製造業デジタルサプライチェーンリファレンスアーキテクチャ
このアーキテクチャは、製造業のデジタルサプライチェーンのユースケースに対する一般的な業界のソースとシンクとの統合を理解するのに役立ちます。それはレイクハウスアーキテクチャ全体のベストプラクティスデザインパターンを概説しています。
リアルタイムの可視性、自然言語シナリオ計画、および自律的なAIエージェントのためのデジタルサプライチェーンの基盤を確立します。
データとプラットフォームのフロー：
- ERP、WMS、TMS、ニュース、メール、市場データは、Lakehouse FederationまたはLakeflow Connectを使用してオンプレミス/ハイブリッドデータシステムから収集されます。
- データは、メタデータとともにLakeflow Connectを介してメダリオンアーキテクチャのブロンズレイヤーに取り込まれ、効率的なインクリメンタルリードとライトを活用してデータ取り込みをより高速、スケーラブル、コスト効率的に行い、ダウンストリームの消費のためにデータを新鮮に保ちます。
- Lakeflow Declarative Pipelinesを使用して、バッチおよびストリーミングデータパイプラインの両方に対して、ヘテロジニアスなデータをスケーラブルにクリーニングおよびエンリッチメントし、シルバーテーブル（販売、供給、生産、輸送）に取り込みます。シルバーテーブルは、部品レベルの需要予測、サプライヤーの納期リスク、在庫最適化など、AIモデルの訓練入力としてよく使用され、数百万のSKUを通じてサプライチェーン計画のサイクルを加速します。
- ビジネスインテリジェンスとレポーティングのために、データはゴールドテーブル内で集約され、供給チェーンのパフォーマンス（コンプライアンス、サプライヤーリスクの露出、現在の在庫位置を含む）のリアルタイム分析を支援します。さらに、AI/BIのような自然言語インターフェースは、組織全体でサプライチェーン分析へのアクセスを民主化します。
- Mosaic AI Agent Frameworkは、マルチモーダル部品予測や自律的なサプライチェーン対策（購買注文の改訂など）のようなエージェンティックAIモデルを訓練、提供、監査することができます。
メリット
Databricksは、統合データインテリジェンスプラットフォームを通じて、組織がサプライチェーンを革新することを可能にします。マルチモーダルなML機能とMosaic AIを組み合わせ、Delta Sharingでのシームレスなデータ共有、Unity Catalogでの統一されたガバナンスを実現することで、Databricksはシロを排除し、リアルタイムでAIによる意思決定を可能にします。Databricksは、AI/BIと高度なGenerative AI Agentツールおよびアプリを使用して自然言語クエリを通じてサプライチェーンデータにアクセス可能にし、すべてのサプライチェーンユーザーペルソナを強化します。この包括的なアプローチは、運用効率を向上させ、コストを削減するだけでなく、サプライチェーンエコシステム全体でのイノベーションを促進します。Databricksは、伝統的なサプライチェーンを、今日のダイナミックなビジネス環境で競争優位を生み出す敏捷性と知能を持つネットワークに変革するための触媒です。
