InterSystems Supply Chain Orchestrator

Az adatok minden ellátási lánc-szervezet életereje; az adatmennyiség növekedésével együtt nő az adatsilók elterjedtsége is. A szervezetek arra törekszenek, hogy versenyelőnyre tegyenek szert, értéket nyújtsanak az ügyfeleknek, csökkentsék a kockázatot, gyorsabban reagáljanak az üzleti igényekre, és a versenytársak innovációját megelőzzék. Ugyanakkor a belső és külső forrásokból származó adatokhoz való hozzáférés, azok integrálása és az adatokból cselekvésre ösztönző információkká történő átalakítása továbbra is kihívást jelent.

Az InterSystems Supply Chain Orchestrator™ egy mesterséges intelligencián alapuló döntéshozatali platform, amelyet a következő generációs, ügynökalapú és autonóm ellátási lánc-műveletek megvalósítására fejlesztettek ki. Lehetővé teszi a szervezetek számára egy intelligens adatváz-architektúra kiépítését, amely egyesíti az adathozzáférést, az üzleti kontextust, a fejlett elemzéseket, a munkafolyamatok összehangolását és a mesterséges intelligencia képességeit, így az elszigetelt ellátási lánc-adatokat cselekvésre ösztönző döntésekké és végrehajtható intézkedésekké alakítja át.

A Supply Chain Orchestrator egyik legfontosabb megkülönböztető jellemzője és előnye, hogy minden szükséges kulcsfontosságú adatkezelési képességet biztosít – egyetlen, bővíthető platformon, amelyet a kezdetektől fogva egyetlen architektúrára építettek. Így elkerülhető, hogy több különböző adatkezelési szolgáltatást kelljen bevezetni, konfigurálni és integrálni.

A Supply Chain Orchestrator egy átfogó keretrendszert biztosít, amely a következő beépített ellátási lánc-gyorsító eszközöket tartalmazza, amelyek felgyorsítják és egyszerűsítik az egyedi alkalmazások fejlesztését:

• Bővíthető ellátási lánc adatmodell
• Beépített ellátási lánc elemzési kockák
• Kulcsfontosságú teljesítménymutató (KPI) keretrendszer
• Automatizált problémafelismerés
• Probléma életciklus-menedzsment
• Fejlett analitika a problémák megoldásához
• Ellátási lánc API-k
• Forgatókönyv-elemzés
• Mesterséges intelligencia-asszisztens ellátási lánc-ügynökökkel
• Olyan adatmotor, amely egyetlen motoron belül számos adattípust támogat, beleértve a többmodellű, többszörös hozzáférésű, vektoros, strukturált és strukturálatlan adatokat is
• Adatintegráció és interoperabilitás
• Üzleti intelligencia
• Üzleti folyamatok és szabálymotor

A különböző ellátási láncok közötti közös vonások ellenére minden ellátási lánc valamilyen módon egyedi, így minden vállalkozás felhasználási esete egyedi. Soha nem létezhet olyan „egységes” adatmodell, amely minden típusú ellátási lánc igényeit kielégítené. Ezért fontos, hogy a kanonikus ellátási lánc adatmodellje kibővíthető vagy testre szabható legyen az egyes konkrét felhasználási esetek igényeinek megfelelően. A Supply Chain Orchestrator által biztosított adatmodell a következő funkciókat támogatja:

• Egyéni adatattribútumok: Egyéni adatattribútumok adhatók hozzá a modellben meglévő bármelyik adatobjektumhoz. Ez történhet egy adatobjektum-osztály testreszabásával vagy egyszerűen egy API-hívással.
• Egyéni adatobjektumok: Ha a kanonikus adatmodell nem biztosítja a szükséges üzleti entitást, új objektum hozható létre. Egy új adatobjektum létrehozható egy új osztálydefinícióval vagy egyszerűen egy API-hívással.
• API-támogatás az adatmodell-bővítésekhez: Mint fentebb említettük, az API-k segítségével egyéni attribútumok adhatók hozzá, illetve új egyéni objektumok hozhatók létre. API-kat is biztosítunk az aktuális adatmodell részleteinek vizsgálatához: mely objektumok a rendszer által definiáltak és melyek az egyéni objektumok; milyen attribútumok vannak definiálva az egyes objektumokhoz; és melyek az egyéni attribútumok.
• API-támogatás az adatok eléréséhez: Az adatmodell kiterjesztését követően az API-k segítségével hozzáférhetünk a kiterjesztéshez: adatokat adhatunk hozzá a kiterjesztett adatmodellhez, lekérdezhetünk adatokat egyéni attribútumok vagy egyéni objektumok alapján, illetve egyéb CRUD-műveleteket (létrehozás, olvasás, frissítés és törlés) hajthatunk végre az adatokon a kiterjesztett adatmodell bármely pontján.
• Frissítésbiztos: Az adatmodell bármely bővítése megmarad a Supply Chain Orchestrator frissítése során, még akkor is, ha a kanonikus adatmodell egy új kiadásban továbbfejlesztésre kerül. A frissítésekhez nincs szükség további adatmigrációs lépésre.

