Nota:
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Importante
Consideraciones legales y normativas: las organizaciones deben evaluar posibles obligaciones legales y normativas específicas al usar cualquier servicio y soluciones de inteligencia artificial, que puede que no sean adecuados para su uso en todos los sectores o escenarios. Además, los servicios o soluciones de inteligencia artificial no están diseñados para y pueden no usarse de maneras prohibidas en términos de servicio aplicables y códigos de conducta pertinentes.
Algunas o todas estas funciones están disponibles como parte de una versión preliminar. El contenido y la funcionalidad están sujetos a cambios.
Importante
Esta característica usa servicios como Bing y Azure Maps que transmiten datos, como la ubicación del almacén, la latitud o longitud y el código de país o región, fuera del límite de cumplimiento para obtener eventos, días festivos e información meteorológica que se usan para generar recomendaciones.
El uso de Bing se rige por el Contrato de servicios de Microsoft y la Declaración de privacidad de Microsoft. Las limitaciones de uso no comercial no se aplican a los productos disponibles por una tarifa a través de la licencia por volumen de Microsoft.
El anexo de protección de datos no se aplica al uso de Bing en las versiones preliminares de Microsoft Generative AI Services.
Para usar store Operations Agent para las recomendaciones de personal y otras funcionalidades, rellene primero Dataverse con los datos del almacén. A continuación, publique el agente para que los empleados de tienda puedan usarlo.
Antes de empezar
- Instale Store Operations Agent en el entorno de Dataverse que planea usar.
- Asegúrese de que tiene permisos para importar datos en tablas de Dataverse (por ejemplo, Administrador del sistema o Personalizador del sistema).
- Decida si desea empezar con los datos de demostración o importar los datos de la organización.
Uso de datos de demostración para rellenar Dataverse
La manera más fácil de empezar es usar la característica de carga de datos de demostración integrada. El agente incluye herramientas que cargan datos de ejemplo en Dataverse con fines de prueba y demostración.
Nota:
Los datos de demostración están diseñados solo para fines de prueba y demostración. Para su uso en producción, importe los datos de la organización.
Carga de datos de demostración
Abra el agente de operaciones del almacén instalado en Copilot Studio.
En la ventana de chat, escriba una de las siguientes indicaciones:
Upload demo dataLoad sample data for testing
El agente carga datos de almacén de ejemplo, inventario de productos e información de personal en el entorno de Dataverse. Los registros de datos de demostración incluyen un sufijo para facilitar la
_demoidentificación.Para comprobar el estado de carga, escriba una de las siguientes indicaciones:
Is demo data uploaded?Is demo data ready to use?
Limpieza de datos de demostración
Cuando esté listo para quitar los datos de demostración y utilice sus propios datos de producción:
En el chat del agente, escriba una de las siguientes indicaciones:
Cleanup demo dataReset demo environment
El agente quita los registros que incluyen el
_demosufijo.Para comprobar el estado de limpieza, escriba una de las siguientes indicaciones:
Is demo data cleaned up?Is the demo data deleted?
Importación manual de datos mediante Power Apps
En escenarios de producción, importe los datos de la organización en Dataverse mediante flujos de datos de Power Apps.
Requisitos previos de funcionalidad
En esta tabla se enumeran las tablas e integraciones de Dataverse necesarias para cada funcionalidad. Úselo para planear la configuración.
| Capacidad | Tablas de datos necesarias | Integración necesaria |
|---|---|---|
| Almacenar información | Tienda | Ninguno (solo Dataverse) |
| Recomendaciones de personal | Tienda, plantilla base, turno de trabajo, demanda por hora | Ninguno (solo Dataverse) |
| Impacto y recomendaciones de eventos | Tienda, Productos de la Tienda | Ninguno (solo Dataverse) |
| Inventario de productos | Ninguno | Finanzas y operaciones |
| Seguimiento de pedidos | Ninguno | Finanzas y operaciones |
| Administración de incidentes | Ninguno | ServiceNow |
Nota:
Las funcionalidades que usan "None (solo Dataverse)" funcionan después de rellenar las tablas de Dataverse necesarias. Las funcionalidades que requieren integraciones externas (Finance & Operations y ServiceNow) requieren una configuración adicional.
