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Como muchos de ustedes, experimenté los efectos disruptivos introducidos por fuerzas externas como el clima, la inestabilidad geopolítica y la pandemia de COVID-19. Para mejorar la resiliencia de la cadena de suministro, las organizaciones necesitan visibilidad en toda su cadena de suministro para que puedan encontrar y responder rápidamente a los riesgos. Esto es cada vez más complejo ya que las preferencias de sus clientes cambian rápidamente y las suposiciones históricas de demanda ya no son válidas.
Para agregar a eso, los datos de la cadena de suministro a menudo se distribuyen en sistemas desconectados, y las herramientas existentes carecen del poder de procesamiento elástico y los modelos de aprendizaje automático (ML) especializados necesarios para crear información significativa. Sin información en tiempo real, las organizaciones no pueden detectar variaciones en los patrones de demanda, tendencias inesperadas o interrupciones en el suministro. Y no reaccionar rápidamente puede afectar a sus clientes y costos operativos.
Hoy, me complace compartir que AWS Supply Chain es generalmente disponible. AWS Supply Chain es una aplicación en la nube que mitiga el riesgo y reduce los costos con datos unificados, información procesable basada en ML y colaboración contextual integrada. Veamos cómo puede ayudar a su organización antes de ver cómo puede usarlo.
Cómo funciona la cadena de suministro de AWS
AWS Supply Chain se conecta a sus sistemas de gestión de cadena de suministro y planificación de recursos empresariales (ERP) existentes. Cuando esas conexiones están en su lugar, puede beneficiarse de las siguientes capacidades:
- A lago de datos se configura utilizando modelos ML que han sido entrenados previamente para que las cadenas de suministro comprendan, extraigan y transformen datos de diferentes fuentes en un modelo de datos unificado. El lago de datos puede ingerir datos de una variedad de fuentes de datos, incluidos sus sistemas ERP existentes (como SAP S4/HANA) y los sistemas de gestión de la cadena de suministro.
- Sus datos están representados en un mapa visual en tiempo real utilizando un conjunto de interfaces de usuario final visuales e interactivas construidas sobre una arquitectura micro front-end. Este mapa destaca la selección, la cantidad y el estado actual del inventario en cada ubicación (por ejemplo, el inventario que está en riesgo de agotarse). Los administradores de inventario pueden profundizar en instalaciones específicas y ver el inventario actual disponible, en tránsito y potencialmente en riesgo en cada ubicación.
- Procesable perspectivas se generan automáticamente para los posibles riesgos de la cadena de suministro (por ejemplo, exceso de existencias o falta de existencias) utilizando los datos completos de la cadena de suministro en el lago de datos y se muestran en el mapa visual en tiempo real. Los modelos ML, basados en tecnología similar a la que usa Amazon, se utilizan para generar predicciones de tiempo de entrega de proveedores más precisas. Los planificadores de suministros pueden utilizar estos plazos de entrega previstos por los proveedores para actualizar las suposiciones estáticas integradas en los modelos de planificación para reducir los riesgos de desabastecimiento o exceso de inventario.
- Las opciones de reequilibrio se evalúan, clasifican y comparten automáticamente para proporcionar a los administradores y planificadores de inventario Acciones recomendadas tomar si se detecta un riesgo. Las opciones de recomendación se califican por el porcentaje de riesgo resuelto, la distancia entre las instalaciones y el impacto de sostenibilidad. Los administradores de la cadena de suministro también pueden profundizar para revisar el impacto que tendrá cada opción en otros centros de distribución de la red. Las recomendaciones mejoran continuamente aprendiendo de las decisiones que tomas.
- Para ayudarlo a trabajar con colegas remotos e implementar acciones de reequilibrio, contexto incorporado colaboración Se proporcionan capacidades. Cuando los equipos chatean y se envían mensajes, se comparte la información sobre el riesgo y las opciones recomendadas, lo que reduce los errores y los retrasos causados por una comunicación deficiente para que pueda resolver los problemas más rápido.
- Para ayudar a eliminar el esfuerzo manual y las conjeturas en torno a pedir planificación, ML se usa para analizar datos de ventas históricos y datos en tiempo real (por ejemplo, pedidos abiertos), crear pronósticos y ajustar modelos continuamente para mejorar la precisión. La planificación de la demanda también aprende continuamente de los patrones de demanda cambiantes y las entradas de los usuarios para ofrecer actualizaciones de pronóstico casi en tiempo real, lo que permite a las organizaciones ajustar de manera proactiva las operaciones de la cadena de suministro.
Ahora, veamos cómo funciona esto en la práctica.
Uso de la cadena de suministro de AWS para reducir los riesgos de inventario
El equipo de AWS Supply Chain tuvo la amabilidad de compartir un entorno conectado a un sistema ERP. Cuando inicio sesión, elijo Inventario y el Mapa de red desde el panel de navegación. Aquí, tengo una descripción general del estado del inventario de los centros de distribución (DC). Usando el control deslizante de la línea de tiempo, puedo avanzar rápidamente en el tiempo y ver cómo los riesgos de inventario cambian con el tiempo. Esto me permite predecir riesgos futuros, no solo los actuales.
Elijo Seattle DC para tener más información sobre esa ubicación.
En lugar de mirar cada centro de distribución, creo una lista de observación de información que AWS Supply Chain analiza. yo elijo Perspectivas desde el panel de navegación y luego Riesgo de inventario para realizar un seguimiento de los riesgos de exceso de stock e inventario. Introduzco un nombre (Shortages) para la lista de seguimiento de información y seleccione todas las ubicaciones y productos.
