AI/MLでエンド・ツー・エンドのサプライチェーン透明化を加速 #AWSreInvent #SUS203

AI/MLでエンド・ツー・エンドのサプライチェーン透明化を加速 #AWSreInvent #SUS203

re:Invent2023のセッション「Accelerating end-to-end supply chain transparency with AI/ML」についてのレポートです。
Clock Icon2023.12.05

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AWS認定トレーニング講師の平野@おんせん県おおいたです。

今日は「Accelerating end-to-end supply chain transparency with AI/ML」というタイトルのセッションについてレポートします。

公式セッション紹介(日本語訳)

組織と消費者はサプライチェーン内の透明性とトレーサビリティの向上を求めており、規制当局は企業に対してより多くのバリューチェーンデータの開示を要求しています。このセッションでは、サプライチェーン文書のアップロード、抽出、処理、検証、妥当性確認を自動化したサーバーレスAWSアーキテクチャを構築し、エンドツーエンドのサプライチェーンの透明性を加速する方法を学びます。トミーヒルフィガーやカルバン・クラインの親会社であるPVHによるこのアーキテクチャの実装をご覧ください。サプライヤーからデータを取り込み、Amazon Textract、Amazon Comprehend、Amazon SageMakerを使用することで、PVHは衣料品サプライチェーンのエンドツーエンドの可視性を獲得しました。

オンデマンド動画

概要/オススメポイント

商品のブランド力を向上させるためには、商品そのものの品質だけでなく、その商品がどのように作られてきたがも重要な時代になってきました。例えばフェアトレード商品などです。

サステナビリティの視点からも同様で、その商品が手元に届くまで、どのくらいの二酸化炭素が排出されたかということが、お客様の商品選択における重要な要素となります。

理想の状態は、お客様が商品を購入する際に、次のようなアプリで商品ごとにそれを知ることが出来ることです。

そのためには、複雑なサプライチェーンを見える化し、様々なNGOが発行した証明書とリンクさせる必要があります。当然これらを手作業で行うと、時間とコストがかかり現実的ではありません。

そこで、AWSを利用しこれらをシステム化し、アナログ部分との連携(証明書PDFなどの認識)は機械学習技術を活用して、これらを解決するアプローチを紹介します。

流通業に関わる方にオススメのセッションです。

まとめ

セッションの概要を紹介しました。ご興味があれば上記のリンクよりセッション動画をご覧ください。

また、英語が苦手な方は、YouTubeの概要欄の「文字起こし表示」を活用してみて下さい。例えば文字起こしのテキストを翻訳ツールに簡単にコピペできます。

皆様のスキルアップのお手伝いになれば幸いです。

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