[レポート] AWS Supply Chain で顧客により良いサービスを提供する #reinvent #BIZ213

[レポート] AWS Supply Chain で顧客により良いサービスを提供する #reinvent #BIZ213

Clock Icon2022.12.02

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いわさです。

現在開催中の re:Invent 2022 にて Breakout Session の BIZ213: [NEW LAUNCH!] Serve your customers better with AWS Supply Chain に参加しました。
セッションレポートをお届けします。

Serve your customers better with AWS Supply Chain

セッション概要

AWS Supply Chain helps you respond better and more quickly to demand volatility and supply disruptions with comprehensive inventory visibility, AI-driven trend and risk insights, and ML-powered lead time prediction and demand planning capabilities. Drawing on learnings from Amazon.com’s two-plus decades of supply chain experience and AWS’s years of cloud infrastructure expertise, AWS Supply Chain is a cloud-based application that helps businesses in any industry improve supply chain resiliency and performance. Join this session to learn how AWS Supply Chain uses machine learning to work with and enhance your existing supply chain systems and processes to better serve your customers.

動画

スピーカー

  • Sudarshan Seshadri, Director, Amazon
  • Clifford Siegel, EVP Global Supply Chain, Lifetime Brands Inc
  • Roberto Espinosa, Sr. Product Manager, Amazon Web Services

レベル

200 - Intermediate

セッション内容

サプライチェーンの課題

サプライチェーンを可視化し、潜在的な混乱へ対策する必要がある

サプライ チェーン データを活用する

そのために分散したデータを取得出来るようにして素早く洞察を得てアクションする必要がある。

  • より良い意思決定を行う
  • 効率を改善する
  • より迅速に対応する
  • 機会を発見する

AWS Supply Chain がイノベーションを加速

AWS Supplay Chain はこれをターゲットにしたソリューション。

  • サプライチェーンデータレイク
    • 企業内のさまざまなアプリケーション、エンタープライズ アプリケーション、ERP 計画アプリケーション、実行アプリケーション、サプライヤ、およびネットワークからのデータを集約する目的で構築
  • ML を活用したインサイトとリスク アラートを表示する
    • データの取得後、事前にトレーニングされた NLP ベースの機械学習で標準化されたデータモデルを構築
    • 実用的な洞察を得る
    • サプライチェーンで予想される混乱を特定するのに役立てる
  • 利害関係者と協力してアクションを決める
  • 従量制料金でスケーリング

AWS Supply Chain Insights の紹介

概要

  • エンタープライズインベントリの可視性
  • 在庫リスクとリードタイムの偏差
  • サステナビリティを意識した在庫リバランスの推奨事項
  • 通知とコラボレーション

デモ

このセッションでは実際の機能をいくつかデモ形式に近い形で紹介している。

地域を担当している在庫管理者を想定し、部門ごとのインサイトをどのように可視化出来るのかどういう対処が出来るのかを説明。

マップによる可視化

地域のマップでデータを可視化することで全体を把握しやすくなっている。
また、詳細情報を確認しタイムライン形式で表示することも出来る。

インベントリビューの確認

インベントリビューを使うことで時系列での予測を表示し、将来的に潜在的なリスクがあるのかを色で表示出来る。

インサイトの可視化と対応

カンバンスタイルでインサイトを管理し、優先順位をつけてアクションの対応状況を管理することも出来る。

需要計画

  • ML での予測
  • インサイト管理
  • 可視化のための各種ビュー

まとめ

AWS Supply Chain についてフワっとしていたのでセッションに参加してみました。
このセッションから見えている AWS Supply Chain の機能として少なくとも以下については丸っと含まれているデータ分析基盤ソリューションという印象を受けました。

  • サプライチェーン向けのデータレイクとして機能
  • 機械学習ベースでのデータ分析と可視化を行いインサイトを取得出来る
  • インサイトをカンバンで管理し、システムの外で対応すべきアクションの着手状況や解決状況を管理することが出来る。

別で追加のセッションが発生し、そちらではどのようにデータを取り込むかについて少し触れているようなのでセッションを見てみました。
どうやら EDI などとの連携コネクターが用意されていそうな...?
そちらも別でセッションレポートを作成する予定です。

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