1、焕新供应链以 提升敏捷性并 按时交付适用于工业的亚马逊云科技引言.解决供应链难题.利用机器学习改进供应链流程.利用区块链提高透明度.供应链自动化使用案例.总结：借助亚马逊云科技焕新供应链.3457913运用云创新，将供应链流程 和决策自动化引言自动化供应链具有更好的可见性、更强的韧性，同时还有助于企业更准确地规划需求。要在无延误或损坏的情况下，将更多产品从工厂车间送到客户门口，就需要具备这些特性。自动化供应链会“自我驱动”，即大多数决策都是自动的，不需要人为干预。由于自动化供应链使信息能够更自由地流动，这将有助于制造商避免和应对因自然灾害、航道阻塞或全球疫情造成的重大中断。自动化供应链的关键属

2、性包括实时库存控制、端到端可见性、可行的生态系统以及由优化微服务组成的“链路”。参阅这本电子书，了解如何使用 Amazon Web Services（亚马逊云科技）的创新机器学习、区块链和其它云服务，将您的供应链转变为智能业务决策者。亚马逊的自治供应链为了在其运营中心实现更快、更敏捷的企业资源规划（ERP）、需求规划和库存管控，亚马逊采用了亚马逊云科技的无服务器和基础设施即代码服务。例如，亚马逊云科技使用云计算，而不是使用具有批量处理和繁重工作负载的本地部署 ERP 系统。微服务、容器、人工智能和机器学习（AI/ML）及其它云创新，都可以在数小时内乃至近乎实时地完成大批量处理。由于亚马逊的云服

3、务能够实现更轻量级的处理，所以亚马逊得以更快地查看交易事务及其它数据。亚马逊云科技可以将其 ERP 及其它系统中的信息，与 Amazon Control Tower 和登录区结合使用，以便确保客户在需要时获得他们订购的产品。3解决供应链难题决策、需求规划、预测、中断，以及不断扩大的供应链人才缺口，这些都是当今供应链所面临的难题。然而，您可以重塑供应链来解决这些难题，同时为您的组织开启令人兴奋的全新可能性。您可以利用亚马逊云科技的云服务，构建自动运行的供应链、监控每个步骤，并在需求规划和预测等流程，应用机器学习。经过重塑、几乎全部实现自主的供应链就能获取信息，然后将这些信息沿着决策树向下流动。您

4、的团队将不再需要处理与供应链决策相关且耗时的细枝末节。因为您的团队能够更深入地了解产品运行和可能遇到的瓶颈，所以就能更容易预测和处理异常。货物或产品需要准时运输，一旦货运中断、装载不足、制造延误，甚至自然灾害发生，则会产生哪些影响？业务中断的情况会发生地特别突然。不过，通过了解自主供应链提供的替代运输路线，您的团队就能够快速转移货物或产品，由此一来，灾难就不会影响准时交货。通过自动化和机器学习，您还可以更轻松地在不同站点和区域分享机构内部知识和经验，从而解决供应链技能差距扩大的问题。例如，机器学习可以将原始生产信息转化为模型，云服务可以利用这些模型向机器操作员提供有关最佳机器速度和其它可调变量

5、的实时反馈。因此，经验较少的操作员可以及早发现中断问题，从而保证质量。4利用机器学习改进 供应链流程机器学习使您能够使用大量非结构化数据创建模型，并应用它们来改进预测和库存管理，同时自动执行重复、耗时的任务。下面是一些示例：提高预测准确性机器学习提供时间序列预测，并结合其它变量（例如，按商店或邮政编码划分的交易数据），以获得更准确的结果。例如，系统可以生成相关外部数据的代表性实例，例如天气、竞争对手、人口统计数据、事件等。您可以将此代表性实例与其它数据相结合，以便生成每日 SKU 级预测，并进行汇总、定义本地角色以及修改产品组合。对预测进行持续测试、比较和迭代有助于满足变幻多端的需求，同时还能

6、避免过度预置。优化库存管理利用机器学习自动执行库存管理，从而帮助减少缺货和库存过剩的情况，因此得以降低成本。例如，杂货店可以使用机器学习技术来预测店内库存，以减少送货上门和临店提货类订单出现缺货和需要用其它商品替代的情况。对于库存更多变或由于耐候性不一致而导致安全库存量操作不可行的其它行业（尤其是电子商务行业）而言，因为 AI/ML 模型可以检测供应链流程中出现的异常，所以这些模型将会很有帮助。因此，电子商务公司可以积极主动地规避潜在问题，例如提前将更多库存转移到适合的位置。提高工作效率AI/ML 可以自动执行耗时、简单的供应链任务，同时有助于规避风险，这样您的团队就可以专注于业务关键型事情。