Wir müssen eine gute und robuste statistische Prognose erstellen, die wir für die automatische Erstellung unserer Prognoseprognosen verwenden. SAP IBP for demand bietet eine Vielzahl verschiedener Algorithmen für die statistische Prognose. Wir legen ein Profil mit verschiedenen Prognosealgorithmen an und lassen das System den besten Algorithmus auswählen.
Aufgabe 1: Prognoseprofil anlegen und drei Prognosealgorithmen hinzufügen
Schritte
Rufen Sie die App Prognosemodelle verwalten auf. Legen Sie ein neues Prognoseprofil namens PickBestModel## an, das anhand der Informationen aus der folgenden Tabelle die besten von drei verschiedenen Algorithmen auswählt.
Feld Wert Modellname PickBestModel## Beschreibung Bestes Modell auswählen ## Periodizität Wöchentlich Vergangenheitsperioden 28 Prognoseperioden 28 Öffnen Sie die App Prognosemodelle verwalten.
Wählen Sie Modell anlegen, und wählen Sie den Planungsbereich ZSAP6.
Geben Sie den Modellnamen PickBestModel## ein.
Setzen Sie die Periodizität auf Wöchentlich, falls noch nicht geschehen.
Setzen Sie den Wert für Historische Perioden auf 28.
Setzen Sie die Prognoseperiodenwerte auf 28.
Fügen Sie auf der Registerkarte Prognoseschritte die folgenden Algorithmen zum Prognosemodell hinzu: Einfache exponentielle Glättung, Automatisierte exponentielle Glättung und Einfacher Durchschnitt. Fügen Sie ggf. die Prognoseschrittinformationen aus der Tabelle hinzu. Wählen Sie auf der Registerkarte Nachbearbeitungsschritte die Methode MAPE für die Prognosefehlerberechnung aus.
Feld Wert Einfache exponentielle Glättung Alpha-Koeffizient 0,3 Automatische exponentielle Glättung Umfang der Optimierung Glättungsalgorithmus mit besten Ergebnissen auswählen Für Optimierung verwendete Kennzahl MAPE Perioden in einer Saison 12 Limit für Alpha 0,2 – 0,6 (Untergrenze - Obergrenze) Limit für Beta 0,2 – 0,6 (Untergrenze - Obergrenze) Limit für Gamma 0,2 – 0,6 (Untergrenze - Obergrenze) Feld Wert Mehrere Prognosen verwenden Beste Prognose wählen Für Prognosevergleich verwendete Kennzahl MAPE Testphasenzeiträume 3 Wählen Sie die Registerkarte Prognoseschritte.
Setzen Sie die Haupteingabekennzahl auf Angepasste gelieferte Menge und die Zielkennzahl auf Menge aus statistischer Prognose.
Wählen Sie auf dem Bild Ex-post-Prognose sichern in die Option Expost-Prognosemenge.
Wählen Sie das Pluszeichen (+), um den Algorithmus Einfache exponentielle Glättung hinzuzufügen.
Bestätigen Sie, dass der Alpha-Wert wie in der Tabelle angegeben festgelegt ist.
Wählen Sie das Pluszeichen (+), um den Algorithmus Automatische exponentielle Glättung mit den Einstellungen aus der Tabelle hinzuzufügen.
Wählen Sie das Pluszeichen (+), um den Algorithmus Einfacher Durchschnitt hinzuzufügen. Für diesen Algorithmus müssen Sie keine weiteren Einstellungen vornehmen.
Wählen Sie im Abschnitt Mehrere Prognosen verwenden die Werte aus der zweiten Tabelle aus.
Wechseln Sie zur Registerkarte Nachbearbeitungsschritte.
Wählen Sie die Zielkennzahl für MAPE: Modellabweichung: MAPE.
Wählen Sie Sichern.
Aufgabe 2: Statistische Prognose im Add-In für Microsoft Excel ausführen
Das Add-In für Microsoft Excel wird verwendet, um die statistische Prognose auszuführen. In dieser Übung führen wir die statistische Prognose aus und zeigen die Ergebnisse an. Da das Prognosemodell mit der SAP-Fiori-App angelegt wurde, müssen Sie sich ab- und wieder am Add-in für Microsoft Excel anmelden, um die Objekte zu synchronisieren.
Schritte
Führen Sie Ihr statistisches Modell PickBestModel## in Ihrem Favoriten Demand Planning für alle Ihre Produkt-IDs aus, die auf Ihre ## auf der Ebene Produkt-ID, Lokations-ID, Kunden-ID enden, und zeigen Sie die Ergebnisse an.
Feld Wert Zeitraum Wöchentlich Dispositionsebene Produkt-ID, Lokations-ID, Kunden-ID Zu verwendendes Prognosemodell PickBestModel## Zielmengeneinheit ST Szenario Baseline Filter Prod. ## Wählen Sie im Menüband im Bereich Anwendungsjobs die Option Statistische Prognose, und wählen Sie Ausführen.
Es wird eine Meldung angezeigt, die Sie darüber informiert, dass die Einstellungen der Sicht in die Job-Eingabeaufforderung kopiert werden. Wählen Sie OK.
Setzen Sie den Zeitraum auf Wöchentlich.
Bestätigen Sie, dass die Planungsebene durch Produkt-ID, Lokations-ID und Kunden-ID definiert ist.
Wählen Sie im Feld Zu verwendendes Prognosemodell das gerade angelegte PickBestModel##.
Stellen Sie sicher, dass das Baseline-Szenario ausgewählt ist.
Wählen Sie ST für den Wert ME bis ID.
Bestätigen Sie auf der Registerkarte Filter, dass Ihr Filter Prod ## eingegeben wurde.
Wählen Sie Weiter.
Wählen Sie Ausführen (Ursachencode und Kommentar sind optional).
Es wird eine Meldung angezeigt, die Sie über den Status des Jobs mit der Option zum Navigieren zum Status informiert. Wählen Sie Zum Status navigieren, um den Status des Jobs anzuzeigen, oder OK, um das Dialogfenster zu schließen.
Verfolgen Sie den Status der Ausführung des Prognosejobs im Protokoll. Warten Sie, bis der Vorgang abgeschlossen ist.
Wenn der Job abgeschlossen ist, wählen Sie in der Symbolleiste in der Gruppe Dateneingabe die Option Aktualisieren, und zeigen Sie das Prognoseergebnis in der Planungssicht des Microsoft-Excel-Add-ins an.
Ermitteln Sie, welche Algorithmen für jede Kombination aus Produkt, Lokation und Kunde ausgewählt wurden.
Wählen Sie Statistische Prognose → Status im Unterabschnitt Anwendungsjobs.
Suchen Sie Ihren Prognosejob in der Liste, und wählen Sie Geschäftsprotokoll anzeigen.
Sehen Sie sich die vom System bereitgestellten Ergebnisse an, und sehen Sie, wie das System das Modell ausgewählt hat.
Eine Analyse des Geschäftsprozessprotokolls zeigt die Werte in der Testphase und wie die einzelnen Algorithmen ausgewählt wurden.
Führen Sie für jede Kombination aus Produkt-ID, Lokations-ID und Kunden-ID den ausgewählten Prognosealgorithmus zusammen mit dem MAPE auf.