제조 디지털 공급망 참조 아 키텍처
이 아키텍처는 제조업을 위한 디지털 공급 체인 사용 사례에 대한 일반적인 산업 소스와 싱크와의 통합을 이해하는 데 도움이 됩니다. 이것은 레이크하우스 아키텍처 전반에 걸쳐 최고의 실무 디자인 패턴을 개요로 제시합니다.
실시간 가시성, 자연어 시나리오 계획, 그리고 자율적인 AI 에이전트를 위한 디지털 공급망 기반을 구축하세요.
데이터 및 플랫폼 흐름:
- ERP, WMS, TMS, 뉴스, 이메일, 그리고 온-프레미스/하이브리드 데이터 시스템에서 Lakehouse Federation 또는 Lakeflow Connect를 사용하여 수집된 시장 데이터.
- 데이터는 메타데이터와 함께 Lakeflow Connect 를 통해 메달리온 아키텍처 의 청동 계층으로 효율적인 증분 읽기 및 쓰기를 활용하여 데이터 수집을 더 빠르고, 확장 가능하며, 비용 효율적으로 만들면서, 귀하의 데이터는 하류 소비를 위해 신선하게 유지됩니다.
- Lakeflow 선언적 파이프라인 을 사용하여 배치 및 스트리밍 데이터 파이프라인을 통해 실버 테이블(판매, 공급, 생산, 운송)로 이질적인 데이터를 청소하고 풍부하게 만드세요. 실버 테이블은 종종 부품 수요 예측, 공급업체 배송 위험, 재고 최적화 등을 예측하기 위한 AI 모델의 훈련 입력으로 사용되며, 이로써 수백만 개의 SKU에 걸친 공급 체인 계획 주기를 가속화합니다.
- 비즈니스 인텔리전스와 보고를 위해, 데이터는 공급망 성능의 실시간 분석을 지원하기 위해 Gold 테이블 내에서 집계될 수 있습니다. 이에는 준수, 공급업체 위험 노출, 그리고 현재 재고 위치가 포함됩니다. 또한, AI/BI 와 같은 자연어 인터페이스는 조직 전체에서 공급 체인 분석에 대한 접근을 민주화합니다.
- Mosaic AI 에이전트 프레임워크 는 다중 모드 부품 예측 및 자율 공급 체인 대응책인 구매 주문 수정과 같은 에이전트 AI 모델을 훈련시키고, 제공하고, 감사할 수 있습니다.
장점
Databricks는 통합 데이터 인텔리전스 플랫폼을 통해 조직이 공급 체인을 혁신하도록 지원합니다. 다중 모드 ML 기능을 Mosaic AI와 결합하고, Delta Sharing을 통한 원활한 데이터 협업, Unity 카탈로그와 통합된 거버넌스를 통해 Databricks는 사일로를 제거하고 실시간 AI 기반 의사결정을 가능하게 합니다. Databricks는 AI/BI 및 고급 생성 AI 에이전트 도구와 앱을 통해 자연어 쿼리를 사용하여 공급 체인 데이터에 접근할 수 있게 하여 모든 공급 체인 사용자 페르소나를 강화합니다. 이 종합적인 접근 방식은 운영 효율성을 향상시키고 비용을 줄이는 데 뿐만 아니라 전체 공급 체인 생태계에서 혁신을 촉진합니다. Databricks는 전통적인 공급 체인을 오늘날의 역동적인 비즈니스 환경에서 경쟁 우위를 창출하는 민첩하고 지능적인 네트워크로 변환하는 촉매제입니다.
