Propagación de resultados de artículos y ubicaciones con la medida de propagación del motor de previsiones definida y habilitada

El método de propagación se basa en los parámetros del motor de previsiones Medida propagada para resultados constantes del período y los parámetros Medida propagada para resultados en fases temporales, siempre que los parámetros estén definidos y habilitados para el ciclo actual.

Los resultados del motor de previsiones en fases temporales de los períodos de ciclo (horizonte histórico o horizonte futuro) se distribuyen mediante el parámetro Medida propagada para resultados en fases temporales. Por ejemplo, la previsión estadística DPLS_FSTAT_EXT.

Los factores utilizados en la distribución son el valor para cada nivel base secundario de los artículos, la ubicación y los períodos seleccionados divididos por el valor de cada artículo, ubicación y período agregados con un valor de previsión que se debe distribuir.

Por ejemplo, la llamada del motor de previsiones genera previsiones para el nodo de artículo agregado "Coche", que contiene cinco elementos de nivel base que contienen un valor para la medida de propagación especificada (1000, 1001, 1002, 1003 y 1004). La previsión se genera en un nivel de período de meses, en el que el nivel de calendario para almacenar el valor de escenario es Semanas. La proporción del artículo 1000 y la ubicación CONTINENTAL para una semana específica AF16 W18 = (valor de DPLS_FSTAT_EXT para (1000, CONTINENTAL, AF16 W18))/(valor de DPLS_FSTAT_EXT para "Coche", CONTINENTAL, AF16 M05)).
Nota: AF16 M05 es el mes que contiene AF16 W18.
Nota: 
  • El valor del nodo agregado DPLS_FSTAT_EXT se debe derivar de los valores de medida de los artículos de nivel base.
  • Los valores de propagación de los elementos de nivel base se utilizan para almacenar valores de escenario independientemente del número de niveles que existan entre el nivel del motor de previsiones seleccionado y el nivel base.

Cuando se distribuyen, estas medidas en fases temporales se interpolan mediante el parámetro Medida propagada para resultados en fases temporales:

  • Previsión
  • Historial de ajuste del modelo
  • Adaptar modelo en línea
  • Adaptación de modelo retrospectivo
  • Índices estacionales
  • Valores atípicos
  • Excepción de cambio por etapas
  • Excepciones de señal de seguimiento
Nota: En el caso de los motores de previsiones, las medidas de excepción dependen del tiempo. Cada período con una excepción se establece en 1. Si procede, los valores se distribuyen en el nivel base para almacenar valores de escenario. Puede visualizar los datos en el nivel de artículo, ubicación y período previstos (grupo o base).
Los valores de resultado del motor de previsiones independientes del tiempo en PCONST se distribuyen mediante el parámetro Medida propagada para resultados constantes del período. Por ejemplo, el parámetro de combinaciones válidas TUPLE_EXISTS. El factor de propagación se basa en el valor PCONST para cada elemento secundario de nivel base de la combinación de artículo y ubicación seleccionada dividido por el valor PCONST que se aplica a cada nivel de artículo y ubicación con un valor de previsión que se debe distribuir.
Nota: Para cada selección de artículos, en la llamada del motor de previsiones, se utilizan valores de propagación desde elementos secundarios del nivel base para definir los valores de escenario independientemente del número de niveles entre el artículo seleccionado y el nivel Cycle.item.
Para ambos motores de previsiones, las medidas de excepción dependen del tiempo. Cada período con una excepción se establece en 1. Los valores se almacenan en PCONST y se distribuyen mediante el parámetro Medida propagada para resultados en fases temporales. Puede visualizar los datos en el nivel de artículo y ubicación previstos.
Nota: El mismo proceso se puede utilizar para propagar los resultados a la ubicación base cuando el nivel de ubicación especificado no coincida con el nivel más bajo de la jerarquía de ubicación para el valor Cycle.Module.