検出 (メトリクスとルール)

メトリクス: 定量化可能な計算 Amazon Connect Decisions は、サプライチェーンデータに対して実行されます。たとえば、A クラス製品の過去 4 週間の予測精度や、サイトごとの在庫日数などです。メトリクスは、スタンドアロン KPIsことも、ルールへの入力として機能することもできます。

ルール: 1 つ以上のメトリクスを参照し、しきい値が満たされたときに発射してインサイトをトリガーする条件。例えば、予測精度が 85% を下回ったとき、または供給日数が順序変更しきい値を下回ったときにトリガーするルールなどです。

需要と供給の両方のモニタリング用に設定されたすべてのメトリクスとルールを表示する

個々のメトリクスまたはルールを編集する

現在の設定で生成される全体的なインサイトを確認する

自然言語を使用する: オンボーディングエージェントにメトリクスの作成を依頼します。例：「過去 4 週間の A クラス製品の予測精度を追跡するメトリクスを作成する」 エージェントは、要件をメトリクス設定に変換します。

メトリクスの作成ボタンを使用する:「メトリクスの追加」をクリックしてメトリクス作成インターフェイスを開き、パラメータを直接定義します。

設定を確認する: 記述子、ディメンションの粒度、時間範囲、その他のパラメータなど、メトリクスの現在の設定を確認します。

自然言語で質問する: オンボーディングチームメイトと協力して、メトリクスを理解して絞り込みます。次のような質問をします。

説明可能性の確認: SQL クエリを直接確認する代わりに、メトリクスがプレーン言語でどのように動作するかを説明する説明可能性セクションを表示します。そのためには、

個々のメトリクスの影響をプレビューする: メトリクスプレビューを使用して、現在の設定で実行時にメトリクスがどのように生成されるかを確認します。特定の製品とサイトでプレビューをフィルタリングして、メトリクスがサプライチェーンのさまざまな部分にどのように影響するかを理解します。そのためには、次の操作を行います。

プレビューを反復する: オンボーディングエージェントと協力してメトリクスを絞り込むときは、プレビューを使用して変更を検証します。プレビュー結果が運用上のニーズと一致するまで反復処理を続け、設定を保存します。

「このフィールドは何を行いますか？」

「予測精度 SQL を編集できますか？」

「週次レポート用の時間粒度はどのように設定すればよいですか？」

自然言語を使用する: オンボーディングチームメイトにルールの作成を依頼します。例：「A クラス製品の予測精度が 85% を下回ったときに警告するルールを作成します。」 エージェントは、要件をルール設定に変換します。

ルールの作成ボタンを使用します。「ルールの追加」をクリックしてルール作成インターフェイスを開き、パラメータを直接定義します。

設定を確認する: メトリクス接続、しきい値、条件、粒度設定など、ルールの現在の設定を確認します。

自然言語で質問する: オンボーディングチームメイトと協力してルールを理解して絞り込みます。次のような質問をします。

個々のルールの影響をプレビューする: ルールプレビューを使用して、現在の設定で実行時にインサイトがどのように生成されるかを確認します。特定の製品とサイトでプレビューをフィルタリングして、ルールがサプライチェーンのさまざまな部分にどのように影響するかを理解します。

プレビューで反復する: オンボーディングエージェントと協力してルールを絞り込むときは、プレビューを使用して変更を検証します。プレビュー結果が運用上のニーズと一致するまで反復処理を続け、設定を保存します。

「このしきい値フィールドは何を制御しますか？」

「これをクラス A 製品に制限できますか？」