AI和IoT驅(qū)動的智能供應(yīng)鏈

導(dǎo)讀：數(shù)字時代，供應(yīng)鏈智能化水平?jīng)Q定著企業(yè)生產(chǎn)效率和個性化服務(wù)水平。物聯(lián)網(wǎng)、機器人以及人工智能快速推動供應(yīng)鏈數(shù)字化和智能化。大數(shù)據(jù)分析與傳感數(shù)據(jù)的融合，通過萬物數(shù)字化和萬物互聯(lián)，為精益生產(chǎn)管理，提高行業(yè)整體協(xié)作效率，以及全球市場數(shù)字化創(chuàng)新能力，提供了支撐。

數(shù)字化供應(yīng)鏈價值

供應(yīng)鏈數(shù)字化通過改善企業(yè)敏捷性來提升企業(yè)運營質(zhì)量和效率、降低生產(chǎn)成本、提高資金流的靈活性，推動企業(yè)卓越運營并成功實現(xiàn)轉(zhuǎn)型升級。

智能和數(shù)字化提升供應(yīng)鏈管理和供應(yīng)鏈服務(wù)能力。供應(yīng)鏈管理人員可充分利用可用數(shù)據(jù)/信息，加強端到端的客戶參與，改善生產(chǎn)和服務(wù)各環(huán)節(jié)的互動方式。數(shù)字技術(shù)為供應(yīng)鏈管理者提供前所未有的信息透明度，并可根據(jù)需求建立需求感知功能，預(yù)測未來生產(chǎn)或服務(wù)各環(huán)節(jié)的變化和趨勢，提高預(yù)測質(zhì)量和運營效率。例如，供應(yīng)鏈終端跟蹤系統(tǒng)可隨時發(fā)送有關(guān)訂單的詳細更新。

應(yīng)用數(shù)字化的智能供應(yīng)鏈實現(xiàn)自動化，大幅降低企業(yè)生產(chǎn)成本。根據(jù)麥肯錫的預(yù)測*，通過應(yīng)用先進的方法計算和優(yōu)化策略，對線路進行智能規(guī)劃，并優(yōu)化運輸動態(tài)，運輸和倉儲成本可降低多達30%。同時借助先進的數(shù)字化系統(tǒng)支持，80%至90%的任務(wù)和工作計劃可以實現(xiàn)自動化*。

與人工操作相比，建立在實時更新的方案基礎(chǔ)上的自動化供應(yīng)鏈決策流程，信息更加準確及時，同時系統(tǒng)還能檢測到需要即刻干預(yù)的異常狀況。自動化操作簡化供應(yīng)鏈專業(yè)人員的工作，使他們能夠?qū)Ｗ⒂诟袃r值的任務(wù)。例如，數(shù)字解決方案可以配置為自動處理實時信息、自動化準備和工作流程管理，從而消除收集、清理和輸入數(shù)據(jù)的手動工作。

企業(yè)應(yīng)用數(shù)字化的智能供應(yīng)鏈可緩解資金流壓力。 生產(chǎn)和商業(yè)企業(yè)的資金流壓力相當大部分來自于庫存。實施新的生產(chǎn)計劃算法，可精細化生產(chǎn)和制造過程中需求和供應(yīng)的變化，實現(xiàn)庫存的最小化。

另外，由于需求/供應(yīng)的預(yù)測準確度大幅提高，流程中的不確定性得以大幅降低，對安全庫存的考量也相應(yīng)減少甚至消失，這使得零庫存計劃成為營運選擇之一。麥肯錫預(yù)測*，應(yīng)用智能供應(yīng)鏈管理，整體庫存將減少75%，極大緩解了企業(yè)的資金流壓力。

* Source: Supply Chain 4.0 – the next-generation digital supply chain, McKinsey, October 2016

數(shù)字化供應(yīng)鏈特點

全球經(jīng)濟在轉(zhuǎn)型升級，互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、機器學(xué)習(xí)和云計算的浪潮席卷全球，企業(yè)創(chuàng)新面臨的現(xiàn)代商業(yè)環(huán)境對精細化、精益化管理提出了更高要求。

傳統(tǒng)供應(yīng)鏈中，數(shù)字垃圾/數(shù)據(jù)垃圾阻礙了智能化供應(yīng)鏈應(yīng)用的潛力。數(shù)字化供應(yīng)鏈使用物聯(lián)網(wǎng)和其他先進技術(shù)，自動收集和處理信息，利用人工智能和大數(shù)據(jù)算法提升價值數(shù)據(jù)，減少數(shù)字垃圾的產(chǎn)生，并自動支持決策制定和其他活動。

