Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.
Die Produktlinie bezieht sich auf die Beziehung, die zwischen Produkten und ihren Vorgängerversionen oder alternativen Produkten hergestellt wurde. Demand Planning verwendet Informationen zur Produktlinie, um Ersatzverläufe für diese Produkte zu erstellen, die als Prognosedaten für Nachfrageprognosen dienen.
Die Produktlinie unterstützt die folgenden Muster:
-
Ein einzelnes Produkt hat eine Produktlinie oder ein alternatives Produkt = 1:1
Das folgende Beispiel zeigt ein 1:1 -Szenario.
-
Ein einzelnes Produkt hat mehr als ein Produkt als Herkunft oder Alternative = Viele:1
Demand Planning unterstützt Beziehungen zwischen Produktlinien, die sowohl als Kette als auch als vereinfachte Methode modelliert werden.
Kettenformat — Im folgenden Beispiel können Sie Abstammungsbeziehungen wie A zu B und B zu C direkt modellieren. Demand Planning modelliert die Abstammungsbeziehung als A zu B, B zu C und A zu C.
Vorgänger Nachfolger A
B
B
C
Das folgende Beispiel zeigt ein Viel:1 -Szenario — Chain-Format
Vereinfachtes Format — Demand Planning unterstützt weiterhin Informationen zur Herkunft in den Formaten A bis B und A bis C. Im folgenden Beispiel modelliert Demand Planning die Abstammungsbeziehung als A zu B und A zu C. B zu C wird B zu C nicht berücksichtigt.
Vorgänger Nachfolger A
B
A
C
Anmerkung
Das Kettenformat unterstützt nur 10 Ebenen von Abstammungsbeziehungen. Wenn Sie mehr als 10 haben, können Sie das vereinfachte Format verwenden, um die Abstammungsbeziehung zu modellieren.
Das folgende Beispiel zeigt ein Viel:1 -Szenario — das Flattened-Format
-
Bei einem einzelnen Produkt kann es sich um ein Produkt handeln oder es kann als Alternative für mehr als ein Produkt verwendet werden = 1: Viele
Um die Funktion zur Produktherkunft zu aktivieren, können Sie die Herkunftsbeziehung für die verschiedenen Versionen der Produkte oder Alternativen/Substitute in der Datenentität product_alternate definieren. Weitere Informationen finden Sie unter Bedarfsplanung.
Wenn Ihre Instanz am oder nach dem 11. September 2023 erstellt wurde, wird Ihnen im Datenverbindungsmodul die Datenentität product_alternate angezeigt. AWS Supply Chain Wenn Ihre Instanz vor dem 11. September 2023 erstellt wurde, erstellen Sie eine neue Datenverbindung, um die Datenentität product_alternate für die Aufnahme zu aktivieren.
Um Daten in die Datenentität product_alternate aufzunehmen, befolgen Sie die folgenden Richtlinien:
-
product_id — Das Hauptprodukt zur Erstellung der Prognose.
-
alternative_product_id — Frühere Version des Produkts oder des Alternativ-/Ersatzprodukts.
Um mehrere alternative_product_id für eine einzelne product_id in Betracht zu ziehen, geben Sie sie in separaten Zeilen ein.
-
Demand Planning berücksichtigt die Daten NUR, wenn die Werte im folgenden Format bereitgestellt werden.
-
alternate_type ist similar_demand_product.
-
Der Status ist aktiv.
-
alternate_product_qty_uom ist der Textprozentsatz.
-
alternate_product_qty — Geben Sie in das Datenfeld alternate_product_qty den Anteil der Historie des alternativen Produkts ein, den Sie für die Prognose neuer Produkte verwenden möchten. Wenn er beispielsweise 60% beträgt, geben Sie 60 ein. Wenn Sie mehrere alternative_product_id für eine einzelne product_id haben, muss die Summe von alternate_product_qty nicht 100 ergeben.
-
-
Die Datenfelder eff_start_date und eff_end_date sind erforderlich. Sie können dieses Feld jedoch leer lassen und Demand Planning füllt automatisch 1000 bzw. 9999 Jahre aus.
Wenn die Forecast anhand von Produktstammdaten erstellt wird, sehen Sie auf der Seite Bedarfsplanung den Indikator Prognose basiert auf der Historie eines alternativen Produkts, wenn Sie nach der Produkt-ID filtern.
Die folgende Tabelle zeigt ein Beispiel dafür, wie die Funktion Demand Planning Product Lineage auf der Grundlage der in die Datenentität product_alternate aufgenommenen Daten funktioniert.
