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Tenho uma previsão estatística de números-chave no TWPRODLOCCUST, configurada como desagregação com distribuição igualitária com número-chave para proporcionalidade como fator de desagregação e peso por semana. Executamos a nível de identificação de material e identificação de cliente no modo de modelo de trabalho de aplicação e geramos uma previsão... o problema é o seguinte:
Vamos supor que o cliente 1234567 tem 3 organizações de vendas como AA01, AA02, AA03 e apenas AA01 tem um histórico de vendas, a previsão estatística ainda é desagregada nas 3 organizações de vendas. Quero modificá-la para que se AA01 tem um histórico de vendas, ao calcular a previsão estatística, apenas AA01 deve ter a previsão estatística e não as outras 2 organizações de vendas.
Tentei executar a nível de material-idcliente-organização de vendas, alterei a desagregação para número-chave para proporcionalidade apenas para histórico de vendas, mas não funcionou. Alguém pode sugerir alguma solução para isso?
Olá @Rchav ,
O verdadeiro culpado é o fator proporcional.
1) Ao mantermos o 'Fator de Desagregação' como a chave para a proporcionalidade, o Fator de Desagregação atendeu a uma ou todas as três condições acima, o que resultou na divisão incorreta da previsão em outras combinações também.
2) Ao mantermos o 'Histórico de Vendas' como a chave para a proporcionalidade, tivemos a primeira situação em que o Histórico de Vendas está em branco para todas as combinações. Portanto, a previsão foi dividida de forma equitativa em todas essas combinações.
Para garantir que a previsão seja dividida apenas nas combinações corretas, certifique-se de escolher uma chave que atenda à terceira condição especificada anteriormente, colocando assim os fatores proporcionais apenas nas combinações corretas.
Atenciosamente,
'Riyaz'
Olá Aman,
Criei um fator KF - Fator proporcional e o utilizei como uma chave de destino no modelo de previsão do fator de desagregação, onde o KF de entrada é o histórico de vendas com base neste fator proporcional calculado e é zero em combinações onde não tenho histórico de vendas e tem valores apenas em combinações onde tenho histórico de vendas, o que eu achei ser a abordagem correta.
Mais tarde, utilizei este fator P-KF na previsão estatística para a chave de figura para a proporcionalidade e executei a previsão estatística em um nível mais alto - nível de família de PRD/mês para obter essa desagregação de acordo com a proporção, mas vejo que a previsão estatística ainda está desagregada em combinações (organização de vendas) que não têm histórico de vendas.
Estou perdendo algo? Agradeço muito suas contribuições.
#IBP
Olá,
Primeiro, certifique-se de calcular as proporções com base no Histórico de Vendas. Em seguida, essa cifra chave onde você calculou as proporções deve ser usada para a Desagregação Proporcional na cifra chave do Forecast Estatístico. Execute o algoritmo em um nível alto, ele deve ser dividido de acordo com as proporções.
Selecionar a cifra chave do Histórico de Vendas não trará resultados porque a cifra chave do Histórico de Vendas estará em branco no futuro onde deseja gerar o fato estatístico, resultando em uma divisão igual.
Saudações,
Aman
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