不斷擴展的數(shù)字技術(shù)和人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)實現(xiàn)云端智能供應(yīng)鏈服務(wù)，提供越來越多的數(shù)字解決方案滿足供應(yīng)鏈管理需求。

機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)可以為供應(yīng)鏈管理者建議如何處理特定情況，例如根據(jù)新客戶訂單更改物料計劃和計劃，或者完全自動化進行決策。

自動化決策系統(tǒng)可以跨職能部門進行調(diào)整，以提升效率。功能強大且用戶友好的分析工具可以編譯大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并從中提取有用的見解。

人工智能應(yīng)用程序可以自動跟蹤性能問題，查找根本原因，然后向管理人員推薦糾正措施。云端數(shù)字技術(shù)的另一個好處是它們比以前更容易設(shè)置和使用，也更能提供個性化的產(chǎn)品和服務(wù)。

例如，基于云的產(chǎn)品可以隨時進行試點，然后在各組織之間快速擴展。許多新技術(shù)可以使用標準應(yīng)用程序編程接口(API)連接到ERP系統(tǒng)，與現(xiàn)有系統(tǒng)或軟件包輕松集成。

AWS針對供應(yīng)鏈的服務(wù)組合和價值

針對智能供應(yīng)鏈，面向工業(yè)、消費者和商業(yè)解決方案的AWS物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品可跨越云端，通過各種設(shè)備，為幾乎所有物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用案例構(gòu)建供應(yīng)鏈解決方案?；?AWS 物聯(lián)網(wǎng)與人工智能卓越的集成能力，供應(yīng)鏈設(shè)備更智能。此外，利用AWS設(shè)備軟件，哪怕沒有網(wǎng)絡(luò)，供應(yīng)鏈管理人員依然可以安全地連接設(shè)備、收集數(shù)據(jù)，通過大數(shù)據(jù)分析和人工智能算法在本地執(zhí)行智能化操作。

Georgia-Pacific優(yōu)化制造和供應(yīng)鏈流程

Georgia-Pacific是世界上最大的紙漿、毛巾、薄紙木材和石膏建筑產(chǎn)品的制造商和分銷商之一。Georgia-Pacific使用Amazon Kinesis將實時數(shù)據(jù)從制造設(shè)備傳輸?shù)交贏mazon S3的中央數(shù)據(jù)湖，使其能夠大規(guī)模地獲取和分析結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

同時，Georgia-Pacific使用基于AWS的高級分析解決方案，優(yōu)化了工廠的關(guān)鍵制造流程，增加了數(shù)百萬的利潤。例如，對于生產(chǎn)線，AWS數(shù)據(jù)分析技術(shù)預(yù)測紙張母紙卷的質(zhì)量，消除了40%的紙卷撕裂，一條生產(chǎn)線即可增加數(shù)百萬美元的利潤。

Georgia-Pacific的定向刨花板(OSB)工廠，通過優(yōu)化切削過程，使生產(chǎn)過程中相關(guān)的廢物減少了30%。利用人工智能進行預(yù)測，Georgia-Pacific現(xiàn)在可以提前60-90天預(yù)測設(shè)備故障，這意味著可以計劃設(shè)備停機時間，提高資產(chǎn)利用率和造紙廠安全性，并幫助工廠避免計劃外生產(chǎn)停工造成的收入損失。

Georgia-Pacific使用Amazon EMR通過Amazon Redshift以結(jié)構(gòu)化方式對數(shù)據(jù)進行轉(zhuǎn)換。分析師使用Amazon Athena在Amazon Simple Storage Service(S3)之上查詢原始數(shù)據(jù)，其中包括制漿機制、造紙機、轉(zhuǎn)換生產(chǎn)線、振動趨勢、產(chǎn)量和紙張質(zhì)量等信息。

Georgia-Pacific還使用AWS SageMaker來大規(guī)模構(gòu)建、培訓(xùn)和部署ML模型。使用基于原始生產(chǎn)數(shù)據(jù)構(gòu)建的ML模型，Amazon SageMaker可為機器操作員提供有關(guān)最佳機器速度和其他可調(diào)變量的實時反饋，使經(jīng)驗不足的操作員能夠更早地檢測到潛在質(zhì)量問題。

AWS幫助Georgia-Pacific優(yōu)化供應(yīng)鏈流程，大大降低了成本開支。

AWS協(xié)同大眾汽車集團整合其全球供應(yīng)鏈

大眾汽車計劃通過工業(yè)云把其在全球122個制造工廠內(nèi)的生產(chǎn)設(shè)備互連，以存儲、收集設(shè)備上的運營數(shù)據(jù)，并對其進行分析以優(yōu)化生產(chǎn)。

