SAP IBP para inventario: Configuración y preparación para su uso
Creación de un proceso de optimización y planificación de inventario
El poder de Multi Echelon
Validación de entradas
Ejecución de un operador de optimización de inventario
Análisis de los resultados de una ejecución de optimización de inventario
Finalización del plan de inventario

Cálculo de error de previsión

Objective

After completing this lesson, you will be able to cree un cálculo de error de previsión.

Cálculo de error de previsión

Los casos de uso comunes proporcionan flexibilidad y visibilidad del error de previsión o las medidas de precisión de previsión. La optimización del inventario y los casos de uso de planificación de la demanda son diferentes. Mientras que los casos de uso de optimización de inventario calculan el error de previsión como entrada primaria en el nivel de planificación base, los casos de uso de planificación de demanda definen medidas de error para supervisar el rendimiento de la previsión y realizar un seguimiento del valor añadido de previsión comparando diferentes ratios de previsión.

SAP IBP para inventario proporciona funciones de medición de errores de previsión mediante la aplicación Perfiles de error de previsión - Inventario, que estaba disponible con SAP IBP 2405 y que sustituye la aplicación obsoleta Gestionar cálculo de error de previsión - Optimización de inventario (no se puede utilizar con 2411 y posteriores).

La aplicación Perfiles de error de previsión - Inventario proporciona opciones para configurar un perfil de cálculo de error de previsión y utilizarlo tanto desde el add-in para Excel como desde la aplicación Job de aplicación.

Para utilizar esta aplicación, su rol empresarial debe contener el catálogo empresarial Perfil para cálculos de error de previsión para inventario (SAP_IBP_BC_INV_KPI_PROFILE_PC).

Normalmente, el proceso relacionado con errores de previsión se basa en los siguientes pasos:

Proceso de cálculo de error de previsión

Caso de uso de muestra: Análisis de error de previsión

Como parte de los primeros pasos para optimizar los niveles de inventario dentro de la cadena logística, debemos calcular el error de previsión. La siguiente figura presenta un dashboard para comprender los resultados del algoritmo:

La figura describe el caso de uso de muestra: Análisis de error de previsión.

La diapositiva presenta cuatro gráficos en un dashboard:

  • Ventas históricas y previsión histórica de retraso 0 (Eaches):

    Este es un gráfico de líneas en el que dos ratios (OI: Ventas e IO: Retraso de previsión) se agrupan por semanas.

  • Retraso histórico 0 coeficiente de variación de error de previsión:

    Se trata de un mapa térmico en el que los grupos de clientes y los segmentos se visualizan por ubicación y producto.

  • Ventas históricas y previsión de retraso histórico 1 (emisiones):

    Este es un gráfico de líneas en el que dos ratios (OI: Ventas e IO: Retraso de previsión) se agrupan por semanas.

  • Coeficiente de variación de error de previsión de retraso histórico 1:

    Se trata de un mapa térmico en el que los grupos de clientes y los segmentos se visualizan por ubicación y producto.

Calcular error de previsión

Tarea 1: Cálculo de error de previsión

Tarea 2: Calcular el error de previsión

Para el cálculo de error de previsión, debe cargar las ventas históricas y los datos de previsión. Estos datos ya se han cargado en el sistema.