Überblick über die Bedarfsplanung

Verwenden Sie die Bedarfsprognose, um unabhängige Nachfrage aus Verkaufsaufträgen und abhängige Nachfrage an jedem Entkoppelungspunkt für Kundenaufträge vorherzusagen. Die Reduzierungsregeln der erweiterten Bedarfsplanung stellen eine ideale Lösung für die Massenanpassung bereit.

Um die Basisprognose zu generieren, wird eine Zusammenfassung der historischen Transaktionen an Microsoft Azure Machine Learning übergeben, die auf Azure gehostet werden. Da dieser Dienst nicht für Benutzer freigegeben wird, können Sie ihn ganz einfach an branchenspezifische Anforderungen anpassen. Verwenden Sie Supply Chain Management, um die Prognose zu visualisieren, die Prognose anzupassen und Key Performance Indicators (KPIs) über die Prognosegenauigkeit anzuzeigen.

Wichtigste Funktionen der Bedarfsplanung

Nachfolgend sind einige der Hauptmerkmale der Bedarfsplanung aufgeführt:

• Generieren Sie eine statistische Basisplanprognose, die auf historischen Daten basiert.
• Einen dynamischen Satz von Planungsdimensionen verwenden
• Bedarfstrends, Zuverlässigkeitsintervalle und Regulierungen der Planung visualisieren
• Autorisieren Sie die angepasste Prognose für die Verwendung in Planungsprozessen.
• Ausreißer entfernen
• Messungen für die Planungsgenauigkeit erstellen

Wichtige Themen der Bedarfsplanung

Die Bedarfsprognose implementiert drei Hauptthemen:

• Modularität - Die Bedarfsplanung ist modular und einfach zu konfigurieren. Sie können die Funktionalität aktivieren und deaktivieren, indem Sie den Konfigurationsschlüssel unter Handel > Bestandsprognose > Bedarfsplanung ändern.
• Reuse of the Microsoft stack – Mit Machine Learning können Sie schnell und einfach Predictive-Analysis-Experimente erstellen, z. B. Bedarfsschätzungsexperimente, mithilfe der Algorithmen der Programmiersprachen R oder Python und einer einfachen Drag-and-Drop-Schnittstelle.
  • Sie können die Bedarfsplanungsexperimente herunterladen, sie ändern und an Ihre geschäftlichen Anforderungen anpassen, sie als Webdienst auf Azure veröffentlichen und sie verwenden, um Bedarfsplanungen zu generieren. Sie können die Experimente herunterladen, wenn Sie ein Supply Chain Management-Abonnement für einen Produktionsplaner als Benutzer auf Unternehmensebene erwerben.
  • Sie können eigene Experimente in Microsoft Azure Machine Learning Studio (klassisch) erstellen, sie als Dienste auf Azure veröffentlichen und sie verwenden, um Nachfrageprognosen zu generieren.
  • Wenn Sie keine hohe Leistung benötigen oder wenn Sie keine großen Datenmengen verarbeiten müssen, können Sie die kostenlose Machine Learning-Schicht verwenden. Beginnen Sie immer mit dieser Stufe, insbesondere während der Implementierungs- und Testphasen. Wenn Sie höhere Leistung und zusätzlichen Speicherplatz benötigen, können Sie die Standardschicht von Machine Learning verwenden. Diese Schicht erfordert ein Azure-Abonnement und beinhaltet zusätzliche Kosten. Einzelheiten zur den Machine Learning-Preisen finden Sie unter Machine Learning Studio-Preise.
• Prognosereduzierung an jedem Entkoppelungspunkt – Die Bedarfsprognose baut auf dieser Funktionalität auf, mit der Sie abhängige und unabhängige Nachfrage an jedem Entkopplungspunkt prognostizieren können.

Grundlegender Ablauf in der Bedarfsplanung

Das folgende Diagramm zeigt den grundlegenden Ablauf in der Bedarfsplanung.

