Intelligence suppy chain on mos note 20180829
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describe intelligence on Supply Chain initiative & Strategies
Intelligence suppy chain on mos note 20180829
- 1. Artificial Intelligence in Supply chain deployment strategy Supply chain digital workplace use cases 2018-8-28
- 2. 端到端供应链 货源 人员 组织机构 技术 绩效管理 营运 供应商管理 国际运输 国内运输 月台 货场 精益制造 公司内运输 分销中心管理 外向运输 客户交付 Artificial intelligence, Blockchain, Cloud, bigData on Supply Chain Planning & Optimization Streamlining Processes Lean Operation 我们的目的是建立端到端的供应链管理平台，并且在供应链管理平台的基础上， 提供智能化的运营控制台的功能，增加了风险评估发码，这个实质上是公司应 用里的区块产生环节 同时讲我们正在推出的其他云服务，是为整个价值链服务的，如果分析一下供 应链管理的文字云图，那么人工智能，云，大数据，物联网会是一些热点，我 们重点选择ABCD即人工智能AI，区块链Blockchain，云Cloud和大数据bigdata作 为重点 我们根据我们在中国软件领域尤其是供应链执行和优化领域的实践经验，以及 供应链本身的特点，我们已经可以提供基于云的供应链应用服务，在此基础上 的我们有风险或者事件，事实发码，和手机的app样板。现在专注在发码规则配 置的改进工作，以及推出基于供应链的服务片段，比如退货，寄售，再有门店 促销品和预估管理。下一步是提供智能化的工作，在供应链上有辅助的计划和 优化，流程的平顺还是精益操作 2
- 3. will sell cloud with intelligence Slack, DingDing more on process automation, wait to acquire data by client wish or sold big data storage technology but IBM digital workplace for SMEs on platform，IIOT, hyper-ledger Apple，AWS，Google did it different more on device intelligence 数字化创新的每个玩家都意识到，智能化在各种应用当中的重要性，但是在制 造和实体经济当中大家还是有各自不同的参与策略，我们信湾的目标是，推广 带有智能化的云。 不同的公司的策略各不相同，现在公司大致可以分为几类 Slack，微软，丁丁期望建立一个机器人接口的，利用机器人接口的技术领先， 来掌握终端，集成大数据，和提供智能服务，暂时他们提供的技术蓝图更接近 今天讲的工作流软件，因为他们希望和2C平台一样有吸引力，来聚合更多的大 数据以提供智能化的基础 有些公式把聚焦在on device intelligence，比如苹果，Siri是一个基于平台的AI实 践，但是和公司应用还是任重道远 来看看我们的公司应用老大IBM，他们的认知科技IBM Waston也于云合作，但 是 他们的云有 区块链的云IBM hyperledger fabric, 中小公司云 IIOT IBM是现在是和公司应用服务最接近的，其实是技术策略上的渐近衔接，因为 IBM有这方面的经验和客户基础，slack是新创公司，苹果，AWS，google有足 够的经济实力和新技术储备，他们选择的路线图是和他们的优势能力，以及所 3
- 4. 谓前瞻有关，比如在IIOT或者区块链的云应用投资，他们认为公司应用一定用到 这些 信湾的智能化云，在供应链上我们更加注重，供应链以及管理创新，因为我们 的积累有这些根底，而且我们信湾的技术，在过去两年重新建构，我们有基于 分布架构的数字化工作坊，区块发码技术，社交化，当然有独立的系统管理和 中间件平台，以及客户化信息的体现，APP 集成的技术，以及其他的IT技术，支 持云的业务，逻辑，集成，运维和合规等方面的内容 我们可能是从用户体验出发最有亲和力的供应链云应用 1 我们有现在用户听的懂的需要的逻辑，这是这些玩家最为缺乏的 2 我们可以提供将来无论云，区块链的应用，当然可以与IIOT工业物联网，或 者AR VR MR结合 3 社交化引入，为公司应用市场的变化提供可能 当然还有那些有逻辑的玩家，比如SAP，Oracle我们业界老大JDA，包括以工业 物联网进入的玩家，我们后面谈到竞争环境再讨论 3