A beágyazott elemzési funkciók és a kanonikus ellátási lánc-adatmodell segítségével az ügyfelek az adatok betöltését követően azonnal kihasználhatják azokban rejlő értéket, például üzleti intelligencia-irányítópultok vagy jelentések formájában. Az intelligens adatszövet architektúrával nincs szükség az adatok tranzakciós sémából analitikai sémába történő áthelyezésére, és az analitikai kockákat közvetlenül az ellátási lánc adatmodelljén lehet definiálni. Ennek további felgyorsítása érdekében az ellátási lánc kulcsfontosságú adatobjektumaihoz, például a megrendelésekhez, szállítmányokhoz, készletekhez és problémákhoz tartozó adatkockák előre elkészített keretrendszerek az Supply Chain Orchestratorban. Ezek a kockák egyéni műszerfalak konfigurálására, üzleti intelligencia (BI) jelentések létrehozására, vagy más támogatott BI-eszközök által történő felhasználásra használhatók. Az alapértelmezés szerint rendelkezésre álló adatkockák az adatmodell kiterjesztése vagy testreszabása révén új mutatókkal vagy dimenziókkal bővíthetők. Az új kockák azonban önállóan is konfigurálhatók. A szokásos üzleti intelligencia (BI) és jelentéskészítési alkalmazások mellett a Supply Chain Orchestrator a kockákat a KPI-keretrendszerének alapjaként is felhasználja.

Az ellátási lánc számos tevékenységét kulcsmutatók (KPI-k) irányítják, amelyek számos különböző célra felhasználhatók, például az üzleti célok nyomon követésére vagy az ellátási láncban felmerülő kockázatok felismerésére. Koncepcionálisan sok közös ellátási lánc KPI létezik, mint például a határidőre teljesített megrendelések (OTIF) vagy a korosodó készlet, de az e KPI-k mögött álló tényleges logika még mindig eltérő lehet az egyes vállalkozásoknál. Az Supply Chain Orchestrator olyan KPI-keretet kínál, amely az ügyfél sajátos logikája alapján konfigurálhatja a KPI-ket. A KPI-keretrendszer lehetővé teszi az ügyfelek számára, hogy a KPI-ket a következő részletekkel határozzák meg:

• KPI-logika: Például a "késve" meghatározásának logikája a késve szállított rendelés KPI-hez.
• KPI-dimenziók: Ha egy ügyfél országonként és termékenként szeretné megtudni a késve érkező rendeléseket, a KPI-definíció tartalmazhat országot és terméket KPI-dimenzióként.
• KPI-küszöbértékek: Minden egyes KPI-hez két KPI-küszöbértéket lehet meghatározni, a figyelési küszöbértéket és a figyelmeztető küszöbértéket.
• KPI-érték típusa: Kétféle értéket lehet használni egy KPI-hez: nyers értéket (például a késedelmes megrendelések száma vagy az árbevétel dollárban kifejezett összege) vagy százalékos értéket (a késedelmes megrendelések százalékos aránya).
• Issue flag: Egy KPI használható arra, hogy automatikusan generáljon problémákat minden olyan adatrekordhoz, amely megfelel a KPI feltételének. Például a késve szállított rendelés KPI-je lehet probléma generáló KPI, így minden késve szállított rendelésről probléma generálódik és nyomon követhető a rendszerben.

Az ellátási láncban bekövetkező zavarokat és kockázatokat a Supply Chain Orchestratorban problémaként modellezik. A problémák automatikusan generálhatók a KPI-k alapján, kiválthatók üzleti folyamatokból, vagy importálhatók külső rendszerekből. Miután egy problémát elmentettek a Supply Chain Orchestrator rendszerbe, annak életciklusa a rendszeren belül kezelhető, ideértve a probléma állapotának beállítását, a problémaelemzés elvégzését, a cselekvésre ösztönző betekintések biztosítását stb. A Supply Chain Orchestrator emellett azonnal használható problémamegoldási elemzéseket is biztosít, amelyek segítségével az ügyfelek megismerhetik a különböző kategóriákba tartozó problémákat, a különböző típusú problémák üzleti hatásait, valamint a problémák állapotára vonatkozó statisztikákat.

