亚马逊（AWS）正在推出一种新的依据机器学习的智能供应链规划解决计划，该解决计划宣称将使客户更深化地了解其库存的当时和未来状况。AWS供应链将运用来自客户现有ERP、供应链履行和库房办理体系的数据。

  作为1994年开端的一家小型在线书店开展成为全世界最大的物流公司之一，AWS具有超越100万名职工、1130个库房和100000多辆送货车。

  除了树立物理基础设备以运送很多货品外，这家电子商务巨子还开发了先进的软件，为其运营带来更大的智能和功率。它运用机器学习和人工智能来猜测客户将订货什么，而且由于在运营中心优化了产品的预放置，它一般可以在数小时内交给。

  现在AWS自己运营阅历中汲取一些经验教训，并将其作为在其数据中心运转的依据云的解决计划供给给其他有需求的公司。在re:Invent上发布的AWS供应链集成计划并剖析了来自客户各种体系的供应链数据，然后运用机器学习和AI软件来供给其宣称的更好的库存猜测。

  AWS商业运用新产品副总裁Diego Pantoja Navajas表明：“咱们对数据来进行笼统、剖析和聚合。可以为你的解决计划网络中有几率存在的每一个独立运用程序供给价值，然后和谐一切这些运用程序的数据，这是很共同的。因而，咱们正在消除客户有必要阅历且不受注重的深重作业，可以在一切不同的解决计划中集成数据。可以将存储在筒仓中的一切数据聚集在一起，这样咱们的客户就能更好地了解全球供应链。”

  AWS供应链所处理的大部分数据来自于各种客户后台运用程序的电子数据交流（EDI）信息。EDI——开始由沃尔玛在上世纪80年代首先推出，意图是简化制造商、分销商和阿肯色州零售商之间的订单、收据和装运信息交流——以今日的技术标准来看，或许相对粗糙，但它得到了广泛的施行且牢靠。但是由于EDI字段有必要手动更新到公司的ERP体系，而这些体系一般是定制的，没有统一标准和格局。这就产生了更多额定作业，以保证交流EDI信息时的共同性。

  据Pantoja Navajas介绍，AWS供应链用AI将这些EDI信息整合到共同的环境中。运用机器学习和自然语言处理来获取这些EDIs，并将其移动并转换为标准数据模型。来自EDI音讯和另一种称为提早发货告诉（ASN）的行业标准音讯的数据将用于核算供货商交给周期，并用于追寻货车的到货或载入库存。关于运用全途径的公司来说，这一洞悉将非常快捷，由于在全途径履行中，是将货品运送到库房而不是直接运送到商铺。

  新计划可以主动生成关于潜在供应链危险的见地，例如库存过剩或缺货状况。该公司表明，依据云的软件在“实时可视化地图”中展现了这些发现。客户还可以将外部数据（如气候数据）集成到组合中，这将协助用户更好地为或许会影响供需的事情做好预备。

  用户（包含库存司理和需求规划人员）还可以终究靠挑选他们想要重视的地址、危险类型（如缺货或库存积压状况）来创立自己的“洞悉调查列表”。当到达阈值时，将告诉他们。该产品还依据触及的危险量、设备之间的间隔或在设备之间移动货品所需的二氧化碳量等变量生成主张办法。

  AWS供应链还有一个需求规划部件。该解决计划运用机器学习来剖析与实时数据相关的前史出售数据，并创立新的猜测，以更好地契合实在世界的状况。

  Pantoja Navajas表明，虽然AWS供应链或许会学习亚马逊网站（运用的一些算法，但客户加载到AWS供应链中的任何供需数据都不会与其同享。客户数据安全地保存在S3存储桶中。

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