- 5. 云上工作频道 ? 云上工作坊是数字化的公司机 构和业务流程 ? 轻松搭建不同的业务架构 ? 云上工作频道是拆解的链接企 业内外的业务资源工作流程，为使用者提供 云服务，并可以与其他云频道业务或者公司 自身的业务系统结合 ? 跨供应链的业务流程，分销网络上促 销以及理货流程 ? 公司部门的业务流程，以物料为例比 如退货流程 我们的技术是基于公有云的方向，愿意帮助公司建立公司私有云 Our big Data & Blockchain generator On Cloud AI is automation or smart on specific areas 提一下我们的全新的技术架构，信湾的云上工作坊，和云上工作频道，这是我 们自主研发的digital workplace技术，我们可以帮助公司做私有云，也可以建立 公有云提供服务 我们今年7月完成第一批的登记工作，现在在运维架构和发码规则用户配置上做 持续改进，当然，也利用技术推出具体服务比方退货 应用架构上，频道可以和一组或者一个业务服务功能或者流程对应，利用不同 领域，纵向或者横向的服务来吸引客户，提升流量 当然细分流程可以是吸引客户的周期缩短， 不同频道的组合，可以支持不同的机构组成或者项目组成方式，有很大的灵活 性 那么AI的不同实例就可以带来特定邻域的增值 4
- 6. 频道 1-供应链上的物流以及物料追踪 供应链服务商的服务支持 自有仓库WMS 库存货架寿命 仓库操作绩效和合规分析 供应链上的产物，物料溯源 供应链上的临时节点远程业务服务 库存账目，日结日清 更多公司考虑供应链的可视化作为高优先级的业务改进 端到端的供应链流 农民 工厂 离岸港口 承运人 中转港口 库存集散 到达港口 分销中心 分销商 零售商 电商 消费者 可视化需求 产物追踪和溯源 供应商交付及付款的可视化 跟踪能力 在途库存和位置的可视化 流通环境的库存可视化O2O的一部分 销售和交付的实时可视化 中国电商很强 消费者查询 这里是我们的第一个频道，产销协同需要第一步了解情况，我们建立在供应链 上的物流追溯透明机制，当然包括物流仓储的业务，我们的业务是跨机构，跨 时区，跨国界，支持多元文化的 我可以支撑在供应链透明问题上的云服务，在朔源，货架寿命，操作合规提供 支撑，另外我们可以简便的部署，比方一个促销期间的临时仓库，可能一个手 机可以搞定，当然结合一些小的智能设备，比方小型电子围栏可以提升安全可 靠，但是我们的云是核心，从平台角度总览的变化，用户得到了与运营效率对 等的资源投入，以及全覆盖，这和以往公司应用收环境印象抓大放小，有遗漏 环节对供应链管理是一个积极的促进。 下面我们以我们提出的退货流程为例，这是我们利用我们的技术在供应链领域 的，做的一个公有云实例。其他服务推出也会愈来愈快 5
- 11. 我们综合任何智能 终端，供应链，业 务逻辑，全球化 ? 面向全领域价值链， ? 区块链 ? 开启云上工作坊，全员参与 ? 拥抱人工智能，与时俱进 ? 技术上社交化 ? 网页版，触屏版，以及马上有的客户端， ? 结合最新的信息科技，拥抱区块链，人 工智能 ? 结合最新终端技术嵌入VR AR MR 这里强调在我们的供应链部分 我们面向全领域，市面上都是抓大放小，我们考虑全球部署的公有云，虽然暂 时如果在北京时间上多机构可以享受灵活机构的好处 全员参与。提一下我们的频道是在同一规划下，可以分步实施，那么规则IT系统 和业务的能力 当然技术上我们有多种架构，互联网和移动是我们的一个方向，虽然我们原先 的公司模式下的系统很有技术优势，也可以在项目层面借鉴开发 10
- 12. 频道 2-销售、门店和理货员 全面管理平台，数据驱动分 析 ? 在销售端提供基于价值链上货物理货 ? 提供促销管理 ? 对于理货员和对应门店的目标管理提供支 持 ? 数据驱动的产销平衡，并支持需求预测 我们在透明基础上，会考虑销产环节的结合操作上是促销，理货，目标管理 AI辅助针对一个大问题，销产平衡和需求预测，这里是除streamlining以外，AI 辅助在计划的开始也是最重要的一笔 现在有许多公式做需求预测，但是他们作为S&OP的一部分还是有差异，有几家 公式推出了Leasing的业务模式，我们看到这里的巨大商机，咱积极准备， 11
- 15. 技术上切入AI可以是应用成熟接口，比方百度语音，利用自身的优势搭建完整 平台比如微软，他们把office386做为流程，Linkedin做为bots接口，Dynamic365 作为数据平台。当然可以具体开发一些特定的内容，我们作为平台者，希望自 己在供应链领域的平台，当然许多玩家还是希望进入比如GCP AWS大多是想以 IIOT方式进入的。 我们可以以方案流程进入，但是我们考虑think big and focus。Start small可以是 一个segement，比如退货，为什么，我们需要运行的效率，这样即使是退货， 但是作为可以横向推广的小流程，可以有些红海效益，当然现在是如何集成资 源 互相赋能推广的问题 14
- 16. Robotic Chat 看看我们的同道 Slack是一个Bot interface，和他一样的有fb workplace，MS Team，国内比如丁 丁。他们利用技术上的独特，寻找更多的厂商数据，希望建立大数据平台，以 提供分析 我们的同行除了IBM，其他有和他们的结合比方SFDC或者oracle 当然有些公司以IIOT作为大数据的平台，比如SAP 做Leonard 这可以是一个快速导入，至少Slack集成比做IIOT的进展快，但是暂时没有明显 的例子，我们自己有社交，有WEB有APP，是在一个起跑线上，另外我们有流程， 我们需要赋能集成的是技术上 VRMRAR，或者AI一些专有的识别技术，比方物 体识别。当然更重要我们可以进入推广，品牌和运维体系的建设。我想这是我 们信湾缺少的 15
- 17. 看看IBM 他们有自己的Watson ECO的技术架构，但是他们有和其他的结合，但 是现在的AI技术实例或者大客户比如OnStar，或者短流程重技术，比如医疗， 在供应链领域我们看到QC的晶片扫码质检，我相信还有许多厂商做，比如 Andrew Ng他的SanFrancisco的新创公司有提到同样的用例，所以我们需要在 ECOsystem的赋能，可以集成到我们的平台 我们想我们专注方案因为接近用户。同时注重业务模式 16