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数字化供应链价值
供应链数字化通过改善企业敏捷性来提升企业运营质量和效率、降低生产成本、提高资金流的灵活性，推动企业卓越运营并成功实现转型升级。
智能和数字化提升供应链管理和供应链服务能力。供应链管理人员可充分利用可用数据/信息，加强端到端的客户参与，改善生产和服务各环节的互动方式。数字技术为供应链管理者提供前所未有的信息透明度，并可根据需求建立需求感知功能，预测未来生产或服务各环节的变化和趋势，提高预测质量和运营效率。例如，供应链终端跟踪系统可随时发送有关订单的详细更新。
应用数字化的智能供应链实现自动化，大幅降低企业生产成本。根据麦肯锡的预测*，通过应用先进的方法计算和优化策略，对线路进行智能规划，并优化运输动态，运输和仓储成本可降低多达30%。同时借助先进的数字化系统支持，80%至90%的任务和工作计划可以实现自动化*。
与人工操作相比，建立在实时更新的方案基础上的自动化供应链决策流程，信息更加准确及时，同时系统还能检测到需要即刻干预的异常状况。自动化操作简化供应链专业人员的工作，使他们能够专注于更有价值的任务。例如，数字解决方案可以配置为自动处理实时信息、自动化准备和工作流程管理，从而消除收集、清理和输入数据的手动工作。
企业应用数字化的智能供应链可缓解资金流压力。 生产和商业企业的资金流压力相当大部分来自于库存。实施新的生产计划算法，可精细化生产和制造过程中需求和供应的变化，实现库存的最小化。
另外，由于需求/供应的预测准确度大幅提高，流程中的不确定性得以大幅降低，对安全库存的考量也相应减少甚至消失，这使得零库存计划成为营运选择之一。麦肯锡预测*，应用智能供应链管理，整体库存将减少75%，极大缓解了企业的资金流压力。
* Source： Supply Chain 4.0 – the next-generation digital supply chain， McKinsey， October 2016
数字化供应链特点
全球经济在转型升级，互联网、物联网、人工智能、机器学习和云计算的浪潮席卷全球，企业创新面临的现代商业环境对精细化、精益化管理提出了更高要求。
传统供应链中，数字垃圾/数据垃圾阻碍了智能化供应链应用的潜力。数字化供应链使用物联网和其他先进技术，自动收集和处理信息，利用人工智能和大数据算法提升价值数据，减少数字垃圾的产生，并自动支持决策制定和其他活动。
不断扩展的数字技术和人工智能、物联网、大数据实现云端智能供应链服务，提供越来越多的数字解决方案满足供应链管理需求。
机器学习系统可以为供应链管理者建议如何处理特定情况，例如根据新客户订单更改物料计划和计划，或者完全自动化进行决策。
自动化决策系统可以跨职能部门进行调整，以提升效率。功能强大且用户友好的分析工具可以编译大量非结构化数据，并从中提取有用的见解。
人工智能应用程序可以自动跟踪性能问题，查找根本原因，然后向管理人员推荐纠正措施。云端数字技术的另一个好处是它们比以前更容易设置和使用，也更能提供个性化的产品和服务。
例如，基于云的产品可以随时进行试点，然后在各组织之间快速扩展。许多新技术可以使用标准应用程序编程接口（API）连接到ERP系统，与现有系统或软件包轻松集成。
AWS针对供应链的服务组合和价值
针对智能供应链，面向工业、消费者和商业解决方案的AWS物联网产品可跨越云端，通过各种设备，为几乎所有物联网应用案例构建供应链解决方案。基于 AWS 物联网与人工智能卓越的集成能力，供应链设备更智能。此外，利用AWS设备软件，哪怕没有网络，供应链管理人员依然可以安全地连接设备、收集数据，通过大数据分析和人工智能算法在本地执行智能化操作。
Georgia-Pacific是世界上最大的纸浆、毛巾、薄纸木材和石膏建筑产品的制造商和分销商之一。Georgia-Pacific使用Amazon Kinesis将实时数据从制造设备传输到基于Amazon S3的中央数据湖，使其能够大规模地获取和分析结构化与非结构化数据。
同时，Georgia-Pacific使用基于AWS的高级分析解决方案，优化了工厂的关键制造流程，增加了数百万的利润。例如，对于生产线，AWS数据分析技术预测纸张母纸卷的质量，消除了40%的纸卷撕裂，一条生产线即可增加数百万美元的利润。
