Автоматический выбор модели
Назначение
Этот процесс используется для автоматического выбора подходящей модели прогноза. Если данные, полученные в результате прогона прогнозирования для продукта местоположения, значительно отличаются от фактических, целесообразно использовать другую модель прогноза.
При автоматическом выборе модели выполняется проверка возможностей моделей предоставить максимально точный прогноз для продукта.
Если в пользовательской настройке установлен один из следующих вариантов периодичности, то при автоматическом выборе модели учитывается только модель прогноза для сокращающейся потребности:
§ месяц;
§ период проводки с 12 периодами проводки в год.
Предпосылки
● В пользовательской настройке Advanced Planner and Optimizer по пути Планирование логистической цепочки ® Планирование запасных частей (SPP) ® Прогнозирование должны быть выполнены следующие IMG-операции:
o Определение профиля сервиса прогноза
o Определение записи коэффициента сглаживания
o Определение профиля для автоматического выбора модели
● В профиле прогноза на закладке Выбор модели в поле Профиль для автоматического выбора модели необходимо указать один из профилей, созданных в пользовательской настройке в IMG-операции Определение профиля для автоматического выбора модели. Для перехода к профилю прогноза на экране SAP Easy Access выберите Advanced Planner and Optimizer ® Планирование запасных частей (SPP) ® Планирование ® Прогнозирование ® Профиль прогноза.
Процесс
Сервис планирования для автоматического выбора модели
В
менеджере сервиса
планирования (PSM) автоматический выбор модели инициируется посредством
следующих сервисов:
● Выполнение комплексного прогноза
Перед запуском этого сервиса планирования выполняется проверка актуальности текущей модели прогноза (Triggs Tracking-Signal). Автоматический выбор модели выполняется только в случае получения некорректных результатов при использовании текущей модели.
Если смена модели прогноза выполнялась недавно, возможна автоматическая блокировка повторного изменения модели в целях обеспечения стабильности. Далее выполняется простая сверка факторов сглаживания существующей модели. Период времени, в течение которого должна использоваться каждая модель перед изменением, определяется посредством параметров периодов стабильности. Для выполнения этой настройки на экране SAP Easy Access выберите Advanced Planner and Optimizer ® Планирование запасных частей (SPP) ® Планирование ® Прогнозирование ® Профиль прогноза . Параметры для каждой модели прогноза определяются на закладке Выбор модели в следующих полях:
Модель прогноза |
Имя поля |
Экспоненциальное сглаживание первого порядка |
Периоды стабильности для экспоненциального сглаживания первого порядка |
Экспоненциальное сглаживание второго порядка |
Периоды стабильности для экспоненциального сглаживания второго порядка |
Скользящее среднее значение |
Периоды стабильности для модели со скользящим средним значением |
Линейная регрессия |
Периоды стабильности для модели с линейной регрессией |
Сезонно-трендовая модель |
Периоды стабильности для сезонно-трендовой модели |
Сезонно-трендовая модель с FPG |
Периоды стабильности для сезонно-трендовой модели с FPG |
Спорадическая модель |
Периоды стабильности для спорадической модели |
Динамически скользящее среднее значение |
Периоды стабильности для модели с динамически скользящим средним значением |
Прогноз для сокращающейся потребности (DDF) |
Периоды стабильности для модели прогноза для сокращающейся потребности |
Для получения дополнительной информации о комбинированном прогнозе см. раздел Сервис планирования для прогнозирования.
● Выполнение автоматического выбора модели
При выборе этого сервиса выполняется автоматический выбор модели без предварительной проверки необходимости смены модели.
Автоматический запуск автоматического выбора модели
Автоматический выбор модели для продукта местоположения можно запустить вручную на экране SAP Easy Access по пути Планирование запасных частей (SPP) ® Планирование ® Прогнозирование ® Интерактивное прогнозирование.
Для этого нажмите кнопку Изменить и кнопку Выбор модели. Во время выполнения рассчитываются показатели Потребность: прогноз с автоматическим выбором модели и Потребность: КСКО с автоматическим выбором модели для текущего периода.
Таким образом, можно сравнить прогнозные значения, рассчитанные во время автоматического выбора модели, с существующими прогнозными значениями. Можно также сравните корень средней квадратичной ошибки (КСКО), рассчитанный во время автоматического выбора модели, с существующим стандартным отклонением.
Процедура выбора
...
...
1. Статистические тесты выполняются в последовательности, определенной в профиле для автоматического выбора модели. При успешном тестировании выполняется завершение группы тестов, т. е. последовательность тестов отменяется, и следующие тесты не выполняются.
Доступны следующие тесты:
o Тестирование для динамически скользящего среднего значения
2. Автоматически будут выбраны все стратегии прогноза, присвоенные успешно завершенному тестированию. Присвоение этих стратегий выполняется в профиле для автоматического выбора модели.
Для получения дополнительной информации о стратегиях прогноза см. раздел Модели прогноза, стратегии и профили.
3. Для всех моделей прогноза, присвоенных успешно завершенному тестированию, на основе экс-пост-прогноза и фактической потребности за прошлые периоды вычисляется ошибка прогноза. Будет рассчитана ошибка прогноза, выбранная в профиле прогноза на закладке Выбор модели в поле Ошибке прогноза при автоматическом выборе модели. Для получения дополнительной информации об ошибках прогноза при автоматическом выборе модели см. раздел Ошибки прогноза.
4. Также в системе посредством весового коэффициента для модели прогноза выполняется взвешивание ошибки, рассчитанной для каждой модели. Этот коэффициент определяется для каждой модели в профиле для автоматического выбора модели. При высоком значении ошибка будет иметь высокий вес. Чем выше вес ошибки, тем менее вероятно, что соответствующая модель прогноза будет определена как оптимальная.
5. В качестве актуальной модели выбирается модель прогноза с наименьшей ошибкой. Далее при необходимости в профиле прогноза выполняется обновление этой модели, а также коэффициентов альфа- и бета-сглаживания.
Для следующих моделей прогноза ошибка прогноза всегда составляет нуль:
§ Сезонно-трендовая модель с постоянными группировками периодов (FPG)
§ Динамически скользящее среднее значение
§ Прогноз для сокращающейся потребности (DDF)
Одна из этих моделей прогноза выбирается в случае успешного завершения присвоенного тестирования. Если одному или нескольким тестированиям прогноза присвоена одна или несколько таких моделей прогноза, целесообразно (в целях обеспечения высокой производительности) присвоить этим моделям прогноза порядковый номер 1.