판매 및 작업을 위한 SAP IBP를 통한 수요 계획 기능

이 소단원을 진행하면서 컨텐트를 마스터하는 데 중요한 몇 가지 주요 주제에 집중하는 것이 중요합니다. 이러한 중점 영역은 학습해야 할 주제일 뿐만 아니라 과정 학습 목표를 더 깊이 이해하고 성공적으로 성취하기 위한 발판입니다. 이러한 중요한 영역을 강조함으로써 공급망 관리에 대한 숙련도와 효과를 높일 수 있는 강력한 지식 기반을 개발할 수 있습니다.

수요 감지: 소비자 수요를 실시간으로 예측하는 즉각적인 수요 예측 방법입니다.

단순 평균: 지정된 기간 내 모든 과거 데이터의 평균을 계산하는 예측 알고리즘입니다.

단순 이동 평균: 특정 기간 동안 과거 데이터의 하위 세트 평균을 계산하는 예측 알고리즘입니다.

단일 지수 평활법: 오래된 데이터 포인트에 기하급수적으로 감소하는 가중치를 지정하는 예측 알고리즘입니다. 추세 또는 계절적 변동이 없는 데이터에 유용합니다.

이중 지수 평활법: 추세와 주요 지표 값을 모두 관리하는 예측 알고리즘으로, 추세가 있는 데이터에 유용합니다.

삼중 지수 평활법: 추세, 계절적 변동 및 주요 지표 값을 관리하는 예측 알고리즘으로, 추세와 계절적 변동이 모두 있는 데이터에 유용합니다.

전처리 단계: 예측을 생성하기 전에 과거 데이터의 이슈를 해결하는 예측 모델의 초기 단계입니다.

후처리 단계: 예측 모델의 최종 단계로, 오차 측정을 포함하여 예측 생성 후 액션에 초점을 맞춥니다.

통계적 예측의 핵심은 다양한 예측 모델의 예측 기능입니다. SAP IBP는 향상된 유틸리티와 정밀도를 위한 새로운 모델을 도입하여 기능을 지속적으로 개선합니다. '예측 모델 관리' 어플리케이션에서는 이러한 모델이 정의됩니다. 여러 개의 강력한 알고리즘을 결합하면 비즈니스 예측 정밀도를 높일 수 있습니다.

그러나 알고리즘의 특정 관점을 선택하는 것이 중요합니다. 단기 및 중기 또는 장기 예측 알고리즘은 단일 모델 내에서 공존할 수 없습니다. 이러한 특이성은 정확하고 유익한 결과를 보장합니다.

SOP 라이센스에 포함된 통계적 예측 알고리즘을 이해하면 수요 계획 효과를 크게 향상시켜 숙련도와 신뢰도를 갖춘 예측 전략을 수립할 수 있습니다.

예측 알고리즘은 과거 시계열 값을 기반으로 미래 제품 수요를 예측하는 데 도움이 되는 정교한 수학적 방법입니다. 판매 및 생산 계획(S&OP, Sales and Operations Planning) 솔루션에 사용되는 알고리즘에 대한 개요는 다음과 같습니다.

• 단순 평균:

  특정 기간 내 모든 과거 값의 평균을 미래 예측으로 사용하여 계산합니다. 예측은 주별 또는 월별 이력을 기준으로 균일한 값입니다.

• 단순 이동 평균:

  기간의 연속 하위 세트에서 시계열 값의 평균을 계산합니다. 이러한 하위 집합의 기간 수는 키 매개 변수입니다.

• 단일 지수 평활법:

  추세나 계절적 변동 없이 시계열을 모델링하여 가중치의 기하급수적으로 감소(0과 1 사이의 알파 계수)를 통해 오래된 데이터에 중요도를 낮춥니다.

• 이중 지수 평활법:

  추세 또는 계절적 변동으로 시계열을 모델링하고 알파 계수와 베타 계수를 사용하여 추세 및 주요 지표 값을 관리합니다(0과 1 사이).

• 삼중 지수 평활법:

  추세 및 계절적 변동으로 시계열을 관리하여 알파, 베타 및 감마 계수를 사용하여 예측에 대한 영향을 최소화합니다(모두 0과 1 사이).

