La gestione dell'inventario è una funzione fondamentale per qualsiasi azienda che si occupa di prodotti fisici. La sfida principale che le aziende devono affrontare con la gestione dell'inventario è bilanciare il costo di conservazione dell'inventario con la necessità di garantire che i prodotti siano disponibili quando i clienti li richiedono.
Le conseguenze di una cattiva gestione dell'inventario possono essere gravi. L'eccesso di scorte può comportare un aumento dei costi di mantenimento e degli sprechi, mentre la carenza di scorte può comportare perdite di vendite, una minore soddisfazione del cliente e danni alla reputazione dell'azienda. Una gestione inefficiente dell'inventario può anche impegnare risorse preziose, tra cui capitale e spazio di magazzino, e può avere un impatto sulla redditività.
La previsione è un altro componente fondamentale di una gestione efficace dell'inventario. La previsione accurata della domanda di prodotti consente alle aziende di ottimizzare i livelli di inventario, ridurre al minimo le scorte esaurite e ridurre i costi di mantenimento. Tuttavia, la previsione può essere un processo complesso e previsioni imprecise possono portare a mancate opportunità e mancati guadagni.
Per affrontare queste sfide, le aziende hanno bisogno di una soluzione di gestione e previsione dell'inventario in grado di fornire informazioni in tempo reale sui livelli di inventario, sulle tendenze della domanda e sul comportamento dei clienti. Una soluzione di questo tipo dovrebbe utilizzare le tecnologie più recenti, inclusi i sensori Internet of Things (IoT), il cloud computing e l'apprendimento automatico (ML), per fornire dati accurati, tempestivi e fruibili. Implementando una tale soluzione, le aziende possono migliorare i propri processi di gestione dell'inventario, ridurre i costi di mantenimento, aumentare i ricavi e migliorare la soddisfazione del cliente.
In questo post, discutiamo di come semplificare i sistemi di previsione della gestione dell'inventario con analisi gestite da AWS, AI/ML e servizi di database.
Panoramica della soluzione
Nel panorama aziendale altamente competitivo di oggi, è essenziale per i rivenditori ottimizzare i propri processi di gestione dell'inventario per massimizzare la redditività e migliorare la soddisfazione del cliente. Con la proliferazione dei dispositivi IoT e l'abbondanza di dati da essi generati, è diventato possibile raccogliere dati in tempo reale sui livelli di inventario, sul comportamento dei clienti e su altre metriche chiave.
Per sfruttare questi dati e creare un'efficace soluzione di previsione e gestione dell'inventario, i rivenditori possono utilizzare una gamma di servizi AWS. Raccogliendo dati dai sensori del negozio utilizzando AWS IoT Core, ingerendolo utilizzando AWS Lambda a Amazon Aurora senza server, e trasformandolo usando Colla AWS da un database a un Servizio di archiviazione semplice Amazon (Amazon S3), i rivenditori possono ottenere informazioni approfondite sul loro inventario e sul comportamento dei clienti.
Con Amazzone Atena, i rivenditori possono analizzare questi dati per identificare tendenze, modelli e anomalie e utilizzarli Amazon Elastic Cache per applicazioni rivolte ai clienti con latenza ridotta. Inoltre, creando un'applicazione per punto vendita su Amazon QuickSight, i rivenditori possono incorporare le visualizzazioni a 360 gradi dei clienti nell'applicazione per fornire esperienze di acquisto personalizzate e fidelizzare i clienti.
Finalmente possiamo usare Amazon Sage Maker per costruire modelli di previsione in grado di prevedere la domanda di inventario e ottimizzare i livelli delle scorte.
Con questi servizi AWS, i rivenditori possono creare una soluzione di previsione e gestione dell'inventario end-to-end che fornisce informazioni in tempo reale sui livelli di inventario e sul comportamento dei clienti, consentendo loro di prendere decisioni informate che guidano la crescita aziendale e la soddisfazione del cliente.
Il diagramma seguente illustra un'architettura di esempio.
Con i servizi AWS appropriati, il tuo sistema di gestione e previsione dell'inventario può ottimizzare la raccolta, l'archiviazione, l'elaborazione e l'analisi dei dati da più fonti. La soluzione include i seguenti componenti.
Inserimento e archiviazione dei dati
Le aziende di vendita al dettaglio dispongono di dati basati sugli eventi che richiedono l'azione dei processi a valle. È fondamentale per un'applicazione di gestione dell'inventario gestire l'inserimento e l'archiviazione dei dati per le mutevoli esigenze.
Il processo di inserimento dei dati viene in genere attivato da un evento come l'inserimento di un ordine, che dà il via al flusso di lavoro di gestione dell'inventario, che richiede azioni da parte dei servizi di back-end. Gli sviluppatori sono responsabili del sovraccarico operativo del tentativo di mantenere il carico di inserimento dei dati da un'applicazione basata su eventi.
Il volume e la velocità dei dati possono cambiare ogni giorno nel settore della vendita al dettaglio. Eventi come il Black Friday o una nuova campagna possono creare una domanda volatile in quanto necessario per elaborare e archiviare i dati di inventario. I servizi serverless progettati per adattarsi alle esigenze delle aziende aiutano a ridurre le sfide architettoniche e operative causate dalle applicazioni di vendita al dettaglio ad alta richiesta.
