Прогноз методом мульти-линейной регрессии с данными места продажи 
В настоящее время данные места продажи можно обработать таким образом, что их можно использовать в планировании сбыта для создания прогнозов. Это позволяет поставщику создать краткосрочный статистический прогноз, который, в отличие от других статистических прогнозов, дает более точные результаты, поскольку в нем учитываются не только рассчитанные поставки и данные места продажи, но и колебания запаса клиента.
Предпосылки
Для метода прогноза необходимы следующие предпосылки.
Должны быть доступны данные поставок в прошлом и данные места продажи в неделях.
Горизонт прогнозирования не может превышать 12 недель.
Для устойчивой модели требуется временной ряд длительностью по меньшей мере 25 недель в прошлом, а для сезонной модели требуется временной ряд, охватывающий по меньшей мере два полных сезонных цикла. Длительность этих двух сезонных циклов должна составлять по меньшей 25 недель.
Объем функций
В этом методе прогноза несколько раз выполняется анализ методом мульти-линейной регрессии. Кроме того, в нем дополнительно используется либо устойчивая модель с экспоненциальным сглаживанием первого порядка, либо сезонная модель. Используемая здесь сезонная модель слегка отличается от сезонной модели Винтера. Благодаря этому методу можно создать предварительный прогноз на срок до 12 недель.
Метод прогноза сначала вычисляет еженедельные изменения в рассчитанных поставках и в данных места продажи. Затем выполняется анализ методом мульти-линейной регрессии для определения количественного отношения между данными. Это позволяет определить колебание запаса в прошлом. На основе этой информации создается статистический прогноз для всего периода прогнозирования в зависимости от выбранной статистической модели.
Дополнительный регрессионный анализ предназначен для определения количественного отношения между поставками в прошлом, статистическими данными экс-пост-прогноза и колебаниями запаса в прошлом. Окончательный результат прогнозирования — это статистический прогноз, учитывающий будущие колебания запаса.
Во время первого прогона вычисляются данные прогноза на первую неделю. В зависимости от горизонта прогнозирования вычисления продолжаются до того момента, пока не будут определены данные прогноза на первые четыре недели. Если горизонт прогнозирования выходит за пределы последних четырех недель, то в качестве основы для вычисления прогноза на пятую неделю наряду с данными о поставках в прошлом используются уже вычисленные данные статистического прогноза и данные места продажи, а также средние значения первых четырех недель.
Для прогноза методом мульти-линейной регрессии с данными места продажи можно также использовать в качестве меры погрешности среднюю абсолютную процентную ошибку. В этом случае мера погрешности вычисляется один раз для всего метода прогнозирования и один раз для самого статистического прогноза. Если мера погрешности для метода прогнозирования больше меры погрешности для статистического прогноза, создается сообщение (например, во время фоновой обработки в журнале задания). Кроме того, может быть создано предупреждающее сообщение.
Прогноз методом мульти-линейной регрессии с данными места продажи поддерживает планирование жизненного цикла. Для прогноза с подобными профилями используются соответствующие данные прошлых периодов и данные места продажи ссылочных объектов.
Операции
Чтобы выполнить настройки для этого метода прогнозирования в профиле мульти-линейной регрессии, на экране SAP Easy Access выберите 
Advanced Planner and Optimizer 
Планирование сбыта Среда Ведение профилей прогноза 
. Создайте новый профиль общего прогноза или используйте существующий профиль. Выполнить настройки для прогноза методом мульти-линейной регрессии с данными места продажи можно на закладке "Профиль мульти-линейной регрессии". В области экрана Тип профиля выберите соответствующий метод мульти-линейной регрессии.
Для получения дополнительной информации о параметрах настройки для этого метода прогнозирования см. раздел Профиль мульти-линейной регрессии
.