Меню

Оптимизация текущих прогнозных моделей в SAP MM

|

SAP эксперт/SCM

Из этой статьи Вы узнаете как повысить точность модели прогноза в SAP MM (Materials Management - Управление материальными потоками). Эта альтернативная стратегия предполагает сочетание прогнозных моделей с присвоением веса каждой отдельной модели прогноза. Идея, на которой строится комбинация прогнозных моделей, состоит в том, что ни одна прогнозная модель не может всецело охватить все возможные ситуации. Для продвижения прогнозирования на новый уровень, Вы можете использовать этот улучшенный подход для бизнеса любой отрасли с помощью стандартных инструментов SAP.

Ключевая идея
Тренды могут быть детерминированными и стохастическими. Детерминированный компонент определяет точную взаимосвязь между переменными при прогнозировании тенденции. Ему противоположный - стохастический компонент, который представляет собой набор случайных переменных и, часто, набор случайных значений в течение периода времени.

 

В SAP MM (Materials Management - Управление материальными потоками) имеются следующие модели прогнозирования: устойчивая модель (Constant), средняя скользящая (Moving Average), средняя скользящая взвешенная (Weighted Moving Average), трендовая (Trend), сезонная (Seasonal), сезонно-трендовая (Seasonal Trend). На своем опыте мы убедились, что ни одна из моделей не может полностью подойти для прогнозирования в реальных условиях. Мы обнаружили, что на основе сочетания моделей можно сделать более точный прогноз и, следовательно, улучшить процесс принятия решения.

Для определения объема закупок в будущем, компания может использовать подход смешанной модели прогнозирования (Combined Forecast Model (CFM)); этот подход представляет собой улучшение стандартных методов прогнозирования, доступных в модуле MM.  CFM (смешанная модель прогнозирования) может быть использована с помощью программы RMPR1001. Условиями для запуска программы являются: использование модуля MM и подмодуля управление запасами (inventory management, IM). А также использование двух модулей: финансовая бухгалтерия (FI - financial accounting)  и сбыт (SD - sales and distribution).

Мы поясним математический анализ, лежащий в основе прогнозных моделей SAP, в также сочетание прогнозов и присвоение определенного веса результату каждого из них. После пояснения оценки точности прогноза, мы покажем процесс выбора прогнозной модели и её исполнение, что предполагает подготовку основных данных. Затем, мы покажем Вам как импортировать прогнозные значения. Этот шаг включает просмотр прогнозных значений в основных данных материала и построение списка потребностей запасов. В заключении, мы поясним как выполнить прогон ППМ.

Для обоснования нашей точки зрения, мы оценивали точность прогнозных сценариев в течение 12-месячного периода с использованием комбинированной и взвешенной прогнозных моделей. Для ознакомление с базовыми понятиями о прогнозировании, см. заметку Understanding SAP Forecasting Models.” (прим.переводчика - перевод статьи доступен по адресу http://sapland.ru/articles/spj/2013/5/obzor-prognoznih-modelei-sap-2.html).

Оформите подписку sappro и получите полный доступ к материалам SAPPRO

У вас уже есть подписка?

Войти