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 Prognose mit dem Modell „Lineare Regression“

Einsatzmöglichkeiten

In diesem Prozess führt das System eine Prognose mit dem Modell „Lineare Regression“ durch. Dies ist ein Prognosemodell, das sich für Produkte mit einem Trendverhalten eignet. Das Modell führt eine (einfache) lineare Regressionsanalyse durch (Methode der kleinsten Quadrate).

Vor der Berechnung der Prognose führt das System eine Ausreißerkorrektur durch. Nach der Berechnung der Prognose berechnet das System die Standardabweichung und die MAD und führt eine Trendbegrenzung durch.

Informationen, nach welchen Kriterien das System dieses Modell auswählt, finden Sie unter Automatische Modellauswahl .

Ablauf

  1. Das System benutzt die Bedarfe der ersten x Perioden des historischen Betrachtungszeitraums und legt mittels der Methode der kleinsten Quadrate eine Gerade durch die historischen Werte.

    x 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 im Parameter Perioden zur Trendlinie im LR-Modell definieren.

    Den historischen Betrachtungszeitraum können Sie auf der Registerkarte Allgemein im Parameter Vergangenheitsperioden definieren.

  2. Das System weitet diese Gerade auf die nächsten Perioden aus. Die Anzahl der Perioden können Sie auf der Registerkarte Allgemein im Parameter Prognoseperioden definieren.

  3. Das System schiebt das Zeitfenster der ersten x Perioden um eine Periode nach vorne und führt, wie oben beschrieben, eine lineare Regression durch.

  4. Auch diese Gerade weitet das System auf die nächsten Perioden aus, die Sie im Parameter Prognoseperioden definieren können. Das Ergebnis dieser Berechnung sehen Sie vom Bild SAP Easy Access aus unter Anfang des Navigationspfads Advanced Planning and Optimization Navigationsschritt Ersatzteilplanung (SPP) Navigationsschritt Planung Navigationsschritt Prognose Navigationsschritt Prognose interaktiv Ende des Navigationspfads in der Kennzahl Bedarf: Expost-Prognose .

  5. Diese Verschiebung des Zeitfensters um eine Periode, die Berechnung der linearen Regression und die Weiterführung der Regressionsgeraden führt das System so lange durch, bis es an der aktuellen Periode ankommt. Zu diesem Zeitpunkt geht die Ex-post-Prognose in die tatsächliche Prognose über.