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Änderungen in der Prognose ( RELNAPO_401_FCS_FCST )

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Kurztext

Änderungen in der Prognose

Verwendung

Folgende Änderungen wurden im Bereich der Prognose durchgeführt:

Aggregierte Lebenszyklusplanung

Siehe Lebenszyklusplanung.

BAdI für Fehlermaß

Ein BadI (/SAPAPO/SDP_FCSTERR) steht jetzt zur Verfügung, mit dem Sie Ihr eignes Fehlermaß berechnen können.

Automatische Auswahl in der kombinierten Prognose

Ein Profil für die kombinierte Prognose umfasst mehrere univariate Profile. Sie können jetzt angeben, dass das System anhand des Fehlermaßes automatisch das bestgeeignete Profil auswählt. Dies ist insbesondere dann von Vorteil, wenn Sie ein Profil für eine bestimmte prognosespezifische Aufgabe auswählen und optimieren. Hierfür eignet sich auch das Fehlermaß, das Sie mit dem neuen BAdI berechnen.

Fehlerhafte univariate Profile in der kombinierten Prognose ausschließen

Für univariate Profile in der kombinierten Prognose können Sie ein Kennzeichen setzen, mit dem verhindert wird, dass ein Profil, anhand dessen bei der Berechnung der Prognoseergebnisse Fehler aufgetreten sind, für die kombinierte Prognose berücksichtigt wird. Dies bedeutet, dass anderen Einzelprofile verteilt wird.

Generische Zuordnung von Prognoseprofilen

Wenn Sie ein Prognoseprofil einer Selektoins-ID zuordnen, können Sie jetzt angeben, dass die Zuordnung auch für alle zugehörigen Selektionen gelten soll. Beispiel: Lautet die Selektion PRODUCT = P1, dann gilt das Profil ebenfalls für PRODUCT =P1, LOCATION = 0001. Sie können jedoch detailliertere Zuordnungen zu anderen Profilen angeben, ohne die generischere Zuordnung außer Kraft zu setzen. Ein BAdI steht zur Verfügung, mit dem Sie die Priorität für verschiedene Merkmale festlegen können, wenn es mehrere Selektionen gibt, die gleichermaßen möglich sind.

Änderungen des automatischen Modellauswahlvefahrens 2

In einem univariaten Prognoseeprofil, das dieses Verfahren einsetzt (Strategie 56), können Sie angeben, welches Fehlermaß (inkl. einem im BAdI festgelegten) für die Parameteroptimierung verwendet wird. Sie können außerdem die im Modell verwendete Anzahl Saisonperioden optimieren; hierzu geben Sie die Spanne ein, innerhalb der das System optimieren soll.

Sporadische Prognose im Croston-Modell

Bisher nutzte die Croston-Methode (Strategie 80) sporadische Vergangenheitsdaten zur Erstellung einer Prognose, die über sämtliche Perioden des Prognosehorizonts konstant war. Jetzt ist es außerdem möglich, eine Prognose für sporadischen Bedarf zu erstellen. Das System ermittelt ein Zeitintervall, nach dessen Ablauf der Bedarf eingeplant wird, z.B. 100 kg jede 6 Wochen, anstatt 100 kg jede Woche.

Das System generiert jetzt eine Ex-post-Prognose für die Croston-Methode.

Zusätzliches Rundungsverfahren

Bei der Prognose mit ganzzahligen Werten speichert das Systen nur ganze Zahlen, z.B. bei Verwendung der Mengeneiheit "Stück". Bisher hieß dies, dass bei einem Prognoselauf mit Rechenwerten von 0,4 für 10 Perioden das System für alle Perioden einen Wert von 0 geschrieben hat. Das neue optionale Verfahren ermöglicht es Ihnen, in einem univariaten Prognoseprofil ein neues Rundungsverfahren anzugeben.

Der erste Wert einer Reihe von Prognosewerten wird auf den nächsten ganzzahligen Wert aufgerundet. Der Rest, der negativ sein kann, wird in die nächste Periode übernommen und zu dem dort vorhandenen Wert addiert. Der ganzzahlige Teil wird auf dem Bild angezeigt und der Rest an die nächste Periode übergeben. Hierdurch reduziert sich der durch Rundung entstehende Gesamtfehler.

Auswirkungen auf den Datenbestand

Auswirkungen auf die Datenübernahme

Auswirkungen auf die Systemverwaltung

Auswirkungen auf das Customizing

Weitere Informationen

RFUMSV00 - Advance Return for Tax on Sales/Purchases   ABAP Short Reference  
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Length: 4625 Date: 20240424 Time: 133047     sap01-206 ( 85 ms )