AWS Supply Chain
统一提供供应链全局库存可视化、需求预测和风险检测，支持供应网络优化的 ML 驱动服务
概述
AWS Supply Chain 是一项利用机器学习统一提供供应链全局库存可视化、需求预测和风险检测的服务。通过连接 ERP、WMS、TMS 等异构系统的数据，构建供应链数据湖，实现跨组织的端到端可视化。ML 模型自动分析需求模式并生成预测，帮助优化库存水平和降低缺货风险。
数据湖构建与异构系统集成
AWS Supply Chain 的第一步是将分散在 ERP（SAP、Oracle）、WMS（仓库管理系统）、TMS（运输管理系统）等异构系统中的数据统一到供应链数据湖。通过预构建的连接器和 AppFlow 集成，无需自定义 ETL 即可导入数据。数据模型基于供应链行业标准（GS1、SCOR 模型）预定义，自动将不同系统的数据映射到统一模式。数据湖构建在 S3 上，支持增量更新和历史数据保留。数据质量检查自动检测缺失值、异常值和不一致性，确保下游分析的可靠性。
ML 驱动的需求预测与库存优化
需求预测引擎使用多种 ML 算法（DeepAR+、Prophet 等）自动选择最佳模型，考虑季节性、趋势、促销活动和外部因素（天气、经济指标）生成预测。预测粒度可达 SKU×地点×日级别。库存优化建议基于预测结果、供应提前期和服务水平目标，计算各 SKU 的最优安全库存和再订购点。过剩库存和缺货风险的可视化仪表板帮助供应链团队快速识别需要关注的品类。与 QuickSight 集成可构建自定义报表和 KPI 监控。
供应链风险检测与应对
风险检测模块持续监控供应链中的潜在中断信号。通过分析供应商交货延迟模式、物流异常、库存消耗速度异常等内部数据，以及自然灾害、地缘政治事件等外部数据，提前识别供应中断风险。风险评分和影响分析帮助优先处理最关键的风险。自动生成的缓解建议包括替代供应商推荐、安全库存调整和运输路线变更。与 SNS 集成可在检测到高风险事件时自动通知相关团队。