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 Bestimmen der optimalen Anzahl der VghDaten im Modell "DGM"

Verwendung

Bei der Prognose mit dem Modell „Dynamisch gleitender Mittelwert“ bestimmt das System, bevor es die Prognose berechnet, die optimale Anzahl der Vergangenheitsdaten. Das System verfährt dabei auf verschiedene Weisen abhängig davon, ob es Vergangenheitsdaten für die Prognose von Auftragspositionen oder für die Prognose des durchschnittlichen Bedarfs pro Auftragsposition (Bedarf/Pos.) bestimmt.

Funktionsumfang

Optimale Anzahl der Vergangenheitsdaten für Auftragspositionen

Wenn es in den vergangenen 26 Wochen keine Auftragspositionen gab, setzt das System die prognostizierte Anzahl der Auftragspositionen auf Null.

Wenn dies nicht der Fall ist, führt das System t-Tests durch, um die optimale Anzahl der Vergangenheitsdaten zu bestimmen:

Das System testet die aktuellen 13 Wochen gegen die 13 Wochen davor. Wenn die Differenz signifikant ist, testet es die aktuellen 6 Wochen gegen die 7 Wochen davor. Wenn diese Differenz signifikant ist, benutzt das System die aktuellen 6 Wochen für die Prognose, ansonsten die vergangenen 13 Wochen. Wenn der erste Test keine signifikante Differenz aufweist, testet das System die aktuellen 26 Wochen gegen die 26 Wochen davor. Wenn dieses Ergebnis signifikant ist, benutzt das System die aktuellen 26 Wochen, ansonsten die vergangenen 52 Wochen.

Jeder dieser t-Tests (13 gegen 13, 6 gegen 7, 26 gegen 26) hat verschiedene Akzeptanzgrenzen für die signifikante Differenz. Diese können Sie vom Bild SAP Easy Access aus unter Anfang des Navigationspfads Advanced Planning and Optimization Navigationsschritt Ersatzteilplanung (SPP) Navigationsschritt Planung Navigationsschritt Prognose Navigationsschritt Prognoseprofil Ende des Navigationspfads auf der Registerkarte Modellparameter in folgenden Parametern angeben:

  • Positiv. SignifNiv. T-Test 6:7 zur Position im DGM-Modell

  • Positiv. SignifNiv. T-Test 13:13 zur Position im DGM-Modell

  • Posifiv. SignifNiv. T-Test 26:26 zur Position im DGM-Modell

Wenn t kleiner als Null ist, gelten folgende Akzeptanzgrenzen, die Sie ebenfalls im Prognoseprofil auf der Registerkarte Modellparameter angeben können:

  • Negativ. SignifiNiv. T-Test 6:7 zur Position im DGM-Modell

  • Negatives SiginifiNiv. T-Test 13:13 zur Position im DGM-Modell

  • Negativ. SignifiNiv. T-Test 26:26 zur Position im DGM-Modell

Das System führt die t-Tests nach folgender Formel durch:

  • x quer und y quer sind Durchschnittswerte der beiden Tests.

  • s x und s y sind die Standardabweichung der beiden Tests.

  • n x und n y sind Testgrößen.

  • (n x + n y – 2) sind die Freiheitsgrade des Tests.

Optimale Anzahl der Vergangenheitsdaten für den durchschnittlichen Bedarf pro Auftragsposition

Wenn es in den letzten 52 Wochen weniger als vier Auftragspositionen gab, verwendet das System die gesamten 52 Wochen, um den Bedarf/Pos. zu berechnen.

Wenn es 4 oder mehr Auftragspositionen während der letzten 52 Wochen gab, überprüft das System folgende Bedingungen.

  • Die optimale Anzahl der Vergangenheitsdaten für die Prognose der Auftragspositionen betrug 6 oder 13 Wochen, und die folgenden Tests sind erfolgreich.

  • Die Prognose des Bedarfs pro Monat ist größer als der Parameter Parameter1: relevante Perioden zum Bedarf/Pos. im DGM-Modell auf der Registerkarte Modellparameter des Prognoseprofils.

  • Die Zunahme der prognostizierten Auftragspositionen der Prognose des letzten Monats ist mindestens so groß wie der Parameter Parameter2: relevante Perioden zum Bedarf/Pos. im DGM-Modell auf der Registerkarte Modellparameter des Prognoseprofils.

  • Die Anzahl der Auftragspositionen während der relevanten Vergangenheitsperioden für die Prognose der Auftragsposition ist mindestens so groß wie der Parameter Parameter3: relevante Perioden zum Bedarf/Pos. im DGM-Modell auf der Registerkarte Modellparameter des Prognoseprofils.

Wenn alle Bedingungen zutreffen, benutzt es dieselbe Zeitspanne der Vergangenheitsdaten für den Bedarf/Pos. wie für die Auftragspositionen.

Wenn nicht alle Bedingungen zutreffen, verfährt das System folgendermaßen:

  • Wenn es in jeder der beiden letzten Perioden über 13 Wochen eine Mindestanzahl von Auftragspositionen gab, führt das System einen t-Test für diese Perioden durch, um zu ermitteln, ob die Differenz der Anzahl der Auftragspositionen in diesen beiden Perioden signifikant ist. Wenn die Differenz signifikant ist, verwendet das System 13 Wochen als optimale Anzahl der Vergangenheitsdaten.

    • Die Mindestanzahl von Auftragspositionen, die vorhanden sein muss, damit das System einen t-Test für die letzten beiden Perioden über 13 Wochen durchführt, können Sie im Prognoseprofil auf der Registerkarte Modellparameter im Parameter Parameter4: relevante Perioden zum Bedarf/Pos. im DGM-Modell angeben.

    • Eine Differenz gilt dann als signifikant, wenn Sie entweder größer als der Parameter Positiv.SignifNiv. T-Test 13:13 z. Bedarf/Pos im DGM-Modell ist, oder wenn sie kleiner als der Parameter Negativ. SignifNiv. T-Test 13:13 z. Bedarf/Pos. im DGM-Modell ist. Beide Parameter finden Sie im Prognoseprofil auf der Registerkarte Modellparameter .

  • Wenn das System 13 Wochen nicht als optimale Anzahl der Vergangenheitsdaten ermittelt hat, prüft das System, ob es in jeder der beiden letzten Perioden über 26 Wochen eine Mindestanzahl von Auftragspositionen gab. Wenn dies der Fall ist, führt es einen t-Test für diese Perioden durch, um zu ermitteln, ob die Differenz der Anzahl der Auftragspositionen in diesen beiden Perioden signifikant ist. Wenn die Differenz signifikant ist, verwendet das System 26 Wochen als optimale Anzahl der Vergangenheitsdaten, ansonsten verwendet es 52 Perioden.

    • Die Mindestanzahl von Auftragspositionen, die vorhanden sein muss, damit das System einen t-Test für die letzten beiden Perioden über 26 Wochen durchführt, können Sie im Prognoseprofil auf der Registerkarte Modellparameter im Parameter Parameter5: relevante Perioden zum Bedarf/Pos. im DGM-Modell angeben.

    • Eine Differenz gilt dann als signifikant, wenn Sie entweder größer als der Parameter Positiv. SignifNiv. T-Test 26:26 zum Bedarf/Pos im DGM-Modell ist, oder wenn sie kleiner als der Parameter Negativ. SignifNiv. T-Test 26:26 z. Bedarf/Pos. im DGM-Modell ist.Beide Parameter finden Sie im Prognoseprofil auf der Registerkarte Modellparameter .