這一工業(yè)平臺計劃將大約1,500名大眾供應(yīng)商的數(shù)據(jù)也添加到互聯(lián)組合中。來自所有工廠的數(shù)據(jù)組合將為工藝優(yōu)化提供新的能量。這些措施包括更有效地控制物料流、早期發(fā)現(xiàn)和消除供應(yīng)瓶頸和生產(chǎn)過程中斷、優(yōu)化工廠中機器和設(shè)備的運行、建立生產(chǎn)計劃和庫存管理、削減生產(chǎn)過程中的設(shè)備浪費、監(jiān)控轎車零部件在整個供應(yīng)鏈中的活動狀況、跟蹤工廠內(nèi)外貨物轉(zhuǎn)移、車輛定位服務(wù)、跨系統(tǒng)分析效率等等。

大眾汽車選擇了AWS服務(wù)組合，包括物聯(lián)網(wǎng)(IoT)、Amazon Simple Storage Service (S3)的企業(yè)級數(shù)據(jù)湖、AWS的連接設(shè)備和Amazon SageMaker人工智能開發(fā)工具包、機器學(xué)習(xí)分析和計算服務(wù)、智能機器人和數(shù)據(jù)分析功能等。這些服務(wù)專為生產(chǎn)環(huán)境開發(fā)，并可根據(jù)其他具體要求擴展到汽車行業(yè)。另外，該方案部分將構(gòu)建在AWS Outposts上。該平臺實現(xiàn)了系統(tǒng)與工廠之間數(shù)據(jù)交換的標準化和簡化。通過大眾工業(yè)云的發(fā)展，大眾汽車所有122個生產(chǎn)工廠將實現(xiàn)標準化和網(wǎng)絡(luò)化，為其生產(chǎn)和物流的無縫數(shù)字化奠定基礎(chǔ)。

大眾汽車和AWS的合作將對大眾汽車全球供應(yīng)鏈的生產(chǎn)效率和質(zhì)量產(chǎn)生深遠的影響。利用物聯(lián)網(wǎng)、機器學(xué)習(xí)、云計算，大眾汽車的目標是提高工廠的生產(chǎn)率，長期整合大眾汽車在工業(yè)云中的供應(yīng)鏈( 遍布全球的1,500多家供應(yīng)商和合作伙伴的30,000多個地點)。大眾和AWS建立的開放行業(yè)平臺，未來也可應(yīng)用于其他合作伙伴。

智能化的欣和食品供應(yīng)鏈

中國煙臺欣和企業(yè)食品有限公司(以下簡稱“欣和”)經(jīng)過26年的不斷發(fā)展，已經(jīng)成為一家生產(chǎn)多品類食品的大型企業(yè)，擁有十多家子公司，并采用集團化統(tǒng)一管理實現(xiàn)可靠的飲食供應(yīng)鏈、創(chuàng)新的產(chǎn)品研發(fā)、高標準的生產(chǎn)制造、便捷的零售渠道、極致的飲食體驗以及全方位食物教育。

隨著生產(chǎn)規(guī)模的擴大，欣和原有的IT架構(gòu)開始遇到瓶頸，無法滿足業(yè)務(wù)快速發(fā)展的需求。產(chǎn)品研發(fā)、市場推廣、消費者溝通、營銷渠道管理對大規(guī)模的數(shù)據(jù)分析和處理提出了更高的要求，欣和選擇以AWS云平臺為基礎(chǔ)進行整體的大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略規(guī)劃。

當前欣和的經(jīng)銷商供應(yīng)鏈、消費者服務(wù)、電商平臺都建立在AWS上。AWS云平臺提供了豐富的功能來支持大數(shù)據(jù)湖的建設(shè)，包括Amazon S3、Amazon EMR、Amazon RDS、Amazon DynamoDB、Amazon Redshift等，這些功能涵蓋了數(shù)據(jù)存儲、安全保護、分析、處理等各個方面。

AWS幫助欣和快速利用數(shù)字做決策，實現(xiàn)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化;業(yè)務(wù)上完善精準投入，實現(xiàn)精準營銷。

最新的數(shù)字技術(shù)使企業(yè)全面改變其供應(yīng)鏈的運作方式。Georgia-Pacific利用供應(yīng)鏈帶來的自動化，提高剛性效率，智能化滿足差異化、個性化需求，為供應(yīng)鏈帶來新的速度、效率和靈活性。AWS全球的云平臺整合了大眾集團全球供應(yīng)鏈資源和用戶。欣和以信息流為中心，帶動物流和資金流的運轉(zhuǎn)。應(yīng)用AWS的全球服務(wù)網(wǎng)絡(luò)，數(shù)字化的智能供應(yīng)鏈全面互聯(lián)，在技術(shù)上力推企業(yè)出海，業(yè)務(wù)模式上助力企業(yè)擴展新市場，發(fā)掘價值點。