供应链现代化——规划未来时应考虑的事项

我们之前曾争辩 说 ,鉴于当前的世界动荡,许多企业别无选择,只能对供应链(SC)进行现代化改造,为未来做准备。但是, 现代化 到底 意味着什么?SC 现代化的共同主题是什么?不同行业的企业如何看待这些主题?哪些云解决方案有用?这篇博客文章概述了 亚马逊云科技 客户面临的 SC 挑战类型、我们的客户在谈论 SC 重塑时会想到什么、哪些 SC 领域最常受到影响,以及哪些技术可能发挥作用。

这包括 SC 现代化最常见的好处,包括通过更有效的决策降低运营支出 (OPEX) 和最大限度地减少运营损失、改善客户服务、灵活适应不断变化的业务环境、通过采用云降低成本和实现业务可扩展性,以及更快地推出机器学习 (ML) 等新分析。最后,我们还提供了我们对未来数字SC之旅的看法。

供应链现代化——一个由相互关联的目标、重点领域和技术组成的网络

亚马逊云科技 客户向我们介绍了他们当前 SC 面临的各种挑战、战术目标和战略愿望。最近的经济和地缘政治事件以及不断上涨的能源价格加剧了对南共体弹性、效率和有效性的需求。通常,我们的客户会将此类要求整合到 SC 现代化框架下,这有时表现为重塑、数字化、转型、创新、优化和大修。尽管语言可能不同,同义词列表很长,但潜在的抱负有一定的共同点。我们还开始看到,要求现代化的客户、需要优化的最突出的 SC 功能以及客户认为最有希望实现其目标的技术之间的互联性。

为了更好地了解客户想要实现的现代化目标之间的联系(即 为什么? ),他们打算对哪些南卡罗来纳州领域进行现代化改造(即 什么? ),以及我们的客户想到了哪些技术解决方案(例如, 怎么做? ),我们将过去两年的客户请求与这些标准对应起来。分析的目的是评估这三个标准之间的引力;我们在下面创建了一个圆形信息图,以显示它们之间最关键的相互关系。最显著的相互关联是 7% 的客户提到预测和预测,4% 的客户在需求规划和库存优化背景下考虑使用 AIML,6% 的客户考虑为物流和运输系统进行云迁移。在SC重塑方面,有5%的客户将其与预测、需求计划和库存优化联系起来,3%的客户将其与物流联系起来,2%的客户将其与机器学习、数据洞察和云迁移分别关联起来。

The circular diagram shows the most important interlinks between why, what, and how. SC modernization is most commonly associated with demand planning and inventory optimization, logistics, artificial intelligence and ML, forecasting and predictions, data-driven SC and insights.

在高级见解方面,正在着手实现 SC 现代化的客户提出的新主题包括获得有用的见解、数据驱动的实践、预测、预测和探索相关系统的云迁移。弹性、自动化和可持续性较少与 SC 转型相关,但我们相信这些将在未来发挥更大的作用。为了向我们的客户提供实现这些目标的深思熟虑,我们使用亚马逊和其他行业的例子作为有趣的灵感来源。

至于通常属于 SC 现代化范围的功能(即 什么? ),需求和供应计划以及物流是最常涉及的领域。展望未来,我们认为,随着更狭窄的机会越来越少,端到端的供应链优化将发挥更大的作用;重点可能会更多地放在释放跨部门协同效应上。

最后,人工智能和机器学习(AIML)是一项技术还是 如何? ,这通常与 SC 现代化有关。这是意料之中的,因为许多企业已开始意识到使用AIML的决策支持所带来的潜力并从中受益。但是,更令人惊讶的是,围绕数字双胞胎和仿真的解决方案还处于起步阶段,尤其是在SC控制塔的背景下提到时。仿真作为一项技术已经存在了几十年,但它数据密集,通常需要特定的建模技能,这有可能解释为什么这仍然是一个商业新兴领域。我们相信,这些技术的云实施将在使 SC 更加敏捷并能够抓住更多动态机会方面发挥重要作用。下一节将本摘要分解为更具体的 SC 现代化示例,以及我们发现哪些云解决方案对客户旅程有用。

供应链现代化和相关 亚马逊云科技 解决方案的客户示例

那么,当我们的客户提出 SC 现代化问题时,他们从哪里开始呢? 就其他相邻客户利益的吸引力而言,还是 为什么? ,SC 现代化与数据驱动的见解和决策齐头并进。例如,一家医疗保健公司正在着手进行全球转型,以协调其供应链数据,以实现端到端的可见性,并支持产品跟踪以获得更可靠的客户通知。一家体育用品制造商希望通过消除数据源之间的孤岛、摆脱第三方连接器以加快分析速度以及创建跨业务的见解来全面提高 SC 性能来加强决策制定。

