“如果？”等问题的智能答案。Amazon Q 可以根据客户的业务进行定制，也能以可视化的方式帮助客户权衡不同供应决策的结果。例如，通过 Amazon Supply Chain 应用程序中的对话提示，客户可能会问：“东南地区的补货订单延迟会产生什么财务影响？” Amazon Q 将回答：“目前有 8 个补货订单延迟了，可能导致该地区 20 种畅销产品缺货，造成 15 万美元的收入影响。”客户可能会进一步询问：“为何我们不从其他地区调货以弥补这个缺口？” Amazon Q 解释道：“因为在接下来的 7 天里，您整个网络的库存都不在理想状态。”然后客户可能会继续追问：“如果我通过空运加快订单速度呢？”“空运通常在 2 天内到达，可以将收入影响降低 9.5 万美元，但会增加 2400 美元的加急费用。” Amazon Q 的快速准确回答有助于客户深入了解并改善供应链的各个方面。