グループレベル予測作成の概要

シナリオ値が保存される基本レベル品目および場所について予測を作成できます。CallForecastEngine マクロコマンドにより、より高い階層の品目または場所で予測を作成することもできます。予測結果はシナリオ値を保存するレベルに拡散します。これはシナリオ (履歴) 値の集計、および値を保存する必要があるレベルへの予測結果の拡散に基づきます。

基本レベル品目/場所のモデル (デフォルトのデータソース Cycle.Forecast エンジン設定に基づいて、最適な予測モデルを選択してください) をフィットできます。マクロコマンドにより、より高い階層の品目または場所でモデルをフィットさせることもできます。予測結果はシナリオ値を保存する必要があるレベルに拡散します。

グループ予測を作成するプロセスは、以下を指定して CallForecastEngine コマンドを実行するときだけ有効になります。

  • Cycle.Item レベルに一致しない品目レベル
  • Cycle.Module の場所階層でもっとも低いレベルに一致しない場所レベル

シナリオ値の集計

SCP は以下の場合に履歴シナリオ値を集計し、予測結果を拡散します。

  • CallForecastEngine コマンドに渡された [品目レベル] が、シナリオ値を保存する Cycle.Item Level と異なる。
  • CallForecastEngine コマンドに渡された [品目レベル] が Null で、Forecast Engine.Item Level が Cycle.Item Level と異なる。
  • CallForecastEngine コマンドに渡された [場所レベル] が、関連するサイクル期間モジュールの場所階層の基本レベルと異なる。
  • CallForecastEngine コマンドに渡された [場所レベル] が Null で、関連するサイクル期間モジュールの Forecast Engine Settings.Location Level が場所階層の基本レベルと異なる。

  • CallForecastEngine コマンドに渡された [期間レベル] が、シナリオ値を保存する Cycle.Calendar Level と異なる。

  • CallForecastEngine コマンドに渡された [期間レベル] が Null で、Forecast Engine.Calendar Level が Cycle.Calendar Level と異なる。

    品目または場所のディメンションについて集計が必要な場合、システムは Forecast Engine.Measure Mapping.History パラメータで指定されたメジャーの値を集計します。

品目または場所のディメンションについて集計が必要な場合 (メジャーまたはデータ列が保存される形式)、Forecast Engine.Measure Mapping.History パラメータで指定したメジャーの値を集計する必要があります。これは CallForecastEngine コマンドで定義された各選択の基本レベル要素すべてに当てはまります。

たとえば、シナリオ値を保存する Cycle.Item レベルは「製品」で、CallForecastEngine ("BATS"、""、""、"製品グループ"、"カー","","","月") マクロが使用されます。Cycle.Item 階層の Product Group レベルに対する「Car」ノードの基本レベル品目の履歴メジャーは集計されて、選択された品目 (Car) について単一の値を生成します。「Car」ノードの子品目は 5 つの要素 (1000、1001、1002、1003、1004) から構成されます。これら 5 製品の値は集計されて、選択した場所 (場所レベル)、および期間範囲で「Car」について単一の値を生成します。

ディメンションレベルでの集計の条件

  • 集計した品目または場所グループを予測するとき、予測エンジンマスクの基本レベル値は null である必要がある。
  • 予測エンジン重み付けメジャーは品目または場所に特有のものではなく、値が集計されていない。
品目または場所のディメンションについて集計が必要な場合、Forecast Engine.Measure Mapping.History パラメータで指定されたメジャーの値を集計する必要があります。これは CallForecastEngine コマンドで定義された各選択の基本レベル要素すべてに当てはまります。
注: 集計された品目または場所グループの予測を生成する際は、予測エンジンによる成長率ダンピングの入力 (growthDampingStartPeriod、growthDampingEndPeriod、growthDampingFactor、および gdfZeroAfterDamping) で基本レベル値は使用されません。すべての期間に対して値は 0 (成長率ダンピングなし) として渡されます。

予測拡散結果

タイムフェーズ結果の拡散メジャーコード パラメーターが定義されてい ない場合、拡散方法は 期間定数結果の拡散メジャー 予測エンジンパラメーターに基づきます。

品目選択の場合、期間定数結果の拡散メジャー パラメーターに定義された値に基づき割合を使用して、値を品目レベルに比例配分 (拡散) します。

場所選択の場合、期間定数結果の拡散メジャー パラメーターに定義された値に基づき割合を使用して、値を場所階層の基本レベルに比例配分します。予測エンジンは、現在のサイクル期間モジュールについて選択された場所レベルと場所階層の基本レベルの間のレベル数にかかわらず、基本レベル (子) からの拡散値を使用します。

たとえば、TUPLE_EXISTS パラメーターは品目および場所の拡散係数、および有効な品目と場所の組合せを指定します。

拡散係数は、選択した品目と場所の各基本レベルの子に対する PCONST の値を、比例配分する予測値を入力した品目と場所の組合せの PCONST 値で割った値に基づきます。

たとえば、予測エンジンをコールして、指定された拡散メジャーについて値 (1000、1001、1002、1003 および 1004) を含む 5 つの基本レベル要素を持つ集計品目ノード「Car」の予測を作成します。品目、1000 および場所の拡散係数、CONTINENTAL = ((1000, "CONTINENTAL", "PCONST") の TUPLE_EXISTS の値) / ("Car" のTUPLE_EXISTS の値, "CONTINENTAL", "PCONST"))。
注: 
  • 集計ノードのメジャー値は基本レベルの品目のメジャー値から派生する必要があります。
  • 期間拡散の前に、集計品目または場所の比例配分を完了します。基準期間への結果の拡散は、サイクル期間拡散メジャーを使用して行われます。