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Der Forecast Model Analyzer ist ein Self-Service-Tool, mit dem Sie Prognoseexperimente mit mehreren Prognosemodellen (Prognosezeitraum in der Vergangenheit und future) durchführen können. Nach der Ausführung können Sie die Ergebnisse der verschiedenen Prognosemodelle überprüfen. Mithilfe von Genauigkeitsmetriken und einem visuellen Vergleich zwischen Prognosen und der tatsächlichen Nachfrage können Sie das erforderliche Prognosemodell auswählen, das Ihren Geschäftsdatenmustern entspricht. Sie können den Prognosemodellanalysator gleichzeitig mit der Ausführung des Produktionsbedarfsplans ausführen, ohne dass es zu Interferenzen kommt oder umgekehrt.
Anmerkung
Der Forecast Model Analyzer ist ein optionaler Arbeitsablauf. Wenn Sie nicht mehrere Prognosemodelle zum Vergleichen haben, können Sie weiterhin die Standardempfehlungen für Prognosemodelle verwenden, die von bereitgestellt werden AWS Supply Chain.
Der Prognosemodellanalysator unterstützt zwei Hauptbewertungsszenarien:
Backtest-Szenario — Sie legen das Startdatum der Prognose in der Vergangenheit fest. In diesem Szenario werden Prognosen erstellt und Genauigkeitsmetriken für Prognosezeiträume berechnet und gemeldet, die sich mit den tatsächlichen Nachfrageperioden überschneiden.
Szenario für zukünftige Prognosen — Sie legen kein Startdatum für die Prognose fest und es gibt keine Überschneidung zwischen Prognose- und Istdaten. In diesem Szenario werden Prognosen erstellt, da jedoch keine tatsächlichen Nachfragedaten verfügbar sind (für future Perioden), werden Genauigkeitsmetriken nicht berechnet oder gemeldet. Sie können immer noch überprüfen, wie die Nachfrage im Vergleich zum aktuellen Trend und der Nachfrage aus den Vorjahren prognostiziert wird.
Stellen Sie sicher, dass die Einstellungen für den Bedarfsplan konfiguriert sind, bevor Sie den Forecast Model Analyzer ausführen. Der Prognosemodellanalysator übernimmt die Einstellungen des Bedarfsplans für das Zeitintervall und die Granularität der Hierarchie und bietet gleichzeitig die Flexibilität, den Prognosehorizont anzupassen und optional das Startdatum der Prognose auszuwählen.
Sie können wählen, ob Sie ein Backtest- oder ein Forward-Forecast-Szenario ausführen möchten. Die Standardeinstellung ist das Szenario mit Prognosen, bei dem Sie kein Startdatum für die Prognose angeben und das Szenario auf dem letzten Bestelldatum in der tatsächlichen Bedarfshistorie basiert. Weitere Informationen finden Sie unter Erstmalige Konfiguration des Bedarfsplans. Wenn Sie jedoch ein Backtest-Szenario ausführen möchten, können Sie das Startdatum der Prognose überschreiben und für Backtestzwecke ein Datum in der Vergangenheit auswählen. Wenn das gewählte Startdatum der Prognose nach dem Enddatum des Datensatzes outbound_order_line liegt, wird das Standarddatum der letzten Bestellung des Planungszyklus in der aktuellen Bedarfshistorie verwendet. Wenn das gewählte Startdatum der Prognose vor dem Startdatum von outbound_order_line liegt oder wenn die Länge der Bedarfshistorie nicht ausreicht, schlägt die Prognose fehl und es wird ein Fehler angezeigt. Weitere Informationen finden Sie unter Voraussetzungen vor dem Hochladen Ihres Datensatzes.
Es wird empfohlen, für monatliche Intervalle den ersten Tag des Monats oder für wöchentliche Intervalle den Montag auszuwählen. Wenn Sie ein anderes Datum wählen, passt sich Demand Planning automatisch an das nächstgelegene Standarddatum an. Wenn Sie beispielsweise Mittwoch als Startdatum für die Prognose ausgewählt haben, wählt Demand Planning den nächsten Montag als Prognose-Startdatum für wöchentliche Intervalle aus. In ähnlicher Weise führt die Auswahl des 10. Mai 2024 zum 1. Juni 2024 als Startdatum des Planungszyklus für monatliche Intervalle.