• 과거 기간 복사

  반복 패턴에 유용한 이 알고리즘은 월별 판매 데이터가 전년도의 추세를 반영하는 시나리오에 적합합니다.

다중 알고리즘 사용 을 참조하십시오.

여러 예측 알고리즘을 모델에 통합할 때 각 알고리즘에 대한 시스템 인게이지먼트를 제어할 수 있습니다.

• 최적 예측 선택:

  시스템은 지정된 오차 측정을 사용하여 가장 정확한 예측 알고리즘을 식별하고 적용합니다.

• 가중 평균 예측 계산:

  가중치는 예측 알고리즘에 지정되고 평균 예측은 각 결과에 해당 가중치를 곱하여 계산됩니다.

예측 모델 관리 어플리케이션을 사용하면 SAP IBP 내에서 예측 프로세스를 뒷받침하는 모델을 생성하고 수정할 수 있습니다. 사용자는 간단한 탐색을 위해 별도의 탭 내에서 전처리, 예측 및 후처리 단계를 간략하게 설명할 수 있습니다.

• 일반 설정

  전체 모델에 적용할 수 있는 매개변수를 설정합니다.

• 전처리 단계:

  알고리즘을 선택하면 예측을 생성하기 전에 시계열 데이터의 이슈를 완화할 수 있습니다.

• 후처리 단계:

  오차 측정 계산을 포함하여 예측 후 시스템에서 수행되는 액션에 대한 설정을 선택합니다.

비디오 요약

통계적 예측 모델을 정의할 때 사용자는 세 가지 주요 영역에서 유연성을 갖습니다. 전처리(데이터 준비 포함), 예측 실행(예측 실행 포함), 후처리(오차 측정 저장 등의 태스크 포함) 이러한 섹션은 통계 모델 구성 화면에서 탭으로 구성되어 있어 명확하고 구조화된 설정 프로세스를 지원합니다.

일반 을 선택하여 선택한 알고리즘과 관계없이 전체 모델에 유효한 설정을 선택할 수 있습니다.

전처리 단계 를 선택하면 예측이 계산되기 전에 시계열 데이터에서 가능한 이슈를 해결하는 데 사용되는 알고리즘을 선택할 수 있습니다. 다음과 같은 유형의 문제가 발생할 수 있습니다.

• 일부 주요 지표 값이 입력 데이터에서 누락되었을 수 있습니다.

• 입력 데이터에는 비정상적인 값(이상값)이 포함될 수 있습니다.

예측 단계 를 선택하여, 선택한 주요 지표에 대한 예측이 계산되는 방식을 정의하는 설정을 선택할 수 있습니다. 예측은 선택한 알고리즘을 사용하여 과거와 미래 모두에 대해 계산됩니다.

후처리 단계 를 선택하여 예측 후 시스템에서 수행하는 단계의 설정을 선택할 수 있습니다. 오차 측정을 계산하는 방법을 선택할 수 있습니다.

예측 실행은 임시 이벤트 또는 정기 일정의 일부로 필수적일 수 있습니다. 계획자는 예측을 대화식으로 실행하거나 백그라운드에서 실행하도록 일정을 계획할 수 있습니다. SAP IBP 웹 UI 또는 Excel UI를 통해 실행할 수 있으므로 계획자가 결과에 쉽게 액세스할 수 있습니다.

비디오 요약

SAP IBP, Microsoft Excel용 애드인을 사용하면 계획 데이터를 검토 및 수정하고 시뮬레이션을 실행할 수 있습니다.

온디맨드 상황뿐 아니라 정기 일정의 일부로서도 예측 실행이 필요할 수 있습니다. 계획자는 백그라운드에서 예측을 대화형으로 실행하고 가능한 한 빨리 결과를 준비해야 할 수 있습니다.

예측 실행은 SAP IBP 웹 UI(템플릿을 먼저 정의한 후 템플릿을 실행하는 어플리케이션 작업 생성)와 Excel UI에서 모두 가능합니다.

계획자가 백그라운드에서 예측을 실행하도록 일정을 계획할 수 있습니다. 이는 비즈니스 단위에서 판매 이력을 업데이트한 후의 주별 프로세스일 수 있습니다. 이렇게 하면 계획자가 작업을 시작할 때 결과를 준비할 수 있습니다.

