1 功能概述
预测日均消耗方案的核心功能是为预测日均消耗提供各种参数,包括:消耗模型、计划类型、库存数位维度、计划范围、统计周期、异常波动数据过滤。
2 关键字段
序号 | 字段名称 | 字段说明 | 必录性 |
一、基本信息 |
1 | 创建组织 | 制定并执行库存计划的组织。如果用户当前登录组织在计划管理视图中,则默认为当前登录组织;否则默认有权限的第一个计划组织;只能选择在计划管理视图中的业务组织。 | 必填 |
2 | 消耗量模型 | 弹窗选择,数据来源于资源模型配置,范围:输出结果类型为“预测日均消耗模型”、计划组织权限范围内的可用数据 | 必填 |
3 | 计划类型 | 库存计算的方法,下拉选择,选项:固定期间、再订货点、最大最小 | 必填 |
4 | 库存水位维度 | 弹窗选择,范围:使用状态=可用,数据状态=已审核的数据 | 必填 |
5 | 日均消耗量字段 | 库存水位信息的日均消耗字段,用于承载计算结果 | |
6 | 匹配维度映射 | 消耗量模型与库存水位建立映射的方式,弹窗选择,选择范围为同时满足以下条件的数据 1、目标实体=预测日均消耗模型,来源实体=库存水位信息;或 目标实体=库存水位信息,来源实体=预测日均消耗模型 2、匹配维度完全等于除“物料分类标准”以外库存水位维度,例如:库存水位维度包含的维度为“组织、物料分类标准、物料分类”时,匹配维度需为“组织、物料分类” 3、使用状态=可用 默认值:满足以上条件,且“系统预设=是”的匹配映射配置 | 必填 |
7 | 记录更新方式 | 下来选择。系统将依据库存水位维度的值查询预测日均消耗记录的数据;当选项=覆盖,将先删除原有数据再插入新的记录;当选项=追加,直接插入新的记录,保留旧的记录。 | 必填 |
8 | 调整系数 | 默认为1,可手动修改. | |
二、计划范围:用于确定参与运算的物料范围 |
1 | 业务组织 | 提出需求的组织,弹窗选择,选择范围:使用状态=可用,数据状态=已审核的数据 | 必填 |
2 | 计划员 | 制定计划的人员,弹窗选择,选择范围:业务单元权限范围内,业务组类型=计划组,使用状态=可用,失效状态=否的业务员 | |
3 | 计划组 | 制定计划的业务组,弹窗选择,选择范围:业务单元权限范围内,业务组类型=计划组,使用状态=可用的业务组织 | |
4 | 过滤器 | 更多的过滤条件,可在过滤器中配置 | |
三、统计周期:用于确定参与运算单据的时间范围 |
1 | 基准类型 | 下拉选择:运算日期,N年同期。 | 必填 |
2 | N年前 | 手工录入,当基准类型=N年同期时,才允许编辑,且必填 | |
3 | 开始天数 | 相对基准日期的开始天数,手工录入,整数 | |
4 | 结束天数 | 相对基准日期的结束天数,手工录入,整数,需大于开始天数 | |
5 | 权数 | 手工录入,精度为2位的小数 | |
四、异常波动数据过滤:对单据进行数据清洗,使计算结果更能符合客户需求 |
1 | 前置条件 | 消耗量模型的字段均可以用于作为设置前置条件。 | |
2 | 高于均值百分比 | 高于均值的百分比 = (值 - 均值) / 均值 * 100 | |
3 | 低于均值百分比 | 低于均值的百分比 = (均值 - 值) / 均值 * 100 | |
3 业务场景
序号 | 场景名称 | 应用场景 | 关键要点 |
1 | 预测日均消耗 | 企业简介:一家全国超大型的医药连锁企业,旗下拥有40+家分子公司,10000+家实体门店,并配套了大型的物流仓储业务。 企业需求:通过对历史销售数据的加权平均计算和市场趋势的分析,预测补货周期内的销售情况。季节性商品分析过去三年同期的销售数据,常规商品分析过去三个月的销售数据;统计时需过滤异常波动数据,如:疫情期间,受政策和供应的影响而商品售罄;促销/政企订单等项目性活动,带来销量大幅度增加。 | 1、 常规商品 1、 计划类型:固定期间 2、 库存水位维度:组织+物料分类 3、 计算范围:商品属性=常规商品 4、 统计周期:基准类型=运算日期,从-30天到0天,权重70%;从-60天到-31天,权重20%;从-90~到-61天,权重10% 5、 异常波动数据过滤:高于均值100%,低于均值50% 2、 季节性商品 1、 计划类型:固定期间 2、 库存水位维度:组织+物料分类 3、 计算范围:商品属性=季节性 4、 统计周期:基准类型=N年同期,N年前=1,从0天到30天,权重70%;基准类型=N年同期,N年前=2,从0天到30天,权重20%;基准类型=N年同期,N年前=3,从0天到30天,权重10%; 5、 异常波动数据过滤:高于均值100%,低于均值50% |
2 | 记录更新方式 | 企业需对预测的即时数据进行分析,以便通过调整参数,来提高预测的精度。 | 记录更新方式:追加 PS:进行运算时,运算结果将不会覆盖历史数据,企业可以根据预测结果与实际的销量进行对比分析,从而找出差异的原因。这样方式,将会暂用系统的磁盘空间,并可能会影响插入数据的性能。 |
3 | 调整系数 | 企业通过市场调研、数据分析、竞争对手分析、行业报告分析,认为未来会有30%的销量增长。 | 调整系数:1.3 |
4 关键操作
4.1 单据关键操作
不涉及
4.2 行关键操作
不涉及
5 使用约束
对于单据的数据量特别大的企业,通过将业务单据映射到消耗模型参与运算,会带来性能问题,可能会直接导致系统运算不出结果,需经性能测试后才能部署到生产环境。
6 常见问题
不涉及