A hibák életciklus-kezelésének egyik kulcsfontosságú eleme a hibaanalízis, amely a következő információkat nyújthat egy hibáról:

• Súlyossági szint: Milyen nagy hatással van az üzletre?
• Sürgősségi szint: Mennyire kritikus az idő szempontjából a kérdés? A kiváltó okok elemzése, pl. mi váltotta ki a problémát?
• Hatáselemzés: Milyen hatása lenne ennek a kérdésnek, ha nem foglalkoznának vele megfelelően?
• Előírásos, cselekvőképes meglátások elemzése: Melyek a javasolt intézkedések a probléma kockázatának és a kapcsolódó üzleti hatásoknak az enyhítésére?

Bár az egyes üzleti kihívások elemzése eltérő, a Supply Chain Orchestrator biztosítja azt a kulcsfontosságú infrastruktúrát és keretrendszert, amely leegyszerűsíti a fenti elemzési igényekhez kapcsolódó üzleti folyamatok és üzleti szabályok fejlesztését vagy konfigurálását, így ideális megoldás mind a rendszerintegrátorok, mind az alkalmazásszoftver-fejlesztők számára.

Az API-k az Supply Chain Orchestrator összes funkciójához biztosítanak hozzáférést, többek között:

• Adatmodell API-k a modell felfedezéséhez és a modellbővítéshez.
• Adathozzáférési API-k az adatkezeléshez, beleértve az ellátási lánc bármely adatának létrehozását, olvasását, frissítését és törlését (CRUD), valamint a keresési lehetőségeket. Minden adat-hozzáférési API támogatja a felhasználó által definiált oldalozást és rendezést, ami megkönnyíti a kapcsolódó felhasználói felületek fejlesztését.
• KPI-kkel kapcsolatos API-k, beleértve a definiált KPI-k listázását, új KPI-k létrehozását, KPI-érték vagy -értékek lekérdezését, a KPI-hez kapcsolódó adatrekordok listájának lekérdezését stb.
• Egy API a hibakezeléshez, amely magában foglalja az új hibák létrehozását, a hibák részleteinek keresését és lekérését az elemzési eredményekkel együtt, a hibák elemzésének futtatását, valamint a hibák lezárását.

A fent felsorolt API-k mellett a Supply Chain Orchestrator számos további API-t is biztosít az adatplatform különböző területeihez.

Azokkal az AI-megoldásokkal ellentétben, amelyek önálló segédpilótaként vagy elszigetelt AI-asszisztenseként működnek, a Supply Chain Orchestrator közvetlenül beépíti az AI-t az operatív döntéshozatali munkafolyamatokba, lehetővé téve a szervezetek számára, hogy az átláthatóságtól az intelligenciáig, majd végső soron az autonóm végrehajtásig haladjanak előre.

Az InterSystems meggyőződése szerint a sikeres, ügynökalapú ellátási láncokhoz négy alapvető képességre van szükség:

• Egy intelligens és kontextusba ágyazott adatbázis.
• Döntéshozatali intelligencia, amely ötvözi az elemzéseket az üzleti ismeretekkel és az operatív kontextussal.
• Olyan mesterséges intelligencia-ügynökök, amelyek támogatják az emberi döntéshozatalt és automatizálják a rutinfeladatokat.
• A munkafolyamatok összehangolása és irányítása, amelynek köszönhetően a döntések cselekvéssé válnak.

A Supply Chain Orchestrator ezeket a funkciókat egyetlen architektúrában egyesíti.

A hatékony mesterséges intelligencia alapja a megbízható, kontextusba ágyazott és hozzáférhető adat. A Supply Chain Orchestrator egységes adatbázist biztosít, amely egyetlen platformon támogatja a tranzakciós, analitikai, operatív és mesterséges intelligencia alapú feladatokat. Ez az intelligens adatbázis felszámolja az adatsilókat, miközben biztosítja a megbízható, mesterséges intelligencián alapuló döntésekhez szükséges üzleti kontextust.

A Supply Chain Orchestrator összehangolja a vállalati adatokat, az operatív kontextust, az üzleti irányelveket és az ellátási lánc terén szerzett szakértelmet, hogy támogassa az intelligens döntéshozatalt. A cél nem csupán a kérdések megválaszolása, hanem az, hogy segítse a szervezeteket a lehetőségek megértésében, a kompromisszumok értékelésében és a legjobb cselekvési terv meghatározásában. Ez lehetővé teszi a szervezetek számára, hogy a műszerfalak és a jelentések szintjén túllépve a gyakorlatias információk és az operatív döntéshozatal támogatása felé haladjanak.

A Supply Chain Orchestrator speciális mesterséges intelligencia-ügynököket biztosít, amelyek kiegészítik az emberi döntéshozatalt és támogatják az intelligens üzleti folyamatokat.

