Forecast Management Prognose nach SKU, Kosten, Position, Währungen, Marge, Land, Kanal, Kundenstandort etc. Laufwerksbestände und Sicherheitsbestände nach Kundenanforderungen mithilfe des Service Level Optimizer Requirements Planning Project und korrekte Inventurzälle und Überschüsse auf einer täglichen Basis , Wöchentlich oder monatlich. Erstellen Sie zeitgesteuerte Inventarpläne nach Posten, was zu einem optimalen Lagerbestand führt. Vertriebsplanung Identifizieren und Lösen von Geschäftsproblemen, bevor sie Verbindlichkeiten werden KPIs (Key Performance Indicators) verfolgen, Lückenanalyse durchführen und Absatzpläne optimieren Einzelhandelsplanung Filing-Level-Profiling durch Clustermethoden zulassen Benutzerdefinierte Formeln zur Ermittlung von Leistungsmaßen durch jeden Einzelhändler Collaboration Automate Und verwalten Sie den Informationsaustausch zwischen Käufern und Verkäufern Ein Ereigniskalender bietet eine konsolidierte Sicht der einzelnen Handelspartner Plan Advanced Planning Scheduling Plan über mehrere Einrichtungen verwalten kritische Produktionsvorgänge Einschränkungen genau vorherzusagen, die Materialien und Ressourcen für jeden Job benötigt und wenn es fertig sein wird Supply Kettenglossar - W gewichteter gleitender DurchschnittRegistrierung Der gleitende Durchschnittspreis eines Materials in einer Pflanze erleidet starke Abweichungen, die Sie nicht erklären können. Nicht nur die Warenbewegungen verändern den Moving Average Price eines Materials. Rechnungen, Gutschriften, Preisänderungen, Auftragsabschlüsse können auch den Bestandswert ändern, ohne die Bestandsmenge zu ändern und somit zu Änderungen des gleitenden Durchschnittspreises führen. NEUER Analysebericht MBMAPCHANGES: Wir haben die im SAP N ote 1506200 erläuterte Lösung verfolgt, um die Veränderungen zu erläutern, die durch den Moving Average Price eines Materials verursacht wurden. Dieser Vorgang beinhaltet jedoch viele manuelle Schritte und die Überprüfung von Daten direkt in Datenbanktabellen, für die die meisten Benutzer keine Berechtigung in SAP-Systemen haben. Aus diesem Grund hat die SAP-Unterstützung einen Bericht erstellt, der die Liste der Dokumente abfragen kann, die den gleitenden Durchschnittspreis eines bestimmten Materials verändert haben. Über das Tool: Basierend auf den im Hauptbildschirm des Berichts eingegebenen Selektionskriterien baut das System eine ALV-Liste der Dokumente auf, die den gleitenden Durchschnittspreis verändert haben. Jede Zeile enthält die Schlüsselfelder der Referenzdokumente, die Menge und Menge des Belegs, den Gesamtbestand und den Gesamtbestandswert vor der Buchung sowie den gleitenden Durchschnittspreis vor und nach der Buchung. V-Preisänderungen über den Hervorhebungsschwellenwert werden zur leichteren Analyse hervorgehoben. Doppelklick-Linien öffnen die Referenzdokumente in ihrer entsprechenden Anzeige-Transaktion. Tagged mit einfachem gleitendem Durchschnitt In Woche 6 des Kurses werden wir auf Bedarfsmanagement und Prognose, ein Bereich, der erhebliche Aufmerksamkeit erhält, vor allem als Interesse an Supply Chain zu suchen Management wächst und wir bemühen uns, die Supply Chain als Ganzes effektiver zu planen und zu koordinieren. Es wird oft gesagt, dass Prognosen in der Regel falsch sind, einige spektakulär so: Die Lernziele für diese Woche des Kurses sind, dass Sie die Rolle der Prognose als Grundlage für Supply-Chain-Planung verstehen sollten. Damit Sie die Unterschiede zwischen unabhängiger und abhängiger Nachfrage vergleichen können. Drittens, dass Sie in der Lage, die grundlegenden Komponenten der unabhängigen Nachfrage, einschließlich Durchschnitt, Trend, saisonale und zufällige Variation zu identifizieren. Sie sind in der Lage, die gemeinsamen qualitativen Prognosetechniken wie Delphi Method und Collaborative Forecasting zu beschreiben. Sie werden grundlegende quantitative Prognosetechniken und die Verwendung von Zersetzung zu Prognosen verstehen, wenn Trend und Saisonalität vorhanden ist. Das folgende Video unterstreicht die Notwendigkeit für Genauigkeit