Comprendendo le sfide di scalabilità che si verificano quando la domanda di inventario aumenta, possiamo implementare Lambda, un servizio di calcolo serverless e basato sugli eventi, per attivare il processo di acquisizione dei dati. Man mano che si verificano eventi di inventario come acquisti o resi, Lambda ridimensiona automaticamente le risorse di calcolo per soddisfare il volume di dati in entrata.
Dopo che Lambda ha risposto alla richiesta di azione di inventario, i dati aggiornati vengono archiviati in Aurora Serverless. Aurora Serverless è un database relazionale senza server progettato per adattarsi alle esigenze dell'applicazione. Quando i picchi di carico si verificano durante eventi come il Black Friday, Aurora Serverless distribuisce solo la capacità del database necessaria per soddisfare il carico di lavoro.
Le applicazioni di gestione dell'inventario hanno esigenze in continua evoluzione. L'implementazione di servizi serverless per gestire l'acquisizione e l'archiviazione dei dati non solo ottimizzerà i costi, ma ridurrà anche il sovraccarico operativo per gli sviluppatori, liberando larghezza di banda per altre esigenze aziendali critiche.
Prestazioni dei dati
Le applicazioni rivolte ai clienti richiedono una bassa latenza per mantenere esperienze utente positive con tempi di risposta di microsecondi. ElastiCache, un database in memoria completamente gestito, offre agli utenti il recupero dei dati ad alte prestazioni.
Il caching in memoria fornito da ElastiCache viene utilizzato per migliorare la latenza e il throughput per le applicazioni ad alta intensità di lettura che i rivenditori online sperimentano. Memorizzando parti critiche di dati in memoria come le informazioni sui prodotti a cui si accede comunemente, le prestazioni dell'applicazione migliorano. Le informazioni sui prodotti sono un candidato ideale per un archivio memorizzato nella cache poiché i dati rimangono relativamente gli stessi.
La funzionalità viene spesso aggiunta alle applicazioni di vendita al dettaglio per recuperare i prodotti di tendenza. I prodotti di tendenza possono essere spostati nella cache in base ai modelli di accesso dei clienti. ElastiCache gestisce la memorizzazione nella cache dei dati dell'applicazione in tempo reale, consentendo ai tuoi clienti di sperimentare tempi di risposta di microsecondi supportando al tempo stesso la gestione a throughput elevato di centinaia di milioni di operazioni al secondo.
Trasformazione dei dati
La trasformazione dei dati è essenziale nelle soluzioni di previsione e gestione dell'inventario sia per l'analisi dei dati relativi alle vendite e all'inventario, sia per il machine learning per le previsioni. Questo perché i dati grezzi provenienti da varie fonti possono contenere incoerenze, errori e valori mancanti che possono distorcere i risultati dell'analisi e della previsione.
Nella soluzione di previsione e gestione dell'inventario, AWS Glue è consigliato per la trasformazione dei dati. Lo strumento affronta problemi come la pulizia, la ristrutturazione e il consolidamento dei dati in un formato standard che può essere facilmente analizzato. Come risultato della trasformazione, le aziende possono ottenere una comprensione più precisa dell'inventario, delle tendenze di vendita e del comportamento dei clienti, influenzando le decisioni basate sui dati per ottimizzare la gestione dell'inventario e le strategie di vendita. Inoltre, dati di alta qualità sono fondamentali per gli algoritmi ML per fare previsioni accurate.
Trasformando i dati, le organizzazioni possono migliorare l'accuratezza e l'affidabilità dei loro modelli di previsione, portando in definitiva a una migliore gestione dell'inventario e risparmi sui costi.
L'analisi dei dati
L'analisi dei dati è diventata sempre più importante per le aziende perché consente ai leader di prendere decisioni operative informate. Tuttavia, l'analisi di grandi volumi di dati può essere un'attività dispendiosa in termini di tempo e risorse. È qui che entra in gioco Athena. Con Athena, le aziende possono facilmente interrogare i dati storici di vendita e inventario archiviati nei data lake S3 e combinarli con i dati transazionali in tempo reale dei database Aurora Serverless.
Le funzionalità federate di Athena consentono alle aziende di generare insight combinando set di dati senza la necessità di creare pipeline ETL (estrazione, trasformazione e caricamento), risparmiando tempo e risorse. Ciò consente alle aziende di ottenere rapidamente una comprensione completa del proprio inventario e delle tendenze di vendita, che può essere utilizzata per ottimizzare la gestione e la previsione dell'inventario, migliorando in ultima analisi le operazioni e aumentando la redditività.
Con la facilità d'uso e le potenti funzionalità di Athena, le aziende possono analizzare rapidamente i propri dati e ottenere informazioni preziose, guidando la crescita e il successo senza la necessità di complesse pipeline ETL.