• Az adatügynökök segítségével mind a technikai, mind az üzleti felhasználók felfedezhetik, elérhetik, előkészíthetik, kiegészíthetik és kontextusba helyezhetik a vállalat egészéből származó információkat.
• Az üzleti folyamat-ügynökök figyelemmel kísérik a műveleteket, azonosítják a kivételes eseteket, koordinálják a munkafolyamatokat, valamint az ügyfélspecifikus üzleti irányelvek, szabályok és működési folyamatok alapján intézkedéseket javasolnak vagy hajtanak végre.
• A memória- és kontextuskezelő modulok gondoskodnak az üzleti kontextus, a szervezeti tudás, a korábbi döntések, az ügyfélspecifikus működési gyakorlatok és az iparági szakértelem megőrzéséről.

A szervezetek különböző ütemben és eltérő irányítási követelmények mellett vezetik be a mesterséges intelligenciát. A Supply Chain Orchestrator több szintű operatív autonómiát támogat:

• „Human-in-the-loop” döntéshozatali támogatás, amelynek keretében a mesterséges intelligencia-ügynökök elemzik a helyzeteket, javaslatokat dolgoznak ki, majd a felhasználó jóváhagyására terjesztik elő a lehetséges megoldásokat.
• „Human-in-the-loop” automatizálás, amelynek keretében a felhasználók felügyelik a folyamatot, miközben az ügynökök a jóváhagyott munkafolyamatokat hajtják végre és a rutin jellegű döntéseket hozzák meg.
• Teljesen autonóm végrehajtás, amelynek során a mesterséges intelligencia-ügynökök az előre meghatározott irányelvek és irányítási keretek között automatikusan figyelemmel kísérik az eseményeket, döntéseket hoznak és műveleteket indítanak el.

Ez a megközelítés lehetővé teszi a szervezetek számára, hogy fokozatosan növeljék az automatizálás mértékét, miközben megőrzik az operatív irányítást és a jogszabályi előírások betartását.

A Supply Chain Orchestrator™ AI Assistant természetes nyelvű támogatást nyújt, és lehetővé teszi az üzleti felhasználók számára, hogy kölcsönhatásba lépjenek a Supply Chain Orchestrator által támogatott funkciókkal. Például a felhasználó saját nyelvén vagy terminológiájával lekérdezhet bármilyen ellátási lánc-adatot a Supply Chain Orchestratorban, vagy magyarázatot kérhet a Supply Chain Orchestrator által tett ajánlásra vonatkozóan. A „

” mesterséges intelligencia-asszisztens a következő funkciókra összpontosít:

• Az ellátási lánc adataihoz való hozzáférés: Ez lehet egy konkrét adatrekord (például egy ügyfélmegrendelés) közvetlen lekérdezése, vagy összesített adatok (például régiók és időtartamok szerinti árbevétel) lekérdezése.
• Döntéshozatali segéd: Segít a felhasználóknak megérteni azokat az üzleti logikákat és szabályokat, amelyek alapján a Supply Chain Orchestrator hibaanalíziséből cselekvésre alkalmas következtetések születnek.
• Memóriakezelés: Számos oka van annak, hogy a memória miért fontos a mesterséges intelligencia-megoldások felhasználói élménye szempontjából; például azért, hogy a mesterséges intelligencia jobban megértse egy adott iparágat, vagy azért, hogy a felhasználó egyéni preferenciáinak és beállításainak megőrzésével minimalizálja a felhasználónak szóló felszólítások számát stb.

A Supply Chain Orchestrator egy hatékony döntéshozatali intelligencia-platform, amely bármely iparágban működő szervezet számára alkalmas. Ez lehetővé teszi az alkalmazásfejlesztők számára, hogy konfigurálás és összetétel révén különböző alkalmazások funkcióit egyesítsék.

Mivel az ellátási láncban működő szervezeteknek egyre növekvő adatmennyiség mellett valós idejű döntéseket kell hozniuk, a kihívás az adatsilók lebontásában, a teljes folyamatra kiterjedő átláthatóság biztosításában, valamint a valós idejű, beágyazott prediktív és preskriptív elemzésekben rejlik, hogy gyorsabban és pontosabban tudjanak reagálni a kivételes helyzetekre és zavarokra. A valós idejű adatmegosztásra és a megbízható elemzésekre összpontosítva a Supply Chain Orchestrator lehetővé teszi a szervezetek számára, hogy optimalizálják ellátási láncuk működését és javítsák általános hatékonyságukat.

A különböző adatforrások zökkenőmentes integrálásával a Supply Chain Orchestrator támogatja a döntéshozókat, elősegítve a jobb eredmények elérését és értéket teremtve az ügyfelek számára. Azok számára, akik a mai, egyre összetettebb ellátási lánc-menedzsment kihívásaival küzdenek, a Supply Chain Orchestrator egységes adatokon alapuló, egységes képet nyújt az ellátási láncról.

1 – Az ellátási lánc teljesítményének optimalizálása egységesített adatok segítségével