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Optimización de la previsión estadística en TWPRODLOCCUST: Solución para desagregar solo organizaciones con historial de ventas

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  • Creado 01/03/2024
  • Modificado 01/03/2024
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Tengo una previsión estadística de cifras clave en TWPRODLOCCUST, configurada como desagregación con distribución igualitaria con cifra clave para la proporcionalidad como factor de desagregación y peso por semana. La ejecutamos a nivel de identificación de material e identificación de cliente en el modo de plantilla de trabajo de aplicación y generamos una previsión... el problema es el siguiente:

Supongamos que el cliente 1234567 tiene 3 organizaciones de ventas como AA01, AA02, AA03 y solo AA01 tiene un historial de ventas, la previsión estadística aún se desagrega en las 3 organizaciones de ventas. Quiero modificarlo para que si AA01 tiene un historial de ventas, cuando se calcule la previsión estadística, solo AA01 debería tener la previsión estadística y no las otras 2 organizaciones de ventas.

Intenté ejecutar a nivel de material-idcliente-organización de ventas, cambié la desagregación a cifra clave para la proporcionalidad solo para historial de ventas, pero no funcionó. ¿Alguien puede sugerir alguna solución para esto?

SAP PP
Pedro Pascal
Se unió el 07/03/2018
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4 Respuestas

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Hola Riyaz, revisé tus 3 condiciones y otros comentarios y seguí el siguiente enfoque: creé un KF - Factor proporcional y lo utilicé como clave objetivo en el modelo de pronóstico de factor de desagregación donde el KF de entrada es el historial de ventas. Con este factor proporcional se calcula y es cero en combinaciones donde no tengo historial de ventas, y tiene valores solo en combinaciones donde tengo historial de ventas, lo cual consideré como un enfoque correcto. Luego utilicé este KF de factor P en el pronóstico de estadísticas para la clave de proporcionalidad y ejecuté el pronóstico de estadísticas a un nivel más alto: nivel de familia de PRD/mes para obtener esta desagregación según la proporción, pero veo que el pronóstico de estadísticas aún se desagrega en combinaciones (organización de ventas) que no tienen historial de ventas. ¿Me estoy perdiendo algo?
Respondido el 15/04/2024
LUCIANO RIOJA GHIOTTO
Se unió el 13/07/2019
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Hola @Rchav ,

El verdadero culpable es el factor proporcional.

  • No debe estar en blanco para todas las combinaciones, de lo contrario se dividirá de manera equitativa los datos objetivo.
  • Tampoco debe ser el mismo valor para todas las combinaciones, en este caso también se dividirá de manera equitativa.
  • Finalmente, su valor debe estar en blanco en las combinaciones donde no queremos que el pronóstico se desagregue y debe tener el valor en las combinaciones correctas para asegurar que el pronóstico se desagregue en ellas.

1) Mientras manteníamos el 'Factor de Desagregación' como la clave para la proporcionalidad, el Factor de Desagregación ha cumplido una o todas las tres condiciones anteriores, lo que ha provocado que el pronóstico se divida incorrectamente en otras combinaciones también.

2) Mientras manteníamos el 'Historial de Ventas' como la clave para la proporcionalidad, tuvimos la primera situación donde el Historial de Ventas está en blanco para todas las combinaciones. Por lo tanto, el pronóstico se ha dividido de manera equitativa en todas esas combinaciones.

Para que el pronóstico se divida solo en las combinaciones correctas, asegúrate de elegir una clave que cumpla con la tercera condición especificada anteriormente, colocando así los factores proporcionales solo en las combinaciones correctas.

Saludos cordiales,

'Riyaz'

Respondido el 15/04/2024
LUCIANO RIOJA GHIOTTO
Se unió el 13/07/2019
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Hola Aman,

He creado un factor KF - Factor proporcional y lo he utilizado como una clave objetivo en el modelo de pronóstico de factor de desagregación donde el KF de entrada es el historial de ventas basado en este factor proporcional calculado y es cero en combinaciones donde no tengo historial de ventas y tiene valores solo en combinaciones donde tengo historial de ventas, lo cual pensé que es el enfoque correcto.

Más tarde utilicé este factor P-KF en el pronóstico estadístico para la clave de figura para la proporcionalidad y ejecuté el pronóstico estadístico a un nivel más alto - nivel de familia de PRD/mes para obtener esta desagregación según la proporción, pero veo que el pronóstico estadístico sigue desagregado en combinaciones (organización de ventas) que no tienen historial de ventas.

¿Me estoy perdiendo algo? Se agradece mucho sus aportes.

#IBP

Respondido el 15/04/2024
LUCIANO RIOJA GHIOTTO
Se unió el 13/07/2019
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Hola,

Primero debes asegurarte de calcular las proporciones en base al Historial de Ventas. Luego, esta cifra clave donde calculaste las proporciones debe ser utilizada para la Desagregación Proporcional en la cifra clave de Pronóstico Estadístico. Ejecuta el algoritmo a un nivel alto, debería dividirse según las proporciones.

Seleccionar la cifra clave de Historial de Ventas no dará resultados porque la cifra clave de Historial de Ventas estará en blanco en el futuro donde deseas generar el hecho estadístico, dando así una división igual.

Saludos,

Aman

Respondido el 15/04/2024
LUCIANO RIOJA GHIOTTO
Se unió el 13/07/2019
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