Previsione
La previsione dell'inventario è un aspetto importante della gestione dell'inventario per le aziende che si occupano di prodotti fisici. La previsione accurata della domanda di prodotti può aiutare a ottimizzare i livelli di inventario, ridurre i costi e migliorare la soddisfazione del cliente. Il machine learning può aiutare a semplificare e migliorare la previsione dell'inventario effettuando previsioni più accurate basate su dati storici.
SageMaker è una potente piattaforma ML che puoi utilizzare per creare, addestrare e distribuire modelli ML per un'ampia gamma di applicazioni, inclusa la previsione dell'inventario. In questa soluzione, utilizziamo SageMaker per creare e addestrare un modello ML per la previsione dell'inventario, coprendo i concetti di base di ML, il processo di preparazione dei dati, l'addestramento e la valutazione del modello e la distribuzione del modello per l'utilizzo in un ambiente di produzione.
La soluzione introduce anche il concetto di previsione gerarchica, che implica la generazione di previsioni coerenti che mantengano le relazioni all'interno della gerarchia o la riconciliazione di previsioni incoerenti. Il workshop fornisce un processo dettagliato per l'utilizzo delle capacità di formazione di SageMaker per eseguire previsioni gerarchiche utilizzando dati di vendita al dettaglio sintetici e il pacchetto scikit-hts. Il modello FBProphet è stato utilizzato insieme a metodi di aggregazione e disaggregazione gerarchica bottom-up e top-down. Abbiamo usato Esperimenti Amazon SageMaker per addestrare più modelli e il modello migliore è stato scelto tra i quattro modelli addestrati.
Sebbene l'approccio sia stato dimostrato su un set di dati di vendita al dettaglio sintetico, è possibile utilizzare il codice fornito con qualsiasi set di dati di serie temporali che presenta una struttura gerarchica simile.
Sicurezza e autenticazione
La soluzione sfrutta la scalabilità, l'affidabilità e la sicurezza dei servizi AWS per fornire una soluzione completa di gestione e previsione dell'inventario che può aiutare le aziende a ottimizzare i livelli di inventario, ridurre i costi di mantenimento, aumentare i ricavi e migliorare la soddisfazione del cliente. Incorporando l'autenticazione dell'utente con Amazzonia Cognito ed Gateway API Amazon, la soluzione garantisce che il sistema sia sicuro e accessibile solo agli utenti autorizzati.
Prossimi passi
Il passaggio successivo per creare una soluzione di previsione e gestione dell'inventario su AWS sarebbe passare attraverso il Laboratorio di gestione dell'inventario. Nel workshop, imparerai a utilizzare l'analisi gestita da AWS, l'AI/ML e i servizi di database per approfondire una soluzione di gestione dell'inventario end-to-end. Alla fine del workshop, avrai completato la configurazione e l'implementazione dei pezzi critici che compongono un sistema di gestione dell'inventario.
Conclusione
In conclusione, la creazione di una soluzione di previsione e gestione dell'inventario su AWS può aiutare le aziende a ottimizzare i livelli di inventario, ridurre i costi di mantenimento, aumentare i ricavi e migliorare la soddisfazione del cliente. Con i servizi AWS come IoT Core, Lambda, Aurora Serverless, AWS Glue, Athena, ElastiCache, QuickSight, SageMaker e Amazon Cognito, le aziende possono utilizzare tecnologie scalabili, affidabili e sicure per raccogliere, archiviare, elaborare e analizzare dati da varie fonti .
La soluzione end-to-end è progettata per individui con vari ruoli, come utenti aziendali, ingegneri di dati, scienziati di dati e analisti di dati, che sono responsabili della comprensione, creazione e supervisione dei processi relativi alla previsione dell'inventario al dettaglio. Nel complesso, una soluzione di previsione e gestione dell'inventario su AWS può fornire alle aziende gli approfondimenti e gli strumenti di cui hanno bisogno per prendere decisioni basate sui dati e rimanere competitive in un panorama di vendita al dettaglio in continua evoluzione.
Informazioni sugli autori
Jason D'Alba è un leader di AWS Solutions Architect focalizzato su database e applicazioni aziendali, aiutando i clienti a progettare soluzioni altamente disponibili e scalabili.
Navnit Shukla è un AWS Specialist Solution Architect, Analytics, ed è appassionato di aiutare i clienti a scoprire informazioni dai loro dati. Ha creato soluzioni per aiutare le organizzazioni a prendere decisioni basate sui dati.
Vetri Natarajan è uno Specialist Solutions Architect per Amazon QuickSight. Vetri ha 15 anni di esperienza nell'implementazione di soluzioni di business intelligence (BI) aziendale e prodotti di dati greenfield. Vetri è specializzata nell'integrazione di soluzioni BI con applicazioni aziendali e consente decisioni basate sui dati.
Sindhura Palakodéty è un architetto di soluzioni presso AWS. È appassionata di aiutare i clienti a creare soluzioni Well-Architected su scala aziendale sulla piattaforma AWS ed è specializzata nel dominio Data Analytics.
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- Fonte: https://aws.amazon.com/blogs/big-data/reference-guide-to-build-inventory-management-and-forecasting-solutions-on-aws/
