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Previsione basata sui fattori della domanda
Per migliorare la precisione delle previsioni durante la configurazione della previsione, puoi utilizzare i driver della domanda. I fattori di domanda sono input correlati a serie temporali che registrano le tendenze e le stagioni dei prodotti. Invece di dipendere dalla domanda storica, è possibile utilizzare i fattori della domanda per influenzare la catena di approvvigionamento in base a vari fattori. Ad esempio, promozioni, variazioni di prezzo e campagne di marketing. La pianificazione della domanda supporta i fattori di domanda storici e futuri.
Prerequisiti per utilizzare i driver della domanda
Prima di importare i dati per i fattori di domanda, assicurati che soddisfino le seguenti condizioni:
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Assicurati di inserire i dati dei fattori che determinano la domanda nell'entità di dati supplementary_time_series. Puoi fornire informazioni sui fattori di domanda storici e futuri. Per informazioni sulle entità di dati richieste da Demand Planning, vederePianificazione della domanda.
Se non riesci a individuare l'entità dati supplementary_time_series, l'istanza potrebbe utilizzare una versione precedente del modello di dati. Puoi contattare AWS Support per aggiornare la versione del tuo modello di dati o creare una nuova connessione dati.
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Assicurati che le seguenti colonne siano compilate nell'entità dati supplementary_time_series.
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id: questa colonna è l'identificatore univoco del record ed è necessaria per una corretta acquisizione dei dati.
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order_date: questa colonna indica il timestamp del fattore che determina la domanda. Può essere datato sia nel passato che nel futuro.
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time_series_name: questa colonna è l'identificatore di ogni fattore di domanda. Il valore di questa colonna deve iniziare con una lettera, deve avere una lunghezza compresa tra 2 e 56 caratteri e può contenere lettere, numeri e caratteri di sottolineatura. Gli altri caratteri speciali non sono validi.
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time_series_value: questa colonna fornisce la misurazione in punti dati di un particolare fattore di domanda in un determinato momento. Sono supportati solo i valori numerici.
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Seleziona un minimo di 1 e un massimo di 13 driver richiesti. Assicurati che i metodi di aggregazione e riempimento siano configurati. Per ulteriori informazioni sui metodi di riempimento, consultaMetodo di compilazione dei dati che determinano la domanda. È possibile modificare le impostazioni in qualsiasi momento. Demand Planning applicherà le modifiche nel prossimo ciclo di previsione.
L'esempio seguente illustra come viene generato un Demand Plan quando le colonne richieste relative ai driver della domanda vengono inserite nell'entità di dati supplementary_time_series. Demand Planning consiglia di fornire dati storici e futuri sui fattori trainanti della domanda (se disponibili). Questi dati aiutano il modello di apprendimento ad apprendere e applicare il modello alla previsione.
L'esempio seguente illustra come impostare alcuni fattori di domanda comuni nel set di dati.
Quando si forniscono indicatori anticipatori, Demand Planning consiglia vivamente di modificare la data della serie temporale. Ad esempio, supponiamo che una determinata metrica funga da indicatore iniziale di 20 giorni con un tasso di conversione del 70%. In questo caso, valuta la possibilità di spostare la data nella serie temporale di 20 giorni e quindi di applicare il fattore di conversione appropriato. Sebbene il modello di apprendimento sia in grado di apprendere modelli senza tali aggiustamenti, l'allineamento dei dati degli indicatori iniziali con i risultati corrispondenti è più efficace nel riconoscimento dei modelli. L'entità del valore gioca un ruolo importante in questo processo, poiché migliora la capacità del modello di apprendere e interpretare i modelli in modo accurato.