Spalte | Erforderlich oder optional | Beispiel 1 | Beispiel 2 | Beispiel 3 | Beispiel 4 | Beispiel 5 | Beispiel 6 | Beispiel 7 | Beispiel 8 | Beispiel 9 | Beispiel 10 | Beispiel 11 |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
product_id |
Erforderlich | Produkt 123 | Produkt 123 | Produkt 123 | Produkt 123 | Produkt 123 | Produkt 123 | Produkt 123 | Produkt 123 | Produkt 123 | Null | Produkt 123 |
alternative_product_id |
Erforderlich | Produkt XYZ | Null | Produkt XYZ | Produkt XYZ | Produkt XYZ | Produkt XYZ | Produkt XYZ | Produkt XYZ | Produkt XYZ | Null | Produkt XYZ |
alternate_type |
Erforderlich | Ähnliches_Demand_Produkt | Ähnliches_Demand_Produkt | Null oder ein anderer Wert | Similar_Demand_Product | Ähnliches_Demand_Produkt | Ähnliches_Demand_Produkt | Ähnliches_Demand_Produkt | Ähnliches_Demand_Produkt | Ähnliches_Demand_Produkt | Ähnliches_Demand_Produkt | Ähnliches_Demand_Produkt |
Status * |
Erforderlich | aktiv | aktiv | aktiv | inactive | aktiv | aktiv | Null | aktiv | aktiv | aktiv | aktiv |
Menge des alternativen Produkts |
Erforderlich | 100 | 60 | 100 | 100 | Null | 100 | 100 | 100 | 100 | 100 | 60 |
Alternative_Produktmenge_UOM |
Erforderlich | percentage | percentage | percentage | percentage | percentage | Null oder ein anderer Wert | percentage | percentage | percentage | percentage | percentage |
eff_start_date |
Erforderlich | 2023-01-01 00:00:00 | 2023-01-01 00:00:00 | 2023-01-01 00:00:00 | 2023-01-01 00:00:00 | 2023-01-01 00:00:00 | 2023-01-01 00:00:00 | 2023-01-01 00:00:00 | Null | 2023-01-01 00:00:00 | 2023-01-01 00:00:00 | Null |
eff_end_date |
Erforderlich | 2025-12-31 23:59:59 | 2025-12-31 23:59:59 | 2025-12-31 23:59:59 | 2025-12-31 23:59:59 | 2025-12-31 23:59:59 | 2025-12-31 23:59:59 | 2025-12-31 23:59:59 | 2025-12-31 23:59:59 | Null | 2025-12-31 23:59:59 | Null |
Erwartetes Verhalten |
N/A | 100% der Historie von Produkt XYZ vom 1.1.2023 bis 31.12.2025 werden für die Prognose von Produkt 123 verwendet. | Ungültige Zuordnung, da alternative_product_id fehlt. | Ungültige Zuordnung, da der alternative _type nicht 'similar_demand_product' ist. | Inaktive Zuordnung. | Ungültige Zuordnung, da alternate_product_qty fehlt. | Ungültige Zuordnung, da alternate_product_qty_uom fehlt oder kein Prozentsatz ist. | Ungültige Zuordnung, da der Status fehlt. | Die Aufnahme schlägt fehl. | Die Einnahme wird fehlschlagen. | Ungültige Zuordnung, da product_id und alternative_product_id fehlen. | Die Aufnahme schlägt fehl. |
N/A | N/A | N/A | N/A | N/A | N/A | N/A | N/A | Demand Planning füllt eff_start_date automatisch mit dem Jahr 1000 aus. Dieses Szenario ist gültig und die Datenaufnahme wird nicht fehlschlagen. |
Demand Planning füllt eff_end_date automatisch mit dem Jahr 9999 aus. Dieses Szenario ist gültig und die Aufnahme wird nicht fehlschlagen. |
N/A | Demand Planning füllt eff_start_date automatisch auf das Jahr 1000 und eff_end_date auf das Jahr 9999. Dieses Szenario ist gültig und die Aufnahme wird nicht fehlschlagen. |
Im folgenden Beispiel wird erklärt, wie Demand Planning interpretiert, wenn der Status auf inaktiv gesetzt ist und die Produktlinie im Kettenformat vorliegt.
Spalte | Spalte | Status |
---|---|---|
A |
B |
Aktiv |
B |
C |
Inaktiv |
C |
D |
Aktiv |
Bei der Bedarfsplanung wird der Status der ersten Stamm- und der untergeordneten Zuordnung als Status für die gesamte Kette betrachtet.
A bis B Aktiv
A bis C Aktiv
A bis D Aktiv
B bis C Inaktiv
B bis D Inaktiv
C bis D Aktiv