Anmerkung
Stellen Sie sicher, dass Sie über mindestens das Vierfache der historischen Nachfragedaten für den von Ihnen eingegebenen Prognosezeitraum verfügen.
Nachdem Sie die Ergebnisse der Modellanalyse überprüft haben, können Sie den Prognosealgorithmus im Prognoseanalyse-Tool auswählen oder ändern. Sie können sich auch dafür entscheiden, Model Analyzer nicht zu verwenden, und direkt den zu verwendenden Prognosealgorithmus auswählen oder ändern. AWS Supply Chain wählt die Standard-Prognosemethode für Ihren Datensatz aus, wenn der Model-Analyzer nicht verwendet wird.
Forecast Model Analyzer erstellt Prognosen und Prognosemetriken aus mehreren Modellen. Die Liste der Modelle, die in enthalten sindPrognosealgorithmen.
Die Details des Prognosemodells und des Analyzers anzeigen
Gehen Sie wie folgt vor, um die Details des generierten Prognosemodell-Analyzers anzuzeigen:
Wählen Sie im linken Navigationsbereich des AWS Supply Chain-Dashboards Demand Planning und dann Forecast Model Analyzer aus.
Unter Forecast Model Analyzer können Sie die Metadaten für jede Iteration von Model Analyzer anzeigen, einschließlich einer Prognosezusammenfassung, die wichtige Kennzahlen (wie die Anzahl der Produkte, Standorte, Kanäle und Kunden, für die die Prognose erstellt wurde), den Prognoseumfang wie Zeitintervall, Prognosehorizont, das Startdatum der Prognose, die Liste der verwendeten Datensätze, die Prognosegranularität und die verwendeten Eingabedaten enthält.
Unter Forecast (en) Vs. Aktuelle Nachfrage können Sie sich ein Diagramm anzeigen lassen, das die tatsächliche Nachfragehistorie, die Nachfrage aus dem Vorjahr und die Prognose zur Analyse von Trends und Saisonalität anzeigt. Sie können den Beginn des Anzeigefensters und das Ende des Anzeigefensters anpassen, um einen Überblick über historische Perioden zu erhalten. Abhängig vom konfigurierten Zeitintervall können Sie die historischen Verkäufe für 28 Tage, 52 Wochen, 48 Monate und 10 Jahre einsehen. Sie können bis zu fünf Prognoseergebnisse gleichzeitig anzeigen und vergleichen.
Wählen Sie unter Kennzahlen die Option Bearbeiten aus, um die ausgewählten Prognosemodelle zu bearbeiten.
Unter Modellübersicht und Auswahl wird in der Tabelle eine Zusammenfassung der evaluierten Prognosemethoden angezeigt. In einem Backtesting-Szenario werden in der Tabelle auch aggregierte Kennzahlen zur Prognosegenauigkeit wie WAPE, Bias%, MAPE und sMAPE angezeigt. Darüber hinaus können Sie „Auswählen“ wählen, um das Prognosemodell auszuwählen. Die Änderung wird im darauffolgenden Prognosezyklus angewendet.
Wählen Sie „Auswahl auf Bedarfsplan anwenden“.
Sie können bis zu zwei Ergebnisse von Forecast Model Analyzer gleichzeitig anzeigen. Das neueste Analyseergebnis bleibt vollständig interaktiv, sodass Sie nach sorgfältiger Bewertung der Produkte die bevorzugte Prognosemethode auswählen und anwenden können. Dies wird in der nächsten Prognosegeneration angewendet. Das vorherige Analyseergebnis wird schreibgeschützt gerendert. Sie können sowohl die Ergebnisse der Prognosemethode als auch die tatsächliche Nachfragehistorie exportieren. Die exportierten Daten enthalten detaillierte Informationen zum Prognosezeitraum und zur Granularitätsebene, die anhand der P10/50/90-Quantile prognostiziert werden. Bei Backtest-Szenarien umfasst der Export tatsächliche Nachfragedaten und entsprechende Genauigkeitsmetriken.
Sie können die Methode zur Prognoseauswahl jederzeit mit dem Prognosemodellanalysator oder den Einstellungen für den Bedarfsplan ändern. Die Änderungen werden im darauffolgenden Prognosezyklus angewendet. Auf der Seite mit dem Bedarfsplan werden Metadaten zur Prognosemethode für das aktuelle und das nächste Prognosemodell angezeigt.