另一个变革性例子是食品制造商评估其供应链复杂性如何影响成本和关键运营指标,以合理化其SKU产品组合。另一个,还 要分析为什么? 与 SC 现代化共同提及的是预测和预测。例如,一家时装公司正在使用预测分析进行零售和电子商务销量预测、降价优化、电子商务评论和其他用例进行数字化转型。迁移到云端是第三大 原因? 与 SC 现代化有关。例如,一家食品配送平台希望将其工作负载迁移到云端,以实现成本效益、加快解决方案速度并提高其可靠性,从而使技术堆栈能够支持积极的业务增长战略。另一个例子是,一家连锁超市希望将其本地 SC 解决方案迁移到云端,以实现端到端 SC 可见性、全球和动态库存视图以及优化决策的可扩展解决方案。我们发现对动态和基于云的 SC 平台的这种要求很常见,并创建了一本与行业无关的 入门手册,用于快速平台开发, 从而实现快速发展 、事件驱动和协调的决策。

至于 SC 现代化和受影响的 SC 地区还是 什么? ,我们看到需求计划和库存优化之间有着密切的关系,这反过来又与预测紧密相连也就不足为奇了, 为什么? 预测。举一个典型的例子,一家家具制造商希望通过更好地预测需求来优化其供应链,以维持所需的再订购水平,减少商店当前的销售和缺货损失,并更好地预测客户需求的变化。

我们将需求预测和优化库存水平视为 SC 现代化的常见起点可能不足为奇,因为它们直接提高了客户的利润,通常会取得令人印象深刻的结果。例如, 我们已经看到零售客户的库存率提高了10%,浪费减少了多达30%,毛利增长了25% 。再举一个行业例子,一家IT硬件提供商正在优化其备件的需求计划和库存水平,以减少过时的情况。

此外,SC 现代化通常将物流作为重点领域。例如,一家连锁便利店希望通过在发货或转运期间实现实时库存和物品跟踪,实现其供应链工作流程的现代化,并作为全渠道战略的一部分支持微配送。另一个例子是一家能源服务公司,该公司正在寻求与亚马逊的物流和配送协同效应,以提高其服务水平并专注于核心活动。一家在线零售商正在通过评估产品从供应商处运输的总距离来寻找入境供应链优化机会,并寻找减少行驶里程、成本和二氧化碳排放的杠杆。

最后,考虑 如何借助 SC 进行现代化改造? AIML 是一种常见的技术,是我们的客户为改进 SC 而考虑的最常被提及的解决方案。这与之前的预测和预测观点一致,这是另一个密切相关的理 由? 而需求规划和库存是最常见 。它们形成了一个与 SC 现代化密切相关的突出三角形。

一个有趣的例子是,一家科技公司正在寻找 mLOps 解决方案,以加速 SC 领域的人工智能创新,并加快 ML 在生产中的交付,以减少浪费、提高生产质量并优化 SC 运营。另一个例子是,一家服装公司希望通过 亚马逊 SageMaker 实现端到端机器学习生命周期功能,并将 500 多名用户迁移到该平台,通过产品化 A IML 用例(包括 SC 优化)来加速和标准化战略计划的交付。

一些客户没有提到 SC 现代化的名字,而是寻找 SC 见解和数据驱动型决策,如前所述,这是其他客户现代化的常见要素,可以被视为 SC 愿景不可分割的一部分。AIML 在物流领域的应用也越来越多。例如,我们看到了一个很强的 AIML 用例,可以预测货件的预计到达时间 (ETA), 亚马逊 SageMaker Canvas 使用无代码机器学习来执行 该用例。

成功实现供应链现代化的六个特征

了解客户如何看待和实现 SC 现代化,再加上我们在亚马逊获得的更广泛运营经验,使我们能够总结成功的 SC 转型及其最终结果的共同特征。我们的许多客户都是通过打破数据孤岛、实现端到端的供应链透明度来开始他们的供应链转型,并希望将诸如AIML之类的现代分析应用于SC领域,这可能有助于提高决策质量、降低成本和提高运营效率。这些是自然的起点,之前我们还讨论了 大局 思考、从小处着手和快速扩展 的概念 。

但是,在大胆思考和得出未来的 SC 愿景方面,我们发现上面的分析对于我们的客户才刚刚开始思考的问题,即 什么、什么 和 如何 思考之间正在出现的联系也很有用。 我们认为,其中一些新兴思维应该已经成为当今SC战略制定不可或缺的一部分。在 亚马逊云科技,我们通过示例问题定义了成功的 SC 现代化的六个特征或特征,这些问题值得回答,以最大限度地抓住未来的机会:

