イベントモデリングによる ATT 予測エンジンのコール

機能と条件:

• エンジンのタイプが [ATT] で、イベントモデリングの実行 = TRUE が設定されている場合、予測エンジンは選択されている手法 (アルゴリズム) に加えて、定義されているイベントを使用して、イベントモデリングを実行します。
• 予測エンジンの期間レベルで、品目と場所ごとにイベントにマッピングされたメジャーが取得されて処理され、「イベント重大度」を格納する履歴期間と予測期間の配列が生成されます。
  • イベントメジャーについては、サイクル期間の履歴期間の各品目の値と各場所の値が取得されて、ゼロ以外の値のそれぞれが「履歴イベント重大度」の配列に追加されます。これは、この期間のインデックスとイベント重大度を示します。
  • 期間には 0 (ゼロ) からインデックスが付けられます。ゼロは、履歴期間開始のインデックスです。期間ごとに 1 つのエントリだけが許可されます。
  • イベント重大度は、品目単位で計算されたイベントのサイズではなく、イベント単位に対するイベントの相対サイズを表します。
  • 「履歴イベント重大度」の配列は、イベントごとのエントリ (つまり、サイクル期間の履歴期間に含まれるイベントに関するゼロ以外の値) を格納するために使用されます。
  • 履歴イベント重大度の配列が指定されていない場合 (つまり、サイクル期間の履歴期間に含まれるイベントに関してゼロ以外の値が存在しない場合)、品目と場所の両方の配列は、値が含まれない状態で転送されます。エンジンはこのような配列をイベントモデリングで処理することはせず、指定されているアルゴリズムに基づく「通常として適合」オプションを使用します。
  • 履歴イベント重大度の配列が指定されている場合、サイクル期間の将来の範囲のイベントメジャーの値が取得され、ゼロ以外の値のそれぞれが「予測イベント重大度」の配列に追加されます。
• エンジンはイベントモデリングの平均イベントサイズを生成します。生成された平均イベントサイズは、指定されたメジャー (マッピングされている場合) に格納されます。これは、PCONST に書き込まれる、時間に依存しない値です。他の結果は、指定されているアルゴリズムに基づいて、ATT エンジンの通常のプロセスで処理されます。
  注:  予測エンジンが Holt-Winters または Best アルゴリズムを使用している場合、Robust Holt-Winters による履歴の調整前にイベントが削除されます。「モデル適合履歴」は、イベント履歴なしで生成されます。

履歴および予測イベント重大度が含まれるイベントの例：

サイクル期間の履歴期間 = 12、サイクル期間の将来の期間 = 12 (月)。予測エンジンの期間レベル = 月。

イベントメジャーの履歴の値：

0, 0, 0, 0, 1, 2, 1, 1, 0, 0, 0, 0

イベントメジャーの将来の値：

0, 0, 2, 2, 2, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0