亞馬遜云科技助力世界領先的快消品公司聯合利華中國，建立起以數據、技術和洞察為核心的智能化運營云平臺，進行數字化轉型和創新。聯合利華中國將分散的銷售、營銷、供應鏈、生產等核心業務系統遷移至亞馬遜云平臺，創建智能湖倉，應用機器學習開展供應鏈和銷售預測的創新實踐，實現了對數據的統一、靈活和安全的管理，系統敏捷性與運營效率大幅提升。
亞馬遜云科技從2019年開始支持聯合利華中國大規模上云，在整合分散的系統向云平臺遷移時，亞馬遜云科技Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2)彈性計算平臺為聯合利華中國帶來安全和可伸縮的算力，Amazon EC2 Spot 實例以經濟高效的方式運行和擴展其基礎設施，為其帶來業務敏捷性、成本節約和規模可擴展性。聯合利華中國還將使用Amazon Graviton2自研處理器實例，這些實例相比基于x86處理器的同類實例，性價比提高了40%。
亞馬遜云科技還為聯合利華中國部署了智能湖倉架構，建立起了大數據分析平臺，充分挖掘銷售數據和供應鏈數據的價值，顯著提升數據的業務洞察力。通過使用Amazon Redshift 數據倉庫實時跟蹤產品庫存與訂單交付信息，聯合利華中國可統一自動生成多維度、自動化、高度可視化的報表，業務部門能更敏捷地響應迅速變化的需求。通過Amazon Glue無服務器數據集成服務, 簡化數據發掘、準備和合并的流程，方便后續數據分析、機器學習和應用開發。
基于統一云平臺和大數據平臺，機器學習和人工智能也在聯合利華中國獲得了創新性的應用。聯合利華中國在生產流程中引入Amazon SageMaker機器學習服務，用于需求預測，進一步指導生產計劃和供應鏈規劃。從過去基于專家的經驗判斷，轉型為利用不斷積累的業務數據并結合節假日、促銷活動等關鍵因素訓練出需求預測模型，在降低人工預測成本的同時，還提升了預測準確率，幫助減少了不必要的固定資本投入并提升了庫存周轉率。
基于智能湖倉架構，聯合利華中國還成功拓展了DTC（Direct To Consumer）業務模式，并通過使用Amazon SageMaker，訓練機器學習模型，更精準地了解消費者需求；在有效降低數據管理成本的同時，實現線上訂單量的大幅增長。（美通社,2021年8月27日北京）
