Difundir resultados de item e local com Medida de Difusão do mecanismo de previsão definida e habilitada

O método de difusão é baseado nos parâmetros de previsão da Medida de difusão para resultados constantes de período e nos parâmetros da Medida de difusão para resultados escalonados, desde que os parâmetros estejam definidos e habilitados para o ciclo atual.

Os resultados do mecanismo de previsão em fases de tempo dos períodos de ciclo (horizonte histórico ou horizonte futuro) são rateados usando o parâmetro Medida de difusão para resultados escalonados. Por exemplo, a previsão estatística DPLS_FSTAT_EXT.

Os fatores usados no rateio são o valor de cada filho de nível base dos itens, do local e dos períodos selecionados divididos pelo valor de cada item, local e período agregados com um valor de previsão a ser rateado.

Por exemplo, a chamada do mecanismo de previsão produz previsões para o nó de item agregado “Carro”, que contém cinco elementos de nível base contendo um valor para a medida de difusão especificada (1000, 1001, 1002, 1003 e 1004). A previsão é gerada em um nível de período de Meses, em que o nível de calendário para armazenar o valor de cenário é Semanas. A proporção de item 1000 e local CONTINENTAL, para uma semana específica AF16 S18 = (Valor de DPLS_FSTAT_EXT para (1000, CONTINENTAL, AF16 S18))/(Valor de DPLS_FSTAT_EXT para Carro, CONTINENTAL, AF16 M05)).
Nota: AF16 M05 é o mês que contém AF16 S18.
Nota: 
  • O valor do nó agregado DPLS_FSTAT_EXT deve ser derivado dos valores de medida dos itens no nível base.
  • Os valores de difusão dos elementos no nível base são usados para armazenar valores de cenário, independentemente do número de níveis existentes entre o nível do Mecanismo de previsão e o nível base selecionados.

Ao ratear, estas medidas distribuídas no tempo são interpoladas usando a Medida de difusão para o parâmetro de resultado distribuído no tempo:

  • Previsão
  • Histórico de ajuste de modelo
  • Ajuste de modelo online
  • Ajuste de modelo retrospectivo
  • Índices sazonais
  • Atípicas
  • Exceções de alteração por etapas
  • Exceções de sinal de acompanhamento
Nota: Para mecanismos de previsão, as medidas de exceção são dependentes do tempo. Cada período com uma exceção é definido como 1. Se aplicável, os valores são rateados para o nível base para armazenar valores de cenário. É possível visualizar os dados no item, local e nível de período previsto (grupo ou base).
Os valores de resultado do Mecanismo de previsão independente de tempo em PCONST são rateados usando o parâmetro Medida de difusão para resultados constantes de período. Por exemplo, o parâmetro Combinações válidas TUPLE_EXISTS. O fator de difusão é baseado no valor de PCONST para cada filho no nível base da combinação de item e local selecionada dividido pelo valor de PCONST para cada nível de item e local com um valor de previsão a ser rateado.
Nota: Para cada seleção de item, na chamada do mecanismo de previsão, são usados valores de difusão dos filhos no nível base para definir os valores de cenário independentemente do número de níveis entre o item selecionado e o nível do Cycle.item.
Para ambos os mecanismos de previsão, as medidas de exceção são dependentes de tempo. Cada período com uma exceção é definido como 1. Os valores são armazenados em PCONST e são rateados usando o parâmetro Medida de difusão para resultados escalonados. É possível visualizar os dados no nível do item e do local previstos.
Nota: O mesmo processo pode ser usado para difundir resultados para o local base quando o nível do local especificado não corresponde ao nível mais baixo da hierarquia de locais para Cycle.Module.