Georgia-Pacific的定向刨花板（OSB）工厂，通过优化切削过程，使生产过程中相关的废物减少了30%。利用人工智能进行预测，Georgia-Pacific现在可以提前60-90天预测设备故障，这意味着可以计划设备停机时间，提高资产利用率和造纸厂安全性，并帮助工厂避免计划外生产停工造成的收入损失。
Georgia-Pacific使用Amazon EMR通过Amazon Redshift以结构化方式对数据进行转换。分析师使用Amazon Athena在Amazon Simple Storage Service（S3）之上查询原始数据，其中包括制浆机制、造纸机、转换生产线、振动趋势、产量和纸张质量等信息。
Georgia-Pacific还使用AWS SageMaker来大规模构建、培训和部署ML模型。使用基于原始生产数据构建的ML模型，Amazon SageMaker可为机器操作员提供有关最佳机器速度和其他可调变量的实时反馈，使经验不足的操作员能够更早地检测到潜在质量问题。
AWS帮助Georgia-Pacific优化供应链流程，大大降低了成本开支。
AWS协同大众汽车集团整合其全球供应链
大众汽车计划通过工业云把其在全球122个制造工厂内的生产设备互连，以存储、收集设备上的运营数据，并对其进行分析以优化生产。
这一工业平台计划将大约1，500名大众供应商的数据也添加到互联组合中。来自所有工厂的数据组合将为工艺优化提供新的能量。这些措施包括更有效地控制物料流、早期发现和消除供应瓶颈和生产过程中断、优化工厂中机器和设备的运行、建立生产计划和库存管理、削减生产过程中的设备浪费、监控轿车零部件在整个供应链中的活动状况、跟踪工厂内外货物转移、车辆定位服务、跨系统分析效率等等。
大众汽车选择了AWS服务组合，包括物联网（IoT）、Amazon Simple Storage Service （S3）的企业级数据湖、AWS的连接设备和Amazon SageMaker人工智能开发工具包、机器学习分析和计算服务、智能机器人和数据分析功能等。这些服务专为生产环境开发，并可根据其他具体要求扩展到汽车行业。另外，该方案部分将构建在AWS Outposts上。该平台实现了系统与工厂之间数据交换的标准化和简化。通过大众工业云的发展，大众汽车所有122个生产工厂将实现标准化和网络化，为其生产和物流的无缝数字化奠定基础。
大众汽车和AWS的合作将对大众汽车全球供应链的生产效率和质量产生深远的影响。利用物联网、机器学习、云计算，大众汽车的目标是提高工厂的生产率，长期整合大众汽车在工业云中的供应链（ 遍布全球的1，500多家供应商和合作伙伴的30，000多个地点）。大众和AWS建立的开放行业平台，未来也可应用于其他合作伙伴。
智能化的欣和食品供应链
中国烟台欣和企业食品有限公司（以下简称“欣和”）经过26年的不断发展，已经成为一家生产多品类食品的大型企业，拥有十多家子公司，并采用集团化统一管理实现可靠的饮食供应链、创新的产品研发、高标准的生产制造、便捷的零售渠道、极致的饮食体验以及全方位食物教育。
随着生产规模的扩大，欣和原有的IT架构开始遇到瓶颈，无法满足业务快速发展的需求。产品研发、市场推广、消费者沟通、营销渠道管理对大规模的数据分析和处理提出了更高的要求，欣和选择以AWS云平台为基础进行整体的大数据战略规划。
当前欣和的经销商供应链、消费者服务、电商平台都建立在AWS上。AWS云平台提供了丰富的功能来支持大数据湖的建设，包括Amazon S3、Amazon EMR、Amazon RDS、Amazon DynamoDB、Amazon Redshift等，这些功能涵盖了数据存储、安全保护、分析、处理等各个方面。
AWS帮助欣和快速利用数字做决策，实现数据业务化;业务上完善精准投入，实现精准营销。
最新的数字技术使企业全面改变其供应链的运作方式。Georgia-Pacific利用供应链带来的自动化，提高刚性效率，智能化满足差异化、个性化需求，为供应链带来新的速度、效率和灵活性。AWS全球的云平台整合了大众集团全球供应链资源和用户。欣和以信息流为中心，带动物流和资金流的运转。应用AWS的全球服务网络，数字化的智能供应链全面互联，在技术上力推企业出海，业务模式上助力企业扩展新市场，发掘价值点。
来源：中桥数据谈
工商网监
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