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0前面我们分享过了零售业中的人工智能+图分析，主要说的是图技术在家居和商超连锁企业的应用。今天将分享一个在消费品企业中的图应用案例，该公司是世界上四大消费品企业之一。下面就跟我们一起来了解一下世界领先企业的图应用成果吧。
一、方案背景
该案例主要围绕冰淇淋业务展开研究，单冰淇淋这个品类就能为公司带来80亿美元的销售额。然而，面对突如其来的疫情打击，渠道的关闭和旅游业的下降导致了销售额的下降和供应链反应不及时所带来的成本压力。因此，在该项目中，企业希望使用TigerGraph来管理其冰淇淋生产中香草香精的成本。
香草是世界上第二昂贵的香料，价格超过600美元/公斤。其中75%来自马达加斯加，其余的来自巴布亚新几内亚、印度和乌干达。
该公司从许多国家的众多供应商那里为其世界各地的工厂采购香草，在一年的不同时期，有时通过中间商购买，有时直接购买。价格和质量差别很大，而这些都会影响所需的数量。除了香草原料本身，还有包装和运输也会影响其采购。
问题所在
由此可以看出，该公司的数据集是多层次的、复杂的。在客户看来相同的产品，实际上可能是使用各种配方和公式制作的，这取决于当地的口味和供应情况。此外，虽然该公司的所有数据都存储在其微软Azure数据湖上，但每个国家和业务职能部门都有自己的数据集和模式。
该公司无法轻松地将数据连接在一起，以进行跨地区和跨职能的比较。在应用TigerGraph之前，该公司的数据工程师必须得从不同的数据记录系统中收集数据摘要，然后使用非常复杂、不灵活且容易出错的Spark脚本将它们合并到一个大表中。由此产生的表格是巨大的，难以使用，也难以向终端用户解释。这样也很大程度限制了企业的发挥，导致以下类似的问题都没办法提出：
. 是否有更便宜但特性相似的香草替代来源？
. 如何混合不同来源的香草以获得一致的成分？
. 是否在不同地区被同一供应商收取不同的价格？
. 哪些产品和客户会因单一供应商的失败而面临风险？
. 如果一个供应商无法供货，销售会受到什么影响？
. 该来源是否符合公司的采购政策？
解决方案
为了解决上面提到的问题，该公司和TigerGraph组建了一个12人的项目小组来实施PoV。目标被明确列出，包括一些确定的PoV查询，比如：
. BOM展开是如何与材料相一致的？
. 为供应商提供多层次的材料自我参考
. 最终有多少材料会使用给定的原料/包材？
. 不同地域的A级供应商所影响的吨位数?
. 是否有类似技术参数的低成本材料可供选择？
基于相似的配方或成分，给定成品和类似产品的配方细节如何？由TigerGraph 的合作伙伴协同建立的PoV的规格包括广泛的可视化要求。而且，PoV建立在TigerGraph Cloud实例上，支持多个并发用户。那么最终效果如何呢？
实现成效
我们都知道，如果没有能力查看其在所有地区的香草采购情况，该公司与供应商相比就会处于不利地位，最终将支付过高的价格。 比如为某个品牌的冰激凌购买香草的成本节约1%，就相当于节约了数百万甚至数千万美元。这只是该公司在全球范围内生产和采购的数千种产品中的一种，因此如果能从图分析中受益，将会很好地提高采购效率。
通过在TigerGraph上建立了一个图数据库，其中的数据是以自然的物理表现形式进行建模的，一些标准的信息需求通过一个交互式仪表盘提供给终端用户，然后由GSQL分析师团队建立定制的查询，从而逐步的使业务用户能够从中央图数据库中自助提取数据。
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