Disaggregation von statistischen Prognosen – Unterprodukte
Verwendung
Mit dieser Funktion disaggregieren Sie die langfristige statistische Prognose für Kopfprodukte der AFS-Hierarchie auf die kurzfristige Prognose für einzelne Unterprodukte der AFS-Hierarchie.
Diese Funktion ist für die Ausführung des kurzfristigen Responsive Forecasting sowie für weitere Prozesse der Nachschubplanung im Responsive Replenishment (RR) für Unterprodukte der AFS-Hierarchie in SAP SNC erforderlich.
Voraussetzungen
Sie haben den Disaggregationsfaktor für die Lagermengeneinheiten (LME) gepflegt, der für die AFS-Materialien im ERP-System verwendet wird.
Sie haben die statistische Prognose für das Kopfprodukt durchgeführt.
Funktionsumfang
Das System verwendet zum Disaggregieren die Disaggregationsfaktoren der Lokationsprodukthierarchie, sofern diese gepflegt wurden. Ist das nicht der Fall, dann verwendet das System die Disaggregationsfaktoren der Produkthierarchie.
Das System liest die Langfristprognose des Kopfprodukts und die Disaggregationsfaktoren der zugehörigen Unterprodukte. Dann wird die Langfristprognose des Kopfprodukts auf die Langfristprognose der Unterpodukte entsprechend deren Disaggregationsfaktoren disaggregiert. Anschließend folgt der RR-Standardprozess der zeitlichen Disaggregation für jedes Unterprodukt.
Hierbei handelt es sich um einen Zwischenschritt, dessen Ergebnis nicht in der Zeitreihen-Datenverwaltung (TSDM) gesichert wird. Stattdessen werden die Daten in Kurzfristprognosen disaggregiert; dazu werden die standardmäßigen zeitlichen Disaggregationsfaktoren für jedes der Unterprodukte der AFS-Hierarchie verwendet.
Die Dissagregation der Langfristprognose des AFS-Hierarchiekopfs auf die Kurzfristprognose der entsprechenden Unterprodukte wird durch eines der folgenden Ereignisse angestoßen:
Sichern der statistischen Prognose für die Kopfprodukte in der Web-Oberfläche von SAP SNC
Ausführen des PSM-Service
Prognose in Bedarfe disaggregieren
im PSM-Lauf für das entsprechende Planungsprofil
Abschließend wird in dieser Funktion ein BAdI (/SCA/DISAGG_FACTOR) aufgerufen, damit der Kunde seine eigene Logik für die Disaggregation hierarchischer Prognosen eingeben kann.
Beispiel
Die kurzfristige Periode ist hier die tägliche Pierode und die langfristige Periode ist die wöchentliche Periode. Die folgende Tabelle zeigt die Prognose für das hierarchische Kopfprodukt Shirt :
Kopfprodukt |
Woche 1 |
Woche 2 |
Woche 3 |
Woche 4 |
|---|---|---|---|---|
Shirt |
500 |
510 |
540 |
560 |
Die folgende Tabelle zeigt die Disaggregationsfaktoren, die für die Unterprodukte gepflegt sind:
Kopfprodukt |
Shirt BLU 32 |
Shirt GRN 30 |
Shirt GLB 32 |
Shirt WEI 32 |
|---|---|---|---|---|
Shirt |
20 |
30 |
20 |
30 |
Die folgende Tabelle zeigt, wie die Langfristprognose der Kopfprodukte für Woche 1 (500) auf die Langfristprognose der entsprechenden Unterprodukte disaggregiert wird:
Kopfprodukt (Prognose) |
Shirt BLU 32 |
Shirt GRN 30 |
Shirt GLB 32 |
Shirt WEI 32 |
|---|---|---|---|---|
Shirt (500) |
100 |
150 |
100 |
150 |
Dies ist ein Zwischenschritt; die Daten werden nicht in der TSDM gesichert.Stattdessen werden sie in tägliche Perioden disaggregiert, wofür die zeitlichen Disaggregationsfaktoren verwendet werden.
Die folgende Tabelle zeigt die zeitlichen Disaggregationsfaktoren, die für Woche 1 für das Unterprodukt des Kopfprodukts Shirt der AFS-Hierarchie berechnet werden:
Uterprodukt |
Tag 1 |
Tag 2 |
Tag 3 |
Tag 4 |
Tag 5 |
Tag 6 |
Tag 7 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
Shirt BLU 32 |
0.15 |
0.2 |
0.2 |
0.15 |
0.15 |
0.1 |
0.05 |
Shirt GRN 32 |
0.2 |
0.14 |
0.16 |
0.1 |
0.2 |
0.2 |
0.1 |
ShirtGLB 32 |
0.1 |
0.2 |
0.13 |
0.25 |
0.17 |
0.03 |
0.12 |
Shirt WEI 32 |
0.1 |
0.11 |
0.15 |
0.19 |
0.2 |
0.1 |
0.15 |
Die folgende Tabelle zeigt die kalkulierte Kurzfristprognose für die tägliche Periode pro Unterprodukt:
Uterprodukt |
Tag 1 |
Tag 2 |
Tag 3 |
Tag 4 |
Tag 5 |
Tag 6 |
Tag 7 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
Shirt BLU 32 |
15 |
20 |
20 |
15 |
15 |
10 |
5 |
Shirt GRN 32 |
30 |
21 |
24 |
15 |
30 |
30 |
15 |
ShirtGLB 32 |
10 |
20 |
13 |
25 |
17 |
3 |
12 |
Shirt WEI 32 |
15 |
16.5 |
22.5 |
28.5 |
30 |
15 |
22.5 |