  1. 真正整合的业务规划 。支持对成本、速度、二氧化碳等进行端到端权衡评估以做出最佳决策的综合规划过程是什么样子?它将在组织上如何运作?鉴于供需的不确定性,需要什么样的解决方案来进行权衡评估和应急模拟?
  2. 控制、可见性和跟踪 。我们不仅在内部而且在扩展 SC 上都有端到端的可见性吗?数据可靠吗?我们能否为自动决策创建强大的算法?还有哪些其他数据可能有用,例如天气、交通、社交网络、物联网 (IoT) 等?
  3. 一切都 由数据驱动 。我们的 SC 决策中有多少是真正由数据驱动的,或者更确切地说是基于经验和直觉?我们是否充分利用规范性和预测性分析的潜力?我们的 AIML 堆栈自学应用程序有哪些?它是否充分利用了我们收集的数据,我们认为哪些领域没有得到充分的服务?
  4. 响应式决策自动化 。我们在自动化方面的决策进展将如何创建自动化的自我调整和课程校正SC?我们首先要做哪些决策,如何评估其效率,以及我们采取了哪些应急措施?我们如何自动捕捉决策质量,向他们学习并在未来提高决策质量?
  5. 与外部各方合作 。端到端业务集成将如何扩展到企业的四面墙之外?例如,与供应商、合作伙伴、客户等的合作?我们如何与他们合作以确保我们的整合工作使双方受益?更紧密的集成带来了哪些自动化机会?
  6. 可持续性作为决策标准 。我们如何准确地捕获碳足迹?目前,除了成本、速度等之外,它还是影响我们决策的因素吗?我们如何分析减少二氧化碳的机会,以及我们正在采取哪些杠杆措施来最大限度地减少对环境的影响?

这份清单有助于制定长期的SC战略,为未来的真正数字化运营奠定坚实的基础。今天,我们的许多客户都在修改 SC 基础,我们的目标不仅是帮助他们应对当前的挑战,还要帮助他们迈向 SC 发展的下一个自然步骤,为未来的挑战和抓住新机遇做好准备。如果说我们在过去几年中学到了什么,那就是预料之中,我们相信云技术是一种切合目的的技术答案,因为它的可靠性、可扩展性和在各种环境中都能灵活地运行。

结论

随着供应链成本的上涨和现代世界中不确定性的增加,我们的客户自然会寻找 SC 现代化来抓住机会、释放收益并快速适应不断变化的现实。尽管没有通用的方法或蓝图,但我们总结了SC转型的常见指导和信息主题。例如,开始更全面地思考数据、分析和决策,以最大限度地提高运营效率、降低成本、实现更高的灵活性水平、开发自动化并引领行业,而不是追赶。

此外,我们还讨论了成功的SC转型的其他特征,这些特征丰富了当前的常见思维,这些特征需要为未来SC的当前奠定基础做出贡献。本着这种精神,我们鼓励客户考虑他们的长期南卡罗来纳愿景以及实施该愿景的业务和技术路线图。如果您想讨论 SC 现代化对您的业务会有什么影响,请联系您的客户经理,与 亚马逊云科技 供应链、运输和物流业务部门一起安排一次探索研讨会。

Alex Artamonov

亚历克斯·阿尔塔蒙诺夫

亚历克斯·阿尔塔莫诺夫是 亚马逊云科技 供应链、运输和物流的负责人。他于 2017 年以亚马逊运输服务高级项目经理的身份开始了自己的亚马逊之旅,并于 2020 年加入 亚马逊云科技。Alex 与 亚马逊云科技 客户合作,确定供应链挑战的基准,共同创新和共同创建基于云和数据驱动的解决方案,以立即对业务产生影响。Alex 拥有运筹学博士学位,拥有超过17年的跨行业咨询经验,在使用数据、高级分析和技术提高效率和降低成本方面有着长期的成功记录。Alex 在卢森堡的亚马逊欧盟总部工作。

Florian Brummer

Florian Brummer

Florian Brummer 博士是 亚马逊云科技 欧洲、中东和非洲地区供应链、运输和物流负责人。他正在利用云解决方案和人工智能/机器学习帮助 亚马逊云科技 客户实现供应链数字化并实现运营转型。在加入 亚马逊云科技 之前,弗洛里安曾担任 Lilium 的副总裁。在此之前,弗洛里安是麦肯锡公司的助理合伙人,为供应链、运输和基础设施行业的客户提供服务。他拥有工商管理博士学位和硕士学位。


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