und commonsense bei der Prognose: Prognosen können in zwei Arten, strategische und taktische aufgeteilt werden. Strategische Prognosen werden verwendet, um die Schaffung der Strategie zu unterstützen, die bestimmt, wie Nachfrage gedeckt wird. Taktische Prognosen werden verwendet, um Entscheidungen auf einer täglichen Basis zu unterstützen. Demand-Management wird verwendet, um die Quellen der Produkt-oder Dienstleistungsbedarf, entweder steigende Nachfrage, sinkende Nachfrage oder die Aufrechterhaltung es auf einem konstanten Niveau beeinflussen. Das folgende Video untersucht die Faktoren, die die Prognose in der Weinindustrie beeinflussen: Abhängige und unabhängige Nachfrage Es gibt zwei grundlegende Nachfragequellen, abhängige und unabhängige Quellen. Abhängige Nachfrage ist die Nachfrage, die als Folge der Nachfrage nach anderen Produkten oder Dienstleistungen auftritt. Unabhängige Nachfrage ist Nachfrage, die nicht auf der Nachfrage nach einem anderen Produkt oder einer Dienstleistung prognostiziert werden kann. Abhängige Nachfrage ist in der Regel sehr schwer zu beeinflussen 8211 es ist die Nachfrage, die nicht abhängig von Faktoren, die Sie beeinflussen können und vielmehr ist es verlangt, dass Sie zu erfüllen haben. Unabhängige Nachfrage kann in der Regel beeinflusst werden, und daher haben Organisationen die Wahl, ob sie eine aktive Rolle übernehmen, sie beeinflussen oder eine passive Rolle übernehmen und einfach auf die Nachfrage reagieren, die existiert. Das folgende Video zeigt, wie Motorola mit ihrer Prognose arbeitet: Das Lehrbuch identifiziert vier grundlegende Arten von Prognosen. Die qualitative Prognose basiert auf menschlichem Urteil, und einige der Techniken, die bei der qualitativen Prognose verwendet werden, werden nachfolgend diskutiert. Die Zeitreihenanalyse betrachtet die Muster der Daten im Laufe der Zeit. Kausale Beziehungen betrachtet die Beziehungen zwischen Faktoren, die die Nachfrage beeinflussen und Simulation versucht, die Nachfrage zu modellieren, so dass die Wechselbeziehung der Nachfragefaktoren besser verstanden werden kann. Das folgende Video untersucht, wie Bedarfsmanagement und Prognose bei Lowes durchgeführt werden: In der Regel wird die Nachfrage mit sechs Komponenten, Durchschnitt, Trend, saisonalen Elementen, zyklischen Elementen, zufälliger Variation und Autokorrelation betrachtet. Diese Elemente der Nachfrage ermöglichen es uns, das Muster der Nachfrage nach einem Produkt zu verstehen, das auf die Prognose der zukünftigen Nachfrage angewendet werden könnte. Durchschnittliche Nachfrage ist die durchschnittliche Nachfrage nach einem Produkt im Laufe der Zeit. Der Trend zeigt, wie sich die Nachfrage im Laufe der Zeit verändert hat und saisonale Nachfrage saisonale Schwankungen der Nachfrage zeigt. Zyklische Elemente treten über einen längeren Zeitraum als saisonale Elemente auf und sind schwerer zu prognostizieren, zum Beispiel als Folge von Konjunkturzyklen. Die Zufallsvariation basiert auf zufälligen Ereignissen, die nicht vorherzusagen sind, während Autokorrelation die Beziehung zwischen vergangener und zukünftiger Nachfrage ist, das heißt, dass die zukünftige Nachfrage mit der aktuellen Nachfrage zusammenhängt. Wo es ein hohes Maß an zufälliger Variation gibt es sehr wenig Beziehung zwischen aktuelle Nachfrage und zukünftige Nachfrage. Wo ein hoher Grad an Autokorrelation besteht, besteht ein starkes Verhältnis zwischen aktueller und zukünftiger Nachfrage. Zeitreihenmodelle Zeitreihenmodelle prognostizieren die Zukunft anhand vergangener Modelle. Je nach Zeithorizont, den Sie prognostizieren möchten, die Daten, die Sie zur Verfügung haben, die Genauigkeit, die Sie benötigen, die Größe des Prognosebudgets und die Verfügbarkeit von entsprechend qualifizierten Personen, die Sie verwenden möchten, stehen Ihnen verschiedene Modelle zur Verfügung Die Analyse. Das folgende Diagramm von Seite 488 des Lehrbuchs ist entworfen, um beim Auswählen des geeigneten Werkzeugs zu helfen: Lineare Regression wird verwendet, wenn es eine funktionale Beziehung zwischen