Bedarfsplanungsgenerierung beginnt mit Supply Chain Management. Historische transaktionsbezogene Daten aus der Supply Chain Management-Transaktionsdatenbank werden gesammelt und in einer Stagingtabelle angezeigt. Diese Staging-Tabelle wird später an den Machine Learning-Service übergeben. Durch minimale Anpassungen können Sie verschiedene Datenquellen mit der Stagingtabelle verbinden. Die Datenquellen können Microsoft Excel Dateien, CSV-Dateien (Kommagetrennte Werte) und Daten aus Microsoft Dynamics AX 2009 und Microsoft Dynamics AX 2012 enthalten. Sie können deshalb Bedarfsplanungen generieren, die historische Daten entscheiden, die von mehreren Systemen beschränkt wird. Allerdings müssen die Masterdaten, wie Artikelnamen und Maßeinheiten, in den unterschiedlichen Datenquellen übereinstimmen.

Wenn Sie die Machine Learning-Experimente der Bedarfsplanung verwenden, prüfen diese fünf Planungsmethoden für Zeitserien auf die beste Eignung, um eine Grundplanung zu berechnen. Die Parameter für diese Planungsmethode werden in Supply Chain Management verwaltet.

Die Planungen, die historischen Daten und Änderungen, die an den Bedarfsplanungen in den vorherigen Iterationen vorgenommen wurden, sind dann in Supply Chain Management verfügbar.

Sie können Supply Chain Management verwenden, um die Grundplanungen zu visualisieren und zu ändern. Manuelle Regulierungen müssen autorisiert werden, bevor die Planungen für die Planung verwendet werden können.

Einschränkungen

Die Bedarfsplanung ist ein Tool, das Kunden in der Fertigungsindustrie hilft, Planungsprozesse zu erstellen. Es bietet der Kernfunktionen von einer Bedarfsplanungslösung anzeigen und soll, sodass einfacher erweitert werden kann. Bedarfsplanung ist möglicherweise nicht die beste Art für Debitoren in Branchen wie beispielsweise Commerce, Großhandel, Warehousing, Transport oder anderen freiberuflichen Dienstleistungen abgeglichen wird.

Bedarfsplanungsvarianten-Konvertierungsbegrenzung

Die Maßeinheit (UOM) bei Variantenumrechnung wird bei der Erstellung von Nachfrageprognosen nicht vollständig unterstützt, wenn sich die Lager-UOM von der UOM der Nachfrageprognose unterscheidet.

Prognosen generieren (Bestandsmaßeinheit > Bedarfsplanungsmaßeinheit) verwendet die Produktmaßeinheit-Konvertierung. Beim Laden historischer Daten für die Generierung von Bedarfsprognosen wird die UOM-Konvertierung auf Produktebene immer verwendet, wenn von der Bestands-UOM zur Bedarfsprognose-UOM konvertiert wird, auch wenn auf der Variantenebene Konvertierungen definiert sind.

Der erste Teil der Autorisierung der Planung (Bedarfsplanungsmaßeinheit > Bestandsmaßeinheit) verwendet Produktmaßeinheit-Konvertierung. Der zweite Teil der Autorisierung der Planung (Bestandsmaßeinheit > Verkaufsmaßeinheit) verwendet die Variantenmaßeinheits-Konvertierung. Wenn die generierte Nachfrageprognose autorisiert ist, verwendet die Umrechnung der Mengeneinheit (UOM) aus der Nachfrageprognose-Mengeneinheit die Mengeneinheitsumrechnung auf Produktniveau. Gleichzeitig berücksichtigt die Konvertierung zwischen der Inventar-Einheit und dem Verkaufs-UOM die definierten Konvertierungen der Variantenebene.

Problembehebung bei der Bedarfsprognose

Wenn Probleme mit der Bedarfsprognose auftreten, lesen Sie die folgende Tabelle, um Anleitungen zu allgemeinen Aufgaben und Szenarien zu erhalten, bevor Sie sich an den Support wenden.

Verwandte Informationen

• Einrichtung der Bedarfsplanung
• Eine statistische Grundplanung generieren
• Manuelle Anpassungen an der Grundplanung
• Eine angepasste Planung autorisieren
• Planungsgenauigkeit überwachen
• Entfernen Sie Ausreißer aus den historischen Buchungsdaten, wenn Sie eine Bedarfsplanung berechnen.
• Intercompany-Planungsgruppen zur Bedarfsplanung
• Produktprogrammplanung mit Bedarfsprognosen
• Vorhersagen der zukünftigen Nachfrage nach Produkten und Dienstleistungen mit Bedarfsprognosen, um Geschäftsentscheidungen voranzutreiben
• Video: Bedarfsplanungsfunktionen erweitern
• Webinar: Reihe „Bedarfsplanung mit Azure Machine Learning“