主要な概念と用語

インサイト: プロアクティブサプライチェーンモニタリングのコアリソース、および Amazon Connect Decisions で作業するプライマリエンティティ。インサイトは、サプライチェーンの問題の検出、根本原因分析、推奨されるアクションをまとめ、オペレーションに影響を与える前に問題を特定して解決するのに役立ちます。インサイトは、メトリクスが定義された条件 (たとえば、「製品 A の予測精度がサイト B で 72% に低下しました」) を超過したことをルールが検出したときに生成されます。同じ製品、サイト、レコメンデーションタイプを共有する関連検出は 1 つのインサイトに統合されるため、1 か所で調査して対処できます。

メトリクス: サプライチェーンのパフォーマンスを評価する定量化可能なメジャー。メトリクスは、モニタリング対象 (予測精度、インベントリレベル、カバー日数など) と、データ全体でこれらの測定値を計算する方法を定義します。

ルール: 例外 (インサイト) を生成するタイミングを定義するビジネスロジック。ルールは、メトリクスに基づいてインサイトをトリガーするしきい値、条件、基準を指定します (例：「A クラス製品の予測精度が 85% を下回ると例外を生成する」）。メトリクスとルールは連携してインサイトを生成します。メトリクスは測定対象を定義し、ルールはそれらのメトリクスをしきい値と照らし合わせて評価し、インサイトを生成するタイミングを決定します。たとえば、予測精度メトリクスはパフォーマンスを計算し、ルールは、そのメトリクスが A クラス製品で 85% を下回るとインサイトをトリガーします。

根本原因: 例外が発生した理由を説明する AI を活用した調査。根本原因分析では、寄与要因、データパターン、コンテキスト情報を調べて、パフォーマンスの逸脱の根本的な理由を特定します。

推奨事項: 例外を解決するために AI が生成した推奨アクション。推奨事項には、根本原因に対処し、通常のオペレーションを復元するための具体的で実用的な手順が記載されています。

エージェントガイドライン: 例外を分析してレコメンデーションを生成する際の AI エージェントの動作をガイドする手順。これらのガイドラインには、ビジネスポリシー、運用上の制約、意思決定の設定が含まれています。

重要度要因: 財務上の影響が例外の優先順位付けにどのように影響するかを決定する設定。重要度要因は、最もビジネスクリティカルな問題を最初に浮き彫りにするのに役立ちます。

ベースライン予測 – システムが履歴データを使用して予測を生成することを指します。なんらかの上書きを適用する前の初期需要予測が提供されます。

データセット – 販売注文履歴や製品情報など、予測の生成に使用するデータのコレクションです。

需要計画サイクル – 需要計画の作成と最終化にかかる時間です。これには、予想の生成、ステークホルダーとの協力による需要計画の調整と公開などがあります。

需要計画 – 計画は定義された期間に対して作成され、ローリングタイムウィンドウ (計画サイクル) を通じて定期的に更新されます。各需要計画には、計画サイクル内に複数のバージョンを含めることができ、計画サイクル内で受信した増分データの計画の改良をサポートします。需要計画には、次のようなステータスを表示できます。

予測設定 – 予測生成の計画を管理する一連の計画条件。これには、Demand Planning による予測の生成方法に影響する計画サイクル設定、期間の詳細度、階層設定などがあります。

予測の詳細度 – 予測の作成方法と管理方法を定義します。製品、ロケーション、顧客、チャネルの各ディメンションを組み合わせて使用できます。データセット内の製品ごとに、予測データを日、週、月、または年ごとに集計する時間間隔を選択することもできます。例えば、予測の詳細度が日次に設定されている場合、データセット内の各製品の予測は日次で表示されます。

上書き – システムが生成した予測に対して行う変更を指します。

計画期間 – 予測が生成される将来の期間の合計。予測開始日から測定されます。計画期間は、タイムバケット (日単位、週単位、月単位) と計画期間の長さを組み合わせて決定されます。たとえば、26 週間の計画期間を持つ週次計画では、予測開始日から次の 26 週間をカバーする予測が作成されます。

製品ライフサイクル – 製品ライフサイクルとは、導入からサポート終了 (EoL) までの製品のさまざまな段階を指します。

公開された需要計画 – 計画の最終出力。最終化された需要計画を下流の在庫システムと供給計画システムに公開して実施することを選択できます。