Tablas de Dataverse necesarias
El Agente de operaciones de almacenamiento requiere datos en las siguientes tablas de Dataverse:
| Nombre de visualización de la tabla | Nombre lógico | Descripción | Se requiere para |
|---|---|---|---|
| Tienda | msdyn_indstore | Almacenar información, incluida la ubicación, la zona horaria y el país o región | Todas las situaciones |
| Almacenar productos | msdyn_indstoreproducts | Inventario de productos con categorías y descripciones | Supervisión y sugerencias de eventos |
| Lista base | msdyn_indbaseroster | Programación de personal estándar por día y hora | Recomendaciones de personal |
| Lista de trabajo | msdyn_indworkingroster | Programaciones reales de empleados por fecha | Recomendaciones de personal |
| Demanda por hora | msdyn_indhourlydemand | Ventas históricas y datos de tráfico por hora | Recomendaciones de personal |
| Previsión de la demanda | msdyn_inddemandforecast | Objetivos de ventas y visitantes proyectados | Recomendaciones de personal |
Referencia del esquema de datos
Tabla de tienda (msdyn_indstore)
| Columna | Tipo | Descripción |
|---|---|---|
| msdyn_indstoreidentifier | Text | Identificador de almacén único |
| msdyn_indname | Text | Nombre del almacén |
| msdyn_inddescription | Text | Descripción de la tienda |
| msdyn_indlatitude | Decimal | Coordenada de latitud del almacenamiento |
| msdyn_indlongitude | Decimal | Almacenar coordenada de longitud |
| msdyn_indlocation | Text | Ubicación de la tienda (ciudad, estado, país o región) |
| msdyn_indlocaltimezone | Text | Zona horaria local (por ejemplo, "Hora estándar del Este de Australia") |
| msdyn_indcountrycode | Text | Código de país o región ISO (por ejemplo, "AU", "US") |
Tabla Productos de Tienda (msdyn_indstoreproducts)
| Columna | Tipo | Descripción |
|---|---|---|
| msdyn_indproductid | Text | Identificador único del producto. |
| msdyn_indstoreid | Text | Identificador de almacén asociado |
| msdyn_indname | Text | Nombre del producto |
| msdyn_inddescription | Text | Descripción del producto |
| msdyn_indproductcategory | Text | Categoría de producto (por ejemplo, "Womens_Collection", "Calzado") |
| msdyn_indproductsubcategory | Text | Subcategoría del producto (por ejemplo, "Blusas", "Botas") |
| msdyn_indproductsummary | Text | Texto de resumen de categoría |
Tabla de lista base (msdyn_indbaseroster)
| Columna | Tipo | Descripción |
|---|---|---|
| msdyn_indstoreidentifier | Text | Identificador de almacén asociado |
| msdyn_inddayofweek | Text | Día de la semana (por ejemplo, "Domingo", "Lunes") |
| msdyn_indstartofthehour (indicador de inicio de la hora) | Tiempo | Hora de inicio (por ejemplo, "09:00:00") |
| msdyn_indnumofemployees | Número entero | Número de empleados programados |
| msdyn_indvalidfrom | Fecha | Fecha de inicio de la validez de la lista |
| msdyn_indvalidto | Fecha | Fecha de finalización de la validez de la lista |
Tabla de horario de trabajo (msdyn_indworkingroster)
| Columna | Tipo | Descripción |
|---|---|---|
| msdyn_indstoreidentifier | Text | Identificador de almacén asociado |
| msdyn_inddate | Fecha | Fecha específica |
| msdyn_indstartofthehour | Tiempo | Hora de inicio |
| msdyn_indnumofemployees | Número entero | Número de empleados que trabajan |
Tabla de demanda horaria (msdyn_indhourlydemand)
| Columna | Tipo | Descripción |
|---|---|---|
| msdyn_indstoreidentifier | Text | Identificador de almacén asociado |
| msdyn_inddate | Fecha | Fecha específica |
| msdyn_indstartofthehour | Tiempo | Hora de inicio |
| msdyn_indamount | Decimal | Importe de ventas durante la hora |
| msdyn_indtransactioncount | Número entero | Número de transacciones |
| msdyn_indnumofpassersby | Número entero | Número de transeúntes |
| msdyn_indnumofvisitors | Número entero | Número de visitantes de la tienda |
Tabla de previsión de demanda (msdyn_inddemandforecast)
| Columna | Tipo | Descripción |
|---|---|---|
| msdyn_indstoreidentifier | Text | Identificador de almacén asociado |
| msdyn_inddate | Fecha | Fecha de previsión |
| msdyn_indsalestarget | Decimal | Objetivo de ventas proyectado |
| msdyn_indtargetvisitors | Número entero | Recuento de visitantes proyectados |
Pasos para importar datos manualmente
Vaya al portal de Power Apps maker.
Seleccione el entorno en el que instaló Store Operations Agent.
En el panel de navegación izquierdo, seleccione Tablas.
Seleccione Todo para ver todas las tablas.
Filtre las tablas escribiendo
msdyn_inden el cuadro de búsqueda.Seleccione primero la tabla Store (los datos de almacén deben importarse antes de otras tablas).
Seleccione Importar y, después, importar datos con flujos de datos.
Carge su archivo CSV y siga el asistente de Power Query para la asignación de columnas.
Seleccione Cargar en la tabla existente y elija la tabla de destino adecuada.
Compruebe las asignaciones de columnas y, a continuación, publique el flujo de datos.
Repita para cada tabla necesaria.
Importante
Importe siempre primero la tabla Store , ya que otras tablas hacen referencia a los registros del almacén. Asegúrese de que los identificadores de almacén son coherentes en todas las tablas.
Publicar agente de operaciones del almacén
Para publicar el agente desde Copilot Studio, consulte Conceptos clave: Publicación e implementación del agente.
Puede publicar el agente en varios destinos compatibles con Copilot Studio, como Microsoft Teams o aplicaciones móviles. Para conectar el agente a Microsoft Teams, consulte Conexión y configuración de un agente para Microsoft Teams.