zwei korrelierten Variablen gibt, die verwendet werden, um eine Variable auf der Grundlage der anderen vorherzusagen. Es ist nützlich, wenn Daten relativ stabil sind. Die Zerlegung einer Zeitreihe dient der Identifizierung und Trennung der Zeitreihendaten in ihre verschiedenen Bedarfskomponenten. Zwei Arten von saisonalen Schwankungen sind identifiziert 8211 Zusatzstoff, wo die saisonale Menge in jeder Saison konstant ist und multiplikativ, wo die saisonale Veränderung ist ein Prozentsatz der Nachfrage für einen Zeitraum. Der einfache gleitende Durchschnitt ist nützlich, wenn die Nachfrage relativ stabil ist, nicht schnell zunimmt oder abnimmt und wo es nur wenige saisonale Eigenschaften gibt. Gleitende Mittelwerte können um ihren Mittelpunkt zentriert sein oder als Grundlage für die Vorhersage der Zukunft verwendet werden. Die Verwendung eines längeren Zeitraums führt zu mehr Glättung der Variation bei Verwendung eines kürzeren Zeitraums, um statistische Trends schneller zu zeigen. Ein gewichteter gleitender Durchschnitt ermöglicht es Ihnen, bestimmte Zeiträume innerhalb des Durchschnitts zu gewichten, um eine höhere Genauigkeit zu erreichen. Zum Beispiel kann ein schwereres Gewicht in jüngeren Zeiträumen gegeben werden, um die aktuelle Nachfrageaktivität stärker in den Vordergrund zu stellen. Exponentielle Glättung ist die am meisten verwendete aller Prognosetechniken und erscheint in allen computerbasierten Prognoseanwendungen. Es wird viel im Einzelhandel und in der Dienstleistungsindustrie verwendet. Es ist oft sehr genau, es ist ziemlich einfach zu tun, es ist leicht verständlich, erfordert wenig Berechnung und ist leicht auf Genauigkeit getestet. Das folgende Video Details die Durchführung dieser Prognosetechniken: Qualitative Prognose beinhaltet die Anwendung menschlichen Urteils, um eine Prognose zu erstellen. Normalerweise wird ein strukturierter Ansatz verwendet, im Gegensatz zu diesem: Verschiedene Techniken werden für die qualitative Prognose verwendet, einschließlich: Historical Analogy. Basierend auf Prognosen für die Nachfrage nach ähnlichen Produkten. Marktforschung: Prognosen werden von einem Marktforschungsunternehmen erstellt, das überwiegend Umfragen und Interviews verwendet. Panel Consensus: Wo eine Gruppe von Menschen mit Wissen in der Prognose Themenbereich, teilen ihre Gedanken und eine Prognose zu entwickeln. Delphi-Methode: Eine Umfrage basierte Technik, die Anonymität in einer Gruppe schafft. Sie wird im folgenden Video beschrieben: Kollaborative Planung, Prognose und Nachschub. CPFR ist eine jüngste Innovation, die das Internet benutzt, um den Mitarbeitern bei der Prognoseerstellung zu ermöglichen: Es gibt zwei Arten von Prognosefehlern. Bias Fehler auftreten, wo es einen einheitlichen Fehler gemacht, dass die Prognose durchdringt. Zufallsfehler sind Fehler, die durch das Prognosemodell 8211, das sie zufällig und auf unvorhersehbarer Basis auftreten, erklärt werden können. Zu den Messgrößen des Prognosefehlers gehören die mittlere absolute Abweichung (MAD), der mittlere absolut prozentuale Fehler (MAPE) und das Nachführungssignal. Das folgende Video berücksichtigt Probleme im menschlichen Prognosefehler: Tracking-Signal ist ein Maß, das verwendet wird, um die tatsächliche Leistung der Prognose über die Zeit zu überwachen, um zu sehen, ob es im Einklang mit den Veränderungen der Nachfrage in der realen Welt ist. Es kann wie ein Qualitätskontrolldiagramm verwendet werden. Diese Woche haben wir die Nachfrage-Management und Prognose, mit qualitativen und quantitativen Techniken. Der Schwerpunkt liegt auf der Sicherstellung, dass die Prognosen realistisch sind und dass Vorsicht bei der Verwendung von Prognosen auf der Grundlage vergangener Leistung empfohlen wurde. 8211 Es wird Ihnen normalerweise sagen, was die Zukunft tun wird, aber oft hilft Ihnen, sich vorzubereiten. Das folgende Video kennzeichnet die Anwendung der Informationstechnologie zur Prognose und ist möglicherweise ein humorvoller Abschluss zu dieser week8217s Material:
No comments:
Post a Comment