Otimização da previsão estatística no TWPRODLOCCUST: Solução para desagregar apenas organizações com histórico de vendas

Olá Riyaz, revisei suas 3 condições e outros comentários e segui a seguinte abordagem: criei um KF - Fator proporcional e o utilizei como chave objetivo no modelo de previsão do fator de desagregação, onde o KF de entrada é o histórico de vendas. Com esse fator proporcional, ele é calculado como zero em combinações onde não tenho histórico de vendas e tem valores apenas em combinações onde tenho histórico de vendas, o que considerei como uma abordagem correta. Em seguida, utilizei esse KF de fator P na previsão de estatísticas para a chave de proporcionalidade e executei a previsão de estatísticas em um nível mais alto: nível de família de PRD/mês para obter essa desagregação conforme a proporção, mas percebo que a previsão de estatísticas ainda está se desagregando em combinações (organização de vendas) que não têm histórico de vendas. Estou perdendo algo?

Respondido el 15/04/2024

LUCIANO RIOJA GHIOTTO

Se unió el 13/07/2019

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Olá @Rchav ,

O verdadeiro culpado é o fator proporcional.

Não deve estar em branco para todas as combinações, caso contrário, os dados alvo serão divididos de forma equitativa.
Também não deve ser o mesmo valor para todas as combinações, nesse caso também será dividido de forma equitativa.
Por fim, seu valor deve estar em branco nas combinações em que não desejamos que a previsão seja desagregada e deve ter o valor nas combinações corretas para garantir que a previsão seja desagregada nelas.

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'

Respondido el 15/04/2024

LUCIANO RIOJA GHIOTTO

Se unió el 13/07/2019

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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

Respondido el 15/04/2024

LUCIANO RIOJA GHIOTTO

Se unió el 13/07/2019

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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

Respondido el 15/04/2024

LUCIANO RIOJA GHIOTTO

Se unió el 13/07/2019

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