En el Parámetros de seguimientoelijo solo rastrear Riesgo de desabastecimiento. Quiero recibir una advertencia si el nivel de inventario está un 10 por ciento por debajo del objetivo de inventario mínimo y establecer mi horizonte temporal en dos semanas. Guardo para completar la creación de la lista de seguimiento de insights.
yo elijo Nueva lista de observación de Insight para crear otro. Esta vez, selecciono el Desviación del tiempo de entrega tipo de perspicacia. Introduzco un nombre (Lead time) para la lista de seguimiento de información y, de nuevo, todas las ubicaciones y productos. Esta vez, elijo recibir una notificación cuando haya una desviación en el tiempo de entrega del 20 por ciento o más que los tiempos de entrega planificados. Elijo considerar un año de tiempo histórico.
Después de unos minutos, veo que hay nuevos conocimientos disponibles. En la página Insights, selecciono Shortages del menú desplegable. A la izquierda, tengo una serie de pilas de ideas agrupadas por semana. Amplio la primera pila y arrastro una de las ideas para colocarla En revisión.
yo elijo Ver detalles para ver el estado y las recomendaciones para este riesgo de falta de existencias para un producto y una ubicación específicos.
Justo después de la Descripción generaluna lista de Recomendaciones de resolución está ordenado por un Puntaje. Los pesos de puntuación se utilizan para clasificar las recomendaciones al establecer la importancia relativa de la distancia, las emisiones (CO2), y porcentaje del riesgo resuelto. En los ajustes, también puedo configurar una distancia máxima a tener en cuenta a la hora de proponer recomendaciones. La primera recomendación es la mejor en función de cómo configuro la partitura.
La recomendación muestra el efecto del reequilibrio. Si muevo ocho unidades de este producto de Detroit DC a Seattle DC, el inventario proyectado ahora está equilibrado (color verde) para los próximos dos días en el Después del reequilibrio sección en lugar de estar agotado (rojo) como en la Antes de reequilibrar sección. Esto también resuelve el exceso de riesgo de acciones (púrpura) en Detroit DC. En la parte superior de la recomendación, veo la probabilidad de que este reequilibrio resuelva el riesgo de inventario y el impacto en las emisiones (CO2).
yo elijo Seleccionar para proceder con esta recomendación. En el cuadro de diálogo, ingreso un comentario y elijo enviar un mensaje al equipo para comenzar a usar las capacidades de colaboración de AWS Supply Chain. De esta manera, toda la comunicación de los involucrados en la solución de este problema de inventario se almacena y se vincula al problema específico en lugar de ocurrir en un canal separado, como los correos electrónicos. yo elijo Confirmar.
Directamente desde el Riesgo de desabastecimientopuedo enviar un mensaje a aquellos que pueden ayudarme a implementar la recomendación.
Recibo la respuesta aquí, pero prefiero verla en todo su contexto. yo elijo Colaboración desde el panel de navegación. Allí, encuentro todas las conversaciones iniciadas a partir de ideas (una por ahora) y la Riesgo de desabastecimiento y Resolución recomendaciones propuestas anteriormente. Todos los que colaboran en la solución del problema tienen una visión clara del problema y de las posibles soluciones. Para referencia futura, esta conversación estará disponible con su contexto de riesgo y resolución.
Cuando el riesgo se resuelve, muevo el Riesgo de desabastecimiento tarjeta para Resuelto.
Ahora, miro el Lead time perspectivas. Al igual que antes, elijo una idea y la pongo En revisión. yo elijo Ver detalles para tener más información. Veo que, según el historial de órdenes de compra, el tiempo de entrega recomendado para este producto y ubicación específicos debe ser de siete días y no de un día como se encuentra en el sistema ERP conectado. Esto puede tener un impacto negativo en las expectativas de mis clientes.
Sin la necesidad de cambiar la plataforma o reimplementar los sistemas actuales, pude conectar AWS Supply Chain y obtener información sobre el inventario de los centros de distribución y recomendaciones basadas en mi configuración personal. Estas recomendaciones ayudan a resolver los riesgos de inventario, como la falta de existencias de artículos o el exceso de existencias en un centro de distribución. Al comprender mejor el tiempo de entrega, puedo establecer mejores expectativas para los clientes finales.
Disponibilidad y precios
AWS Supply Chain ya está disponible en las siguientes regiones de AWS: EE. UU. Este (Norte de Virginia), EE. UU. Oeste (Oregón) y Europa (Fráncfort).
AWS Supply Chain le permite a su organización obtener rápidamente visibilidad en toda su cadena de suministro y lo ayuda a tomar decisiones más informadas sobre la cadena de suministro. Puede utilizar AWS Supply Chain para mitigar los riesgos de exceso y falta de existencias. De esta forma, puede mejorar la experiencia de sus clientes y, al mismo tiempo, AWS Supply Chain puede ayudarlo a reducir los costos excesivos de inventario. Con el chat y la mensajería contextuales, puede mejorar la forma en que colabora con otros equipos y resuelve problemas rápidamente.
Con AWS Supply Chain, solo paga por lo que usa. No se requieren tarifas de licencia por adelantado ni contratos a largo plazo. Para obtener más información, consulte Precios de la cadena de suministro de AWS.
Mitigue el riesgo y reduzca los costos con una mayor visibilidad y conocimientos procesables basados en ML para su cadena de suministro.
— Danilo