조직이 제품이나 서비스에 대한 수요를 예측하는 데 어려움을 겪고 있는 시기를 생각해 보십시오. 이러한 과제는 운영에 어떤 영향을 미쳤으며, 이를 해결하기 위해 팀에서 어떤 단계를 거쳤습니까? SAP IBP에 설명된 예측 방법과 툴이 수요 계획 프로세스를 개선하는 데 어떤 도움을 줄 수 있었습니까?

잠시 여기에 일시 중지하고 개인 반사 질문에 대한 생각을 조심 약간의 시간이 걸릴. 응답을 기록하면 SAP Supply Chain 전문가의 답변과 비교할 수 있습니다. 이 연습문제에서는 여러분의 이해와 그것이 전문적인 관점과 어떻게 부합하는지에 대한 인사이트를 제공합니다.

수요를 예측하는 데 있어 과거의 당면 과제를 반영한 소매업체는 성수기 동안 재고 부족과 오프 시즌 동안의 초과 재고에 어려움을 겪었습니다. 이로 인해 판매 손실, 원가 증가, 비효율적인 창고 사용이 발생하게 되었습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 팀은 기본 통계 모델, 정기 예측 검토 및 부서 간 커뮤니케이션 개선을 사용했습니다. 그러나 이러한 노력은 한계가 있었다.

SAP IBP는 이 상황을 크게 개선할 수 있습니다. 즉각적인 수요 예측(수요 감지)은 정확한 단기 예측을 제공하여 품절을 줄일 수 있습니다. 중기 및 장기 예측은 전략적 계획을 시장 추세와 일치시켜 계절적 변동에 더 잘 대비할 수 있습니다. 고급 수량 예측 툴은 제품 요구사항을 정확하게 예측하여 과잉 및 부족을 최소화합니다.

삼중 지수 평활법과 같은 정교한 알고리즘을 사용하면 추세와 계절적 변동을 고려하여 정확도가 향상됩니다. 예측 모델 관리 어플리케이션을 사용하면 비즈니스 요구사항에 맞게 유연하고 정확하게 예측할 수 있습니다. 이해관계자 입력을 통합하여 합의 수요 예측을 작성하면 모든 부서가 조정되어 전체 수요 계획이 개선됩니다.

요약하면, SAP IBP의 고급 예측 방법과 툴은 예측 정확도를 높이고 비효율성을 줄이며 고객 수요를 더 잘 충족시켜 비즈니스 성과를 개선합니다.

이 소단원에서는 SAP Integrated Business Planning(SAP IBP)을 사용한 수요 예측의 주요 요소에 대해 알아보았습니다. 즉각적인 소비자 데이터에 초점을 맞춘 수요 감지, 장기간에 걸친 시장 추세에 맞춰 사업 계획을 조정하는 중기 및 장기 예측 등 다양한 유형의 예측에 대해 논의했습니다. 또한 수량, 가격 및 매출 예측을 통해 더 나은 계획을 위해 정확한 제품 요구와 재무적 측면을 예측했습니다.

이 소단원에서는 데이터의 추세와 계절적 변동을 관리하기 위한 단순 평균, 단순 이동 평균, 지수 평활법(단일, 이중, 삼중) 등의 다양한 예측 알고리즘을 소개합니다. 과거 패턴을 복제하기 위한 "과거 기간 복사" 방법도 살펴보았습니다.

정확한 예측을 위해 알고리즘을 정의하고 결합할 수 있는 "예측 모델 관리" 어플리케이션을 사용하여 예측 모델을 관리하는 방법을 알아보았습니다. 여기에는 데이터 및 예측을 효과적으로 처리하기 위한 전처리, 예측 및 후처리 단계가 포함됩니다. 또한 대화형 또는 일정에 따라 SAP IBP 웹 UI 또는 Excel UI를 통해 예측을 실행하고 합의 수요 계획에 대한 이해관계자 입력을 통합하는 방법에 대해서도 배웠습니다.

전반적으로 조직은 SAP IBP의 고급 툴과 방법을 활용하여 수요 계획의 정확성을 크게 개선하고 비효율성을 줄이며 고객 요구사항을 더 잘 충족시켜 궁극적으로 전반적인 비즈니스 성